文件名称：数据挖掘10大算法-Freemind
文件大小：12.74MB
文件格式：ZIP
更新时间：2014-10-05 07:51:38
数据挖掘 算法 分类 关联分析
关联分析：Apriori 分类：CART 分类：ID3，C4.5 分类：KNN 分类：Naive Bayes 统计学习：EM 统计学习：SVM 聚类：K-Means 袋装与推进：Adaboost 资料 链接挖掘：PageRank
【文件预览】：
数据挖掘
----统计学习：SVM()
--------SVM-统计学习.mm(7KB)
--------SVM算法分析与研究.pdf(343KB)
--------SVM-统计学习.jpg(79KB)
----分类：CART()
--------分类和回归树（CART, Classification and Regression Trees）.mm(11KB)
--------CART算法实例.doc(236KB)
--------分类和回归树（CART, Classification and Regression Trees）.jpg(123KB)
----链接挖掘：PageRank()
--------Google PageRank算法.pdf(290KB)
--------链接挖掘-PageRank.jpg(82KB)
--------链接挖掘-PageRank.mm(7KB)
--------PageRank .pdf(323KB)
----资料()
--------The+Top+Ten+Algorithms+in+Data+Mining+2009.pdf(3.9MB)
--------知识挖掘的全过程.PDF(159KB)
--------#数据挖掘10大算法 Top 10 Algorithms in Data Mining (ICDM06 Panel).pdf(1.79MB)
--------文本分类法.mm(1KB)
--------Demo - SAS - 描述性统计.swf(2.28MB)
----聚类：K-Means()
--------K-Means (FreeMind).pdf(1.05MB)
--------K-Means.mm(13KB)
--------K-Means.jpg(129KB)
----分类：KNN()
--------KNN算法.jpg(110KB)
--------kNN (FreeMind).pdf(594KB)
--------KNN算法.mm(12KB)
----分类：Naive Bayes()
--------朴素贝叶斯（Naive Bayes）.mm(14KB)
--------朴素贝叶斯（Naive Bayes）.jpg(166KB)
--------基于朴素贝叶斯的文本分类算法.docx(42KB)
----关联分析：Apriori()
--------Apriori算法-关联规则挖掘.jpg(184KB)
--------Apriori关联规则.doc(94KB)
--------Apriori (FreeMind).pdf(505KB)
--------在交易数据库中发现关联规则.PDF(126KB)
--------Apriori算法-关联规则挖掘.mm(11KB)
----袋装与推进：Adaboost()
--------adaboost.zip(7KB)
--------AdaBoost-袋装与推进 Bagging and Boosting.jpeg(117KB)
--------AdaBoost-袋装与推进 Bagging and Boosting.mm(9KB)
--------数据挖掘十大经典算法(7) AdaBoost.pdf(190KB)
----统计学习：EM()
--------EM-统计学习.jpg(138KB)
--------EM-统计学习.mm(10KB)
----分类：ID3，C4.5()
--------决策树-C4.5算法.jpg(255KB)
--------决策树-ID3算法.jpg(153KB)
--------ID3算法.doc(102KB)
--------决策树-C4.5算法.mm(22KB)
--------决策树算法.pdf(245KB)
--------决策树算法实例.doc(322KB)
--------决策树-ID3算法.mm(13KB)
--------决策树算法.mm(10KB)
--------决策树算法.jpg(112KB)
--------C4.5 (FreeMind).pdf(796KB)