一.前 沿 数据挖掘就是从大量的.不完全的.有噪声的.模糊的.随机的数据中,提取隐含在其中的.人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程.数据挖掘的任务是从数据集中发现模式,可以发现的模式有很多种,按功能可以分为两大类:预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式.在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种:分类,估值,预测,相关性分析,序列,时间序列,描述和可视化等. 数据挖掘涉及的学科领域和技术很多,有多种分类法.根据挖掘任务分,可分为分类或预测模型发现.…

一.前沿 数据挖掘就是从大量的.不完全的.有噪声的.模糊的.随机的数据中,提取隐含在其中的.人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程.数据挖掘的任务是从数据集中发现模式,可以发现的模式有很多种,按功能可以分为两大类:预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式.在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种:分类,估值,预测,相关性分析,序列,时间序列,描述和可视化等. 数据挖掘涉及的学科领域和技术很多,有多种分类法.根据挖掘任务分,可分为分类或预测模型发现.数…

J2EE的十三种技术(规范)  Java数据库连接(JDBC) JDBC API以一个统一的方式访问各种数据库.与ODBC类似,JDBC将开发者和私有数据库之间的问题隔离开来.由于它建立在Java上,因此JDBC可以提供平台无关的数据库访问. JDBC定义了4种不同的驱动,具体来说,包括有: 类型1:JDBC-ODBC桥 在JDBC刚产生时,JDBC-ODBC桥是非常有用的.通过它,开发者可以使用JDBC来访问一个ODBC数据源.缺点是,它需要在客户机器上安装有一个ODBC驱动,该机器通常是应该…

J2EE的十三种技术(规范)  种不同的驱动,具体来说,包括有: 类型1:JDBC-ODBC桥 在JDBC刚产生时,JDBC-ODBC桥是非常有用的.通过它,开发者可以使用JDBC来访问一个ODBC数据源.缺点是,它需要在客户机器上安装有一个ODBC驱动,该机器通常是应该运行微软Windows系统的.使用这一类的驱动器,你就会失去JDBC平台无关的好处.此外,ODBV驱动器需要客户端的管理. 类型2:JDBC-native驱动桥 JDBC-native驱动桥提供了一个建筑在本地数据库驱动上的JD…

背景: 上一篇博客中介绍了J2EE的十三种技术之一--JDBC,主要用于提供了统一访问多种数据库的方式.这篇文章我们继续介绍J2EE的技术--JNDI. JNDI: Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口.作为技术规范之一,它提供了一种标准的Java命名系统接口. 它为开发人员提供了查找和访问各种命名和目录服务的通用.统一的接口,举个例子,比如我们翻书找一个知识点的时候,我们都会去看目录,通过目录的帮助,我们可以快速准确的找到所需要的东西.…

背景: 之前准备软考的时候,我们就学习过J2SE的视频.在进入J2EE之前,一定要复习和回顾下Java的基础知识,这对以后的学习十分重要.首先,简单回忆下java的体系结构.Java有三个体系结构:Java SE,Java EE,Java ME. Java SE--标准版,大都用来做桌面软件 Java ME--微型版,手机软件编写的平台 Java EE--企业版,企业级开发 J2EE平台由一整套的Services.API和协议构成,对开发基于Web的多层应用提供了功能支持.与.net相比较,j2…

转载:https://blog.csdn.net/u011001084/article/details/79216958 个人感觉工具类对日常开发是很重要的,所以推荐一下这篇文章,虽然有的类库过时了 本文总结了日志.JSON解析.单测.XML解析.字节码处理.数据库连接池.集合类.邮件.加密.嵌入式SQL数据库.JDBC故障诊断以及序列化等20个方面的常用类库. 都是你日常开发经常可能要用到的,现在不用不要紧,但是你要知道有这么一篇文章可以供你参考. 一.日志相关类库 日志库是很常见的,因为你在…

http://www.meritdata.com.cn/article/90 PLUTO平台是由美林数据技术股份有限公司下属西安交大美林数据挖掘研究中心自主研发的一款基于云计算技术架构的数据挖掘产品,产品设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准),具备完备的数据准备.模型构建.模型评估.模型管理.海量数据处理和高纬数据可视化分析能力. Pluto平台设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准).Pluto强大的数据挖掘功能将复杂的统计方法和机…

原文  http://dataunion.org/14072.html 主题 特征选择 scikit-learn 作者: Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我…

特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我们经常不管三七二十一,选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法(往往目的是降维,而忽略了对特征和数据理解的目的). 在许多机器学习相关的书里,很难…