暂无评论
数据挖掘导论(完整版)英文原版陈封能(Pang-NingTan)(作者),斯坦巴赫(MichaelSteinbach)(作者),库玛尔(VipinKumar)(作者),
时间序列数据挖掘领域最新最全面最权威的综述,ACM SURVEY,IF非常高
这是数据挖掘导论一书的上课配套课件,内容详细,结构层次清晰...
在综合分析近年来时间序列数据挖掘相关文献的基础上,讨论了时间序列数据挖掘的最新进展,对各种学术观点进行了比较归类,并预测了其发展趋势。内容涵盖了时间序列数据变换、相似性搜索、预测、分类、聚类、分割、可
为了能够及时跟踪深度学习技术的最新研究进展,把握深度学习技术当前的研究热点和方向,针对深度学习技术的相关研究内容进行综述。首先介绍了深度学习技术的应用背景、应用领域,指出研究深度学习技术的重要性,以及
随着慕课快速发展为当下最新、最潮的学习形式,在线学习平台积累了大量学习行为数据,数据挖掘技术被引入在线学习行为的研究,从而涌现出大量的研究成果。为了深入分析在线学习行为研究中数据挖掘技术的整体应用情况
深度学习理论是当下研究的热点之一。最近来自UIUC计算机助理教授Sun Ruoyu撰写一篇深度学习最优化理论和算法的综述论文,共60页257篇文献,概述了神经网络的优化算法和训练理论《Optimiza
Web数据挖掘综述3篇分类数据挖掘综述及应用关联规则数据挖掘综述基于Web数据挖掘的综述离群数据挖掘综述流数据挖掘综述流数据挖掘综述时间序列数据挖掘综述数据挖掘综述6篇物流管理数据挖掘综述医学数据挖掘
在计算机视觉领域,全景分割是一个新颖且重要的研究问题,它是机器感知、自动驾驶等新兴前沿技术的基石,有着十分重要的研究意义.
众包是一种计算范式,在这种范式中,人类积极参与计算任务,特别是那些本质上人类比计算机更容易完成的任务。空间众包是移动互联网和共享经济时代众包中日益流行的一种,任务是时空的,必须在特定的地点和时间完成。
暂无评论