進行資料價值挖掘的基礎是什麼大資料技術
資料探勘通常會涉及較複雜的數學方法和資訊科技，為了方便使用者理解和使用這類技術，必須藉助圖形、圖象、動畫等手段形象地指導操作、引導挖掘和表達結果等，否則很難推廣普及資料探勘技術...
最小二乘法、迴歸分析法、灰色預測法、決策論、神經網路等5個演算法的使用範圍及優缺點是什麼？
它透過鑑別系統因素之間發展趨勢的相異程度，即進行關聯分析，並對原始資料進行生成處理來尋找系統變動的規律，生成有較強規律性的資料序列，然後建立相應的微分方程模型，從而預測事物未來發展趨勢的狀況...
用於資料探勘的分類演算法有哪些，各有何優劣
如果條件獨立性假設成立，即各特徵之間相互獨立，樸素貝葉斯分類器將會比判別模型，如邏輯迴歸收斂得更快，因此只需要較少的訓練資料...
急用！！！資料探勘的六種常用演算法和技術分別是什麼？
決策樹間接資料探勘：沒有目標變數被預言，目的是發現整個資料集的結構聚集檢測自動聚集檢測方法K-均值是講整個資料集分為K個聚集的演算法...