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(电子邮件保护)2009年3月1日读取的数据挖掘技术的比较,专家系统,信用卡客户的违约概率与应用的预测准确性DeepDyve的对有上千个学术刊物可在学术研究最大的在线租赁服务
科学技术研究第2卷发行2013年10月10日ISSN 22778616 30 ijstr2013的国际期刊本文主要与医疗保健问题的比较研究比较了在医疗保健数据挖掘应用预测准确度等级比较数据挖掘工具的交易
采用多种数据挖掘技术对直销营销活动的数据挖掘技术进行了性能比较
挖掘技术可分为两种常见类型的挖掘表面采矿和地下地下开采今天表面采矿是更为常见,并产生例如85不包括在美国石油,天然气,包括金属矿石的98矿物
本文比较五种不同预测性数据挖掘技术四个线性技术和在四个不同且独特的数据集合中的一个非线性技术波士顿壳体数据集的列线数据组称为在本文的山口数据集的客机数据组称为在本文所述客机数据和模拟数据集被称为在这个模拟的数据
如何处理采矿比较双向安妮11年1月31日,你可能想知道究竟不同的是过程挖掘和商业智能之间有什么BI我得到这个问题的所有的时间过程挖掘只是旧酒新的皮肤,甚至即将取代老派双
由著名的Nature杂志最近的一项科学研究已经比较cryptocurrency开采矿产开采用于生产同样的市场价值研究提供了有趣的洞察到这一领域,并显示cryptocurrency矿业是如何影响能源足迹能源方面
促进数据可视化,加快挖掘算法的执行速度,减少训练次数4本文讨论了一组特征选择算法所使用的技术,比较了它们的优缺点,有助于理解该研究领域存在的挑战和问题
如何挖掘过程比较数据挖掘安妮11年2月16日的大多数数据挖掘技术提取的抽象图案中的在对比过程中挖掘的实例规则或决策树的形式创建完整的过程模型,然后使用这些精确突出瓶颈在哪里
数据挖掘技术专家系统的信用卡客户违约概率与应用的预测准确度的比较362 24732480引用请求叶I C留置权] C H 2009年的数据挖掘技术对信用卡客户的违约概率的预测准确性的比较
1 ravisankar应用了6种数据挖掘技术,即多层前馈神经网络mlff灵敏度506特异度656支持向量机svm灵敏度456
在数据仓库中的数据是从多个来源收集数据需要进行清洗和转换,这可能是一个挑战,数据挖掘方法是成本效益和高效率比较其他的统计数据应用数据仓库的责任是简化所有类型的业务数据
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几个用于数据挖掘的核心技术描述类型的矿业和数据恢复操作不幸的是,不同的企业和解决方案并不总是分享方面可以增加混乱和明显的复杂性让我们看看一些关键技术和例子如何使用不同的工具来构建数据挖掘
它对已发表的学术和行业研究中基于数据挖掘的相关欺诈检测方法和技术进行分类和总结。第二个目标是突出相关对抗数据挖掘中有前途的新方向
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