数据挖掘技术。
1 什么是数据挖掘？
呵呵，虽然是理论上的一些笔记但可以好好看看(建议！！！)
数据挖掘在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。我的理解就是：从中找到利于你感兴趣的主题，如果你是一个销售人员，当然你会毫不犹豫去提高你的销售量，但怎么去提高呢，假设你手中有很多很[......]
月度归档：2015 年一月
数据挖掘的任务
数据挖掘的任务
通常数据挖掘的任务分为两大类：
1 预测任务这些任务的目标是根据其他属性的值，预测特定属性的值(例如知道这一季度的房产销售情况去简单预测下一个季度的房产销售情况的，当然这需要大量的统计数据和具体的市场变化情况考虑在内，同时这证明了数据挖掘是一个交叉学科)
2 描述任[......]
数据挖掘介绍
继续数据挖掘
预测建模(predictive modeling)：
涉及以说明变量函数的方式为目标变量建立模型，你可以想想数据的种类，一类是离散的吧(预测一个犹豫于Amazon购书还是JD购书的买者会在哪一家书店买呢？)，另一类是连续的吧（预测某股票的未来价格），所以用于预测离散的目标变[......]
数据挖掘考试重点（条理版）
数据挖掘考试重点（条理版）
填空或简答：
1. 数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。
2. 主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识
3. web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘
4. 一般地说，K[......]
数据挖掘之-简单属性之间的相似度和相异度
数据挖掘之-简单属性之间的相似度和相异度。通常，具有若干属性的对象之间的邻近度用单个属性的邻近度的组合来定义。
首先了解什么是标称属性：
标称意味“与名称相关”。标称属性（nominal attribute）的值是一些符号或事物的名称。每个值代表某种类别、编码或状态，因此标称属性又被看做[......]
java数据挖掘-K-means算法
数据挖掘-K-means算法
K-means算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法。
此算法以K为参数，把N个对象分为K个簇，以使簇内具有较高的相似度，而且簇间的相似度较低。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行。
此算法的工作过程为：首先从N个数据对象任意选择K个对象作为初始聚[......]
JSP技术生成动态页面内容的过程图示
JSP技术生成动态页面内容的过程
Jsp页面在用户第一次访问请求时会被编译成Servlet文件，然后由这个Servlet来处理用户的请求，它会首先执行其中的程序片段和jsp标记中的操作，然后将执行结果以html的形式返回
JSP工作原理
strut2入门实例Action配置等笔记
strut2入门实例Action配置等笔记。
我们来编写一个基于Struts2的Web程序。这个程序的功能是让用户录入两个整数，并提交给一个Struts Action，并计算这两个数的代数和，如果代码和为非负数，则跳转到positive.jsp页面，否则跳转到negative.jsp页面。[......]
Struts2工作原理
Struts2工作原理
Struts2请求响应流程：
在struts2的应用中，从用户请求到服务器返回相应响应给用户端的过程中，包含了许多组件如：Controller、ActionProxy、ActionMapping、Configuration Manager、ActionInvocati[......]