代码搜索:安全知识
找到约 10,000 项符合「安全知识」的源代码
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发信人: easehawking (以鹰行猎), 信区: DataMining
标 题: Re: 有没有做信息融合的?
发信站: 南京大学小百合站 (Fri Jul 19 00:56:11 2002)
很希望能与大家交流。我刚硕士毕业,毕业论文是《FKDMS:基于融合知识发现系统的研究
、设计与实现》。搞要附加在后面。
虽然我花在写论文及之前作研究上的精力是班上没人能及的,但 ...
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发信人: ashun (阿顺), 信区: DataMining
标 题: 本版讨论范围
发信站: 南京大学小百合站 (Fri Aug 24 21:14:30 2001), 站内信件
数据挖掘是一门交叉学科,涉及到众多领域内知识。
大致上,本版可以讨论以下方面内容:
数据库理论与技术 比如:数据仓库、数据集市、数据立方体、可视化技术等;
人工智能 比如: ...
www.eeworm.com/read/367675/2834555
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发信人: yaomc (白头翁&山东大汉), 信区: DataMining
标 题: Re: 新书推荐:知识发现,作者:史忠植。
发信站: 南京大学小百合站 (Wed Jan 23 07:56:56 2002), 站内信件
我不知道北京以外的怎么送货。
北京三环以内的送货特及时。
可以到http://www.china-pub.com去,首先注册一个会员,即注即开,呵呵,然后里面的
www.eeworm.com/read/367675/2834739
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发信人: joe (马不停蹄的忧伤-考完), 信区: DataMining
标 题: Re: 新书推荐:知识发现,作者:史忠植。
发信站: 南京大学小百合站 (Wed Jan 23 09:46:31 2002), 站内信件
yaomc兄你这么谦虚啊。
象我看英文书才真是痛苦呢,那是真正的一周看不了几十页。
【 在 yaomc (白头翁&山东大汉) 的大作中提到: 】
: 我不 ...
www.eeworm.com/read/367675/2834956
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发信人: yaomc (白头翁&山东大汉), 信区: DataMining
标 题: Re: 新书推荐:知识发现,作者:史忠植。
发信站: 南京大学小百合站 (Wed Jan 23 07:58:27 2002), 站内信件
我不喜欢看外文的书,一周看不了几十页,还是咱们的中文书比较好,
一天可以看上上百页,呵呵。
【 在 borntolose (天生是输家) 的大作中提到: 】 ...
www.eeworm.com/read/367675/2835652
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发信人: ashun (阿顺), 信区: DataMining
标 题: 本版讨论范围
发信站: 南京大学小百合站 (Fri Aug 24 21:14:30 2001), 站内信件
数据挖掘是一门交叉学科,涉及到众多领域内知识。
大致上,本版可以讨论以下方面内容:
数据库理论与技术 比如:数据仓库、数据集市、数据立方体、可视化技术等;
人工智能 比如: ...
www.eeworm.com/read/367675/2835770
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发信人: 8088 (8088), 信区: DataMining
标 题: 2.1 技术上的定义及含义
发信站: 南京大学小百合站 (Wed Dec 12 16:23:58 2001)
数据挖掘(Data Mining)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。
与数据挖掘相近的同 ...
www.eeworm.com/read/367675/2835853
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发信人: yaomc (白头翁&山东大汉), 信区: DataMining
标 题: Re: 请问对于高维数据得outlier detection问题,什么方法
发信站: 南京大学小百合站 (Wed Nov 28 09:43:58 2001), 站内信件
没有啊.我收到一封信的,里面有三个文件,其中的一个是CAJ的,为基于知识
的癌症早期的诊断系统的。是不是这个?
【 在 mini
www.eeworm.com/read/367675/2836091
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发信人: yaomc (白头翁&山东大汉), 信区: DataMining
标 题: 建议大家多学习一些SQl的知识。
发信站: 南京大学小百合站 (Mon Oct 29 18:32:07 2001), 站内信件
今天看了看微软的OLE DB for DM,好像里面用到的许多的语法和SQL非常相似的,
他们的目的也是建立一个在数据挖掘方面的工业标准,相信,如果微软真的在这方面
花大 ...
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发信人: 8088 (8088), 信区: DataMining
标 题: 14 实施数据挖掘项目考虑的问题
发信站: 南京大学小百合站 (Wed Dec 12 16:43:16 2001)
1. 超大规模数据库和高维数据问题;
2. 数据丢失问题;
3. 变化的数据和知识问题;
4. 模式的易懂性问题;
5. 非标准格式的数据、多媒体数据、面向对象数据