数据挖掘比赛优秀论文
2023-01-22阅读(139)
问：数据挖掘论文的摘要
- 答：数据挖掘是从大量数据中提取人们感兴趣知识的高级处理过程， 这些知识是隐含的、 事先未知的， 并且是可信的、 新颖的、 潜在有用的、 能被人们理解的模式。随着信息化的普及和数据库的广泛应用，很多大型企业事业单位积累了数百亿字节的数据， 分析利用如此海量的数据，是数据挖掘技术的用武之地。数据挖掘在争取与保留客户、 交叉销售、 趋势分析与市场预测、 欺诈检测与风险防范等方面的成功应用令人鼓舞。
- 答：论文摘要主要分这几部分
1、提出问题
2、分析问题
3、解决问题
4、结果
对于不同的期刊摘要字数有限制，参阅你要投稿的期刊仔细写，摘要要简洁明了，论点突出，祝你的论文能早日录用
问：python数据挖掘技术及应用论文怎么写
- 答：python数据挖掘技术及应用论文选题如下：
1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。
2、基于MapReduce的气候数据的分析。
3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。
4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。
5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。
6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。
7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。
8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。
问：数学中国数学建模网络挑战赛历年的题目和优秀论文哪里可以找到
- 答：同求：wcwcwcwcwc90@
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- 答：数学模型的特点
逼真性和可行性：建立的数学模型需要尽可能逼近实际的研究对象，使得建立的数学模型能够起到分析，预测或者决策的目的，在实际中具有可行性与执行意义。
渐进性：建立数学模型是一个由简入繁的过程，要进行多次的修改，使得模型更加可行和完善。因此在建立数学模型时要具有耐心，循序渐进。
强健性：模型建立时很可能会出现，假设不准确，观测数据具有误差的现象，而优秀的数学模型在观测数据发生微小改变时，应当也只具有微小的改变。
可转移性:数学模型是一个抽象的概念，是对现实情况的模拟和简化，对于相似的问题类型应当具有一定的拟合能力，及可以使用于其他的领域。
局限性：数学模型得到的模型只是对现实对象的简化，跟真实情况始终具有差异性，具有一定的局限性。
数学模型的分类
按应用领域：交通模型，人口模型，城镇规划模型，环境模型等。
按数学方法：初等模型，几何模型，微分方程模型，统计回归模型等。
按表现特性：
确定性模型和随机性模型：是否考虑随机因素影响。
静态模型和动态模型：是否考虑时间因素的影响。
线性模型和非线性模型：取决于模型中各个因素的关系，如微分方程是否为线性的。
离散模型和连续模型：模型中的变量（主要为时间变量）是否连续。
按建模目的：预测模型，优化模型，决策模型，控制模型等
按对模型的了解程度：白箱模型，灰箱模型，黑箱模型。
白箱模型大多已经确立，主要需要优化和控制。
灰箱模型主要指生态，气候，经济等领域尚不明确的现象，在建立和改善模型仍需要很多工作
黑箱模型主要指生命科学和社会科学等领域中的一些机理不清楚现象。 - 答：同求123009888@
