文件名称：知识发现的任务-人工智能导论全套课件
文件大小：9.68MB
文件格式：PPT
更新时间：2024-05-14 17:32:45
人工智能导论 王万鹏 课件
知识发现的任务： 数据总结：对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。 概念描述：从学习任务相关的数据中提取总体特征。 分类：提出一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的一个。 聚类：根据数据的不同特征，将其划分为不同的类。包括统计方法、机器学习方法、神经网络方法和面向数据库的聚类方法等。 相关性分析：发现特征之间或数据之间的相互依赖关系。 偏差分析：寻找观察结果与参照量之间的有意义的差别。 建模：通过数据挖掘，构造出能描述一种活动、状态或现象的数学模型。 7.6 知识发现与数据挖掘