统计学习基础第一版中文版,目前好像没有第二版中文版,不过第二版和第一版变动不大,是学习统计基础的最好教材
世界知名大学教材,显现出统计学的强大生命力
数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述 摘要 随着 Internet 上文档信息的迅猛发展文本分类成为处理和组织大量文档数 据的关键技术 本文首先对数据挖掘进行了概述包括数据挖掘的常用方法 功能 以及存在
matlab预测性维护方案
裂缝性储层预测新方法新技术,比较全面。有实例介绍
详细介绍了文本发掘的步骤及关键技术 传统的自然语言理解是对文本进行较低层次的理解,主要进行基于词、语法和语义信息的分析,并通过词在句子中出现的次序发现有意义的信息。 文本高层次理解的对象可以是仅包含简
TraMineR-Users-Guide(R语言文本挖掘包TraMineR)
对文本自动做SVM模型的训练。包括Libsvm、Liblinear包的选择,分词,词典生成,特征选择,SVM参数的选优,SVM模型的训练等都可以一步完成。
.1文本挖掘的概述.2网页数据抓取的利器-XML.3tm包及相关应用.4应用的实例
文本数据挖掘算法应用小结 1基于概率统计的贝叶斯分类 2 ID3 决策树分类 3基于粗糙集理论 Rough Set 的确定型知识挖掘 4基于 k-means 聚类 5无限细分的模糊聚类 Fuzzy C