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This complete matlab for neural network

发信人: GzLi (笑梨), 信区: DataMining
标  题: Re: 漫谈数据挖掘
发信站: 南京大学小百合站 (Fri Apr 19 10:46:33 2002), 站内信件
入门级作品。
不好意思
是我以前应别人之邀，凑的一篇文章，在某官方杂志上发表。

【 在 GzLi (笑梨) 的大作中提到: 】
: 漫谈数据挖掘技术
: 在我们已经生活在一个网络化的时代，通信、计算机和网络技术正改变着整个人类和
: 社会。网络之后的下一个技术热点是什么？让我们来看一些身边俯拾即是的现象：
: 《纽约时报》由60年代的10～20版扩张至现在的100～200版；《北京青年报》也已
: 是16～40版。现在人均日阅读时间通常
: 为30～45分钟，只能浏览一份24版的报纸。在商业上，随着数据库技术的迅速发展
: 以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多,以GB计。这就是所谓
: 的"数据爆炸但知识贫乏"的现象。大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆
: 问题，人们开始考虑："如何才能不被信息
: 淹没，而是从中及时发现有用的知识、提高信息利用率？"面对这一挑战，数据挖掘
: （Data Mining）技术应运而生，并显示出强大的生命力。
: 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取
: 隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。企业数据量
: 非常大，而其中真正有价值的信息却很少，因此从大量的数据中经过深层分析，获得有
: 利于商业运作、提高竞争力的
: 信息，就像从矿石中淘金一样，数据挖掘也因此而得名。这种新式的商业信息处理技
: 术，可以按商业既定业务目标，对大量的商业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、
: 未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化。
: 从数据到信息的进化过程中，每一步前进都是建立在上一步的基础上的。表中我们可以
: 看到，第四步进化是革命性的，因为从用户的角度来看，这一阶段的数据库技术已经
: (以下引言省略 ... ...)

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GzLi如是说：
     Joy and pain are coming and going both
     Be kind to yourself and others.

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※ 修改:．GzLi 於 Apr 19 11:24:56 修改本文．[FROM: 211.80.38.29]
※ 来源:．南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn．[FROM: 211.80.38.29]