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blog名称:IDMer (数据挖掘者)
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 网络日志
韩家炜-《高级数据挖掘:原理、算法与应用》课程讲稿 
数据挖掘者 发表于 2008-8-13 23:45:22
龙星计划课程——《高级数据挖掘:原理、算法与应用》于2008年7月14日—18日在复旦大学开讲,由美国依里诺大学阿贝纳香宾分校韩家炜教授主讲。
网址: http://www.iipl.fudan.edu.cn/ds08/index.htm 课程讲稿请登陆

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统计学书籍推荐 
数据挖掘者 发表于 2008-8-10 23:23:33

主要内容来自http://www.cos.name/bbs/read.php?tid=5362
  
  统计学读物推荐
  
  一、统计学基础部分
   1、《统计学》 David Freedman等著,魏宗舒,施锡铨等译 中国统计出版社    据说是统计思

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2008(第五届)中国数据挖掘与商业智能研讨会-参会通知
数据挖掘者 发表于 2008-2-14 13:33:14
会议公告.doc 2008(第五届)中国数据挖掘与商业智能研讨会
暨海峡两岸应用统计研讨会
-参会通知- 在当今竞争日益激烈的市场环境中,只有那些利用先进的信息技术成功地收集、分析、理解信息并依据信息进行决策的企业才能获得竞争优势,才是市场的赢家。因此,商业智能需要进展到下一步--数据挖掘。数据挖掘能帮助您在浏览巨量数据的同时从中发现潜在有效的模式,并将这些模式应用于商业运营中。因此,越来越多的管理者开始借助数据挖掘技术和商务智能技术来发现商务运营过程中存在的问题,找到有利的解决方案,提高企业的竞争力。
为了促进海峡两岸在数据挖掘这一主题上应用型研究的交流,本
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韩家炜教授明晚的Web seminar -“Exploring the Power of Links in Data Mining”
数据挖掘者 发表于 2007-7-25 13:39:39
转自:https://kdd.webex.com/ec0507l/eventcenter/event/eventAction.do?theAction=detail&siteurl=kdd&confViewID=301426850&path=listevents_program Event
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“机器学习与数据挖掘”(课程幻灯片)
数据挖掘者 发表于 2007-6-4 23:01:34
摘自:http://www.slideshare.net/pierluca.lanzi/machine-learning-and-data-mining-00-course-introduction 一共19讲,更多内容参见:http://www.slideshare.net/pierluca.lanzi/slideshows  
阅读全文(7323) | 回复(5) | 编辑 | 精华 | 删除
SAS Global Forum 2007论文集
数据挖掘者 发表于 2007-5-19 17:31:33
SAS Global Forum 2007 近日在美国佛罗里达州召开。SAS Global Forum(SAS全球论坛)的前身是SUGI(SAS User Group International,SAS国际用户大会),来自全球各地的SAS用户聚集一堂,分享彼此的经验与成果。同时,会选择一批有价值的文章出版,即会议论文集。 SAS Global Forum 2007的论文集可以从以下网址下载:
阅读全文(9224) | 回复(3) | 编辑 | 精华 | 删除
缺失值和特殊值:数据分析的烦扰
数据挖掘者 发表于 2007-4-14 22:20:33
转自:http://abbottanalytics.blogspot.com/2007/03/missing-values-and-special-values.html IDMer:    对于数据挖掘和分析人员来说,数据准备(Data Preparation,包括数据的抽取、清洗、转换和集成)常常占据了70%左右的工作量。而在数据准备的过程中,数据质量差又
阅读全文(7714) | 回复(1) | 编辑 | 精华 | 删除
数据挖掘的数据集资源 
数据挖掘者 发表于 2007-4-14 17:27:17
大家做数据挖掘研究时,常常为找不到合适的数据而发愁。在KDNuggets上有Datasets栏目,提供一些数据集,网址为:http://www.kdnuggets.com/datasets/ 还有另外一个很好的资源网址为:http://kdd.ics.uci.edu/,里面包含的数据资源如下(按应用领域划分): Direct Marketing
  KDD CUP 1998 Data

GIS
  Forest CoverType

Indexing
  Corel Image Features
  Pseudo Periodic Synthetic Time Series
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