数据挖掘基于数据图书馆学、机器学习、人工智能、现代统计学这些快速发展的交叉学科在很多领域都有应用。涉及到很多算法，比如机器学习衍生的神经网络和决策树，基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，相关分析等。数据挖掘of定义是从海量数据中寻找有意义的模式或知识。大数据是今年提出的，也是被媒体忽悠的概念。有三个重要特点:数据数量大，结构复杂，数据更新速度快。
5、 数据 挖掘名词解释?数据挖掘是指通过算法搜索隐藏在大量数据中的信息的过程。数据 挖掘是一种从大量数据中寻找潜在有用信息的技术，很神秘。其实还有数学定义，简单来说就是找一个表达式。数据 挖掘表示要找出一件事情中的具体问题，需要对其进行分析数据，挖掘 数据。
6、 数据 挖掘概念综述数据 挖掘概念总结数据挖掘又名KDD(知识发现)来自数据图书馆。KDD一词最早出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能大会上。随后，在1991年、1993年和1994年举行了KDD研讨会，汇集了来自各个领域的研究人员和应用程序开发人员，重点讨论数据统计学、海量数据分析算法、知识表示和知识应用。
1998年在美国纽约召开的第四届知识发现和数据 挖掘国际会议，不仅有学术讨论，还有30多家软件公司展示了他们的数据 挖掘软件产品，其中很多已经在北美和欧洲。一、数据 挖掘1.1、数据 挖掘的历史是什么近十年来，人们利用信息技术生产和收集数据的能力有了很大的提高。
7、什么是 数据 挖掘? 数据 挖掘怎么做啊对于什么是数据 -0/，很多学者专家给出了不同的看法。这里我们列举几个常用的说法:“简而言之，数据12345677。这个术语实际上有点用词不当。数据 挖掘应该更正确地命名为‘丛数据钟挖掘知识’，可惜有点长。很多人把数据 挖掘看成是另一个常用词数据数据库中的知识发现或者是KDD的代名词。还有的只是把数据 挖掘作为数据中知识发现过程的一个基本步骤。
"数据挖掘Principle "(David hand，etal)"在数据中获取有用知识的整个过程称为数据。数据挖掘-概念、模型、方法和算法”(Mehmedkantardzic)"数据挖掘，总之从a。
8、 数据 挖掘中分类的 定义是什么1989定义以后支持任意维度和指标的切换，可以自由分析已有的表样切换字段。分类就是在一组类别标签已知的样本中训练一个分类器，使其能够对一些未知样本进行分类。分类算法的分类过程是建立一个分类模型来描述预先确定的数据集合或概念集合，通过分析属性所描述的数据库元组来构造模型。
9、 数据 挖掘的 定义是什么?有哪几种 挖掘技术数据挖掘是从大量不完整的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐藏的、但潜在有用的信息和知识的过程。-2挖掘Process:定义Problem:Clearly定义出具业务问题，确认-2挖掘，数据编制:数据编制包括:选择数据-提取自大数据库和数据仓库目标。数据预处理-执行数据再处理，包括检查数据的完整性和数据的一致性，去噪，填充缺失字段和删除无效-2。
