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数据仓库、OLAP和数据立方体

文章目录数据仓库、OLAP和数据立方体1. 数据仓库1.1.数据仓库定义1.2.关键术语解释2. 数据仓库和数据库的区别3. OLAP3.1. 基本概念1) 维2)操作3.2. OLAP分类4. 数据立方体4.1. 维灾难4.2. 方体的计算数据仓库、OLAP和数据立方体1. 数据仓库1.1.数据仓库定义定义:面向主题、集成、时变和非易失的有组织的数据集合将定义解释一...

#数据仓库#数据挖掘
计算机网络--从五层模型开始(完善中)

计算机网络-五层模型OSI 7、五层模型、TCP/IP 41. 应用层1.1 DNS1.1.1 DNS解析过程1.2 HTTP协议1.2.1 HTTP状态1.2.2 URI & URL1.2.3 长、短连接1.2.4 Session & Cookie1.2.5 HTTPS2. 传输层2.1 TCP协议2.1.1 三次握手2.1.2 四次挥手2.1.3 可靠传输2.1.3.1 ARQ

#计算机网络
三支决策与三支聚类

文章目录三支决策1. 三支决策发展2. 对象和簇关系2.1 怎么确定关系3.三支聚类分析3.1 符号含义3.2 三支聚类表示3.3三支聚类区域关系3.4三支聚类定义方案3.5聚类簇的表示3.6 三支软聚类条件4. 基于评价的三支聚类模型5. 三支聚类的研究要点5.1 三支聚类的表示5.2 怎么获得三支聚类(聚类算法怎么写)5.3. 多种情况时候,开发新的聚类算法三支决策主要思想...

贝叶斯信念网络Bayes Belief network

贝叶斯信念网络Bayes Belief network文章目录贝叶斯信念网络Bayes Belief network1. BBN2. 两大成分3. 先验概率3.1.1 计算患心脏病的概率3.1.2 计算血压高的概率4. 条件概率4.2.1 基于孩子结点,父母结点的条件概率4.2.2 基于父母结点,孩子结点的条件概率4.2.3 结点之间独立5. 网络拓扑5.1 未知网络拓扑5.2 某些变量隐藏梯度.

信息论常见概念:熵、互信息、KL散度和信息增益

文章目录熵信息量熵联合熵条件熵相对熵互信息信息增益熵信息的不确定度信息量熵联合熵条件熵相对熵互信息信息增益名称公式解释信息量h(x)=log21P(x)=−log2P(x)h(x) = log_2 {\frac{1}{P(x)}} = - log_2 { P(x)}h(x)=log2​P(x)1​=−log2​P(x)x:一个事件P(x):事件 x 发...

贝叶斯网络结构学习方法

文章目录基于评分搜索定义评分函数基于贝叶斯统计的评分K2评分BD(Bayesian Dirichlet)评分BDeu(Bayesian Dirichlet eu)评分基于信息理论的评分MDL评分函数AIC评分函数MIT评分函数搜索方法基于约束|依赖统计基于评分搜索定义基于评分搜索的方法将BN结构学习视为组合优化问题;首先通过定义评分函数对BN结构空间中的不同元素与样本数据的拟合程度进...

数据挖掘--分类思维导图

数据挖掘–分类思维导图思维导图下载链接:稍等

#数据挖掘#分类
数据挖掘-朴素贝叶斯分类

数据挖掘-朴素贝叶斯分类什么是分类?分类是一种重要的数据分析形式,它提取刻画重要数据类的模型。这种模型称为分类器,预测分类的(离散的,无序的)类标号。例如医生对病人进行诊断是一个典型的分类过程,医生不是一眼就看出病人得了哪种病,而是要根据病人的症状和化验单结果诊断病人得了哪种病,采用哪种治疗方案。再比如,零售业中的销售经理需要分析客户数据,以便帮助他猜测具有某些特征的客户会购买某种商品。...

#数据挖掘
数据挖掘–聚类思维导图

数据挖掘–聚类思维导图资源文件:请稍后

#聚类#数据挖掘
数据挖掘 -- 分类的模型评估度量

数据挖掘 – 分类的模型评估度量混淆矩阵 CM(Confusion Matrix)actual/precideYesNo合计YesTPFNPNoFPTNN合计P^N^P+N或者P^ + N^术语含义例子TP(True Postive) :正确分类的正元组buy_computer = yes ...

#数据挖掘#分类
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