大数据环境下机器学习在数据挖掘中的应用研究_张绍成.pdf

机器学习是解决数据挖掘 问题 的主要方法之一 。 机器学习是一种 利用系统本身进行 自 我改进的过程 ， 使计算机程序能随着经验的积累 自 动提高性能 ， 虽然到 目 前为止机器学习 还不足 以使计算

数据挖掘旨在从海量数据中挖掘未知的有价值的新知识或规律，然而专业技术人员对应用领域背景知识不熟悉常常导致数据挖掘不能顺利实施。针对该问题，将本体这一知识表示方法引入到数据挖掘中，利用本体的特点，设计了

数据挖掘是从大量数据中用平凡的方法发现有用的知识。聚类分析是数据挖掘的一个重要研究领域，它是按照一定的要求和规律将事物进行分类的一种数学方法。随着模糊数学的兴起，用精确的数学的方法研究模糊问题，人们逐

当下我国信息产业的飞速发展,伴随而来的是大数据时代,产生海量的数据信息,科学规范处理大数据需求越来越高。目前,由于大数据复杂性、多样性、高维性特点,从数据中挖掘内在规律困难较大,小型机器学习算法在处理

一本很好的大数据挖掘和机器学习的原版书籍。还涉及大数据挖掘

数据挖掘论文，数据挖掘在信息领域的应用，希望对大家有所帮助

ISSN167394l8 CODENJKYTA8 Scienceand JournalofFrontiersof Technology Computer httpwwwceajorg 16739418

数据挖掘是从大量的应用数据中提取人们事先不知道的、潜在并且有用的信息和知识的过程。数据挖掘的方法有很多,其中应用最广泛的方法之一就是数据的关联规则挖掘。文章介绍了数据挖掘的一般技术,对于关联规则中的A

大数据挖掘与机器学习系统整合研究.docx全面论述了大数据挖掘与机器学习系统整合的研究现状与未来趋势。着重分析了在大数据环境下，如何通过整合挖掘和机器学习方法，实现对数据的高效利用和知识的深度挖掘。该

基于属性重要度约简算法在数据挖掘中的应用研究论文 摘要属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一本文通过对属性重要度的计算以核为基础计算条件属性集中除核以外其他属性的重要性来确定最小的约简最后通过实例分析