增量式自适应大数据挖掘算法_第1页
增量式自适应大数据挖掘算法_第2页
增量式自适应大数据挖掘算法_第3页
增量式自适应大数据挖掘算法_第4页
增量式自适应大数据挖掘算法_第5页
已阅读5页，还剩19页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

增量式自适应大数据挖掘算法读书笔记模板01思维导图目录分析读书笔记内容摘要作者介绍精彩摘录目录0305020406思维导图算法大数据挖掘大数据研究增量式理论统计领域数据问题算法增量式绪论大数据大数据挖掘设计时代森林聚类本书关键字分析思维导图内容摘要内容摘要统计理论是一个非常严谨非常成熟的理论，随着大数据时代的到来，颠覆了统计理论———抽样和随机理论在大数据研究领域的存在价值，如何重构统计理论，使其在大数据时代继续承担原有的历史任务，是我们这些统计研究工作者所面临的一个挑战，也是历史所赋予我们的责任。坚信统计学理论会不断完善，为大数据领域的研究承担它应该承担的任务。目录分析1.1指数时代1.2大数据的特征1.3大数据的价值1.4大数据的研究现状1.5发展动态123451大数据时代1.7大数据时代统计学重构的意义1.6目前存在的主要问题1大数据时代2.1数据统计基础2.3统计数据描述2.2数据处理与数据描述2数据统计3.1大数据挖掘3.3数据流3.2数据挖掘的任务3大数据挖掘导论4.1绪论4.2决策树分类算法4.3贝叶斯分类算法4.4支持向量机分类算法4基于增量式自适应随机森林IARF分类器设计4.6构建增量式自适应随机森林分类器4.5概念漂移数据流分类问题4基于增量式自适应随机森林IARF分类器设计5.1绪论5.3基于层次方法的聚类分析算法5.2基于划分方法的聚类分析算法5构建增量式自适应白化权聚类算法5.5增量式自适应白化权聚类算法5.4基于密度和网格方法的聚类分析算法5构建增量式自适应白化权聚类算法6.1绪论6.2Apriori算法及其改进算法6.3TDA及其并行关联规则算法6.4增量式自适应加权关联树设计6基于增量式自适应加权IAW关联树设计7.1大数据挖掘的应用领域7.2大数据挖掘中隐私问题7.3大数据挖掘的发展趋势7.4结束语7大数据挖掘应用领域研究前沿和发展趋势作者介绍同名作者介绍这是《增量式自适应大数据挖掘算法》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。读书笔记读书笔记这是《增量式自适应大数据挖掘算法》的读书笔记模板，可以替换为自己的心得。精彩摘录

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 课件下载

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论