本系列文章主要是涉及内容为微软商业智能(BI)中一系列数据挖掘算法的总结,其中涵盖各个算法的特点、应用场景、准确性验证以及结果预测操作等,所采用的案例数据库为微软的官方数据仓库案例(AdventureWorksDW2008R2),数据库基于Microsoft SQL Server 2008,主要涉及DM模块,目录整理如下:

微软数据挖掘算法:Microsoft 决策树分析算法(1)

微软数据挖掘算法:Microsoft 聚类分析算法(2)

微软数据挖掘算法:Microsoft Naive Bayes 算法(3)

微软数据挖掘算法:结果预测篇(4)

微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法(5)

微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法之结果预测及其彩票预测(6)

微软数据挖掘算法:Microsoft 关联规则分析算法(7)

微软数据挖掘算法:Microsoft顺序分析和聚类分析算法(8)

微软数据挖掘算法:Microsoft 神经网络分析算法原理篇(9)

微软数据挖掘算法:Microsoft 神经网络分析算法(10)

微软数据挖掘算法:Microsoft 线性回归分析算法(11)

本系列文章转自:指尖流淌,旨在传播技术。感谢原文作者的辛苦和教学

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  4. (转载)微软数据挖掘算法:Microsoft 线性回归分析算法(11)

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  5. (转载)微软数据挖掘算法:Microsoft 神经网络分析算法(10)

    前言 有段时间没有进行我们的微软数据挖掘算法系列了,最近手头有点忙,鉴于上一篇的神经网络分析算法原理篇后,本篇将是一个实操篇,当然前面我们总结了其它的微软一系列算法,为了方便大家阅读,我特地整理了一篇 ...

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  8. (转载)微软数据挖掘算法:Microsoft 决策树分析算法(1)

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    介绍: Microsoft Naive Bayes 算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法,可用于探索性和预测性建模. Naïve Bayes 名称中的 Naïve 一词派生自这样一个事实:该算法使用贝叶 ...

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