應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行稅收預(yù)測的研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩50頁未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、基于數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘（DM）是涉及人工智能和數(shù)據(jù)庫等學(xué)科的一門當(dāng)前相當(dāng)活躍的研究領(lǐng)域.在當(dāng)今數(shù)字化社會中,各種商業(yè)、政府、科學(xué)數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)量的急劇增長,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了人類目前已有的分析和理解能力,因此從大量的數(shù)據(jù)中智能地、自動(dòng)地提取出有價(jià)值的知識和信息的研究,即對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行知識的挖掘,具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義.數(shù)據(jù)挖掘,也可以稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery in Database,KDD）,是從大量數(shù)據(jù)中提取出

2、可信、新穎、有效并能被人理解的模式的高級處理過程.分類是數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)重要課題.分類的目的是學(xué)會一個(gè)分類函數(shù)或分類模型（也常常稱作分類器）,該模型能把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定類別中的某一個(gè).分類可用于預(yù)測.分類的輸出是離散的類別值.SLIQ算法是IBM Almaden Research Center于1996年提出的一種高速可伸縮的數(shù)據(jù)挖掘分類算法.他通過預(yù)排序技術(shù),著重解決當(dāng)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)量巨大,無法全部放入內(nèi)存時(shí),如何高速準(zhǔn)確地生成

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論