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This complete matlab for neural network

发信人: fpzh (fpzh), 信区: DataMining
标  题: Re: 开题报告：数据挖掘过时了？
发信站: 南京大学小百合站 (Tue Oct 29 21:38:07 2002), 站内信件

说得有一定的道理，不过神经网络对于大规模数据量的训练时间如何？能处理大数据集
的算法，如sliq，还是基于决策树的啊（或者还有其他的针对大数据集的算法）。但是
决策树本身是研究的不少了，split的评价准则就有好多，剪枝策略也不少。


【 在 GzLi (笑梨) 的大作中提到: 】
: 1.dm不会过时吧，不过现在做研究不适合用数据挖掘嵌入题目，因为数据挖掘这个名词
: 不具新颖性了，我的意思就是让某些人看了会觉得创新性不大了，
: 在国内要用一个新颖的词可以糊糊人。
: 2.至于决策树，我觉得好像是有些过时了，它的改进也该到了尽头了吧。
: 详细的研究，我没有做过。只是觉得这是一种技术，没有理论基础，还不如神经网络
: 更有研究价值，当然更比不上近几年刚起来的SVM有研究价值了。
: 以上都是个人一孔之见，请大家讨论。
: 【 在 fpzh (fpzh) 的大作中提到: 】
: : 老板要求开题了，偶请教一师姐如何写开题报告，她居然说dm已过时了（她是做网络的
: : ，不知从哪听的消息来打击偶的），偶心里颇有些不服。如果说Dm的技术过时，那关联
: : 分类聚类等等可以研究出新的算法，针对问题提出新的理论，要说Dm的应用过时，哼哼
: : ，偶不信，在这样一个信息（数据）时代，（大规模）数据分析处理会过时？
: : 坛子里的大侠们给兄弟打打气啊，偶先给自己打气了（不过，偶还是要小心问问，决策
: : 树这东西用作分类还不“过时”吧，做硕士课题有没有前途，偶不怕打击的，但要告诉
: : 偶真话）
: : 还有，偶周围没发论文的人已经不多了，老板今天还问偶发了没，偶心里也急啊，不..
: : 唉，偶还有点不甘心


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