垂直搜索（Vertical Search）：也稱為專業(yè)搜索，高速、海量和精確抓取是定題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)DataScraper的強(qiáng)項(xiàng)，每天24小時(shí)每周7天無(wú)人值守自主調(diào)度的周期性批量采集，加上斷點(diǎn)續(xù)傳和軟件看門狗(Watch Dog)，確保您高枕無(wú)憂 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)：手機(jī)搜索、手機(jī)混搭(mashup)、移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)電子商務(wù)都離不開(kāi)結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)內(nèi)容，DataScraper實(shí)時(shí)高效地采集內(nèi)容，輸出富含語(yǔ)義元數(shù)據(jù)的XML格式的抓取結(jié)果文件，確保自動(dòng)化的數(shù)據(jù)集成和加工，跨越小尺寸屏幕展現(xiàn)和高精準(zhǔn)信息檢索的障礙。手機(jī)互聯(lián)網(wǎng)不是Web的子集而是全部，由MetaSeeker架設(shè)橋梁 企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)采集/數(shù)據(jù)挖掘：俗稱商業(yè)智能（Business Intelligence），噪音信息濾除、結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)換，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性，獨(dú)有的廣域分布式架構(gòu)，賦予DataScraper無(wú)與倫比的情報(bào)采集滲透能力，AJAX/Javascript動(dòng)態(tài)頁(yè)面、服務(wù)器動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)、靜態(tài)頁(yè)面、各種鑒權(quán)認(rèn)證機(jī)制，一視同仁。在微博網(wǎng)站數(shù)據(jù)采集和輿情監(jiān)測(cè)領(lǐng)域遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先其它產(chǎn)品。
標(biāo)簽： 爬蟲(chóng)工具
上傳時(shí)間： 2015-03-21
上傳用戶：bcr321
ROST Content Mining軟件,知識(shí)處理與內(nèi)容挖掘軟件,主要用于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)挖掘,研究性軟件,功能很強(qiáng)大
上傳時(shí)間： 2015-04-07
上傳用戶：baibin8899
鄰近算法，或者說(shuō)K最近鄰(kNN，k-NearestNeighbor)分類算法是數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)中最簡(jiǎn)單的方法之一。所謂K最近鄰，就是k個(gè)最近的鄰居的意思，說(shuō)的是每個(gè)樣本都可以用它最接近的k個(gè)鄰居來(lái)代表。
標(biāo)簽： knnr.m
上傳時(shí)間： 2015-05-21
上傳用戶：zyhhh
內(nèi)容分析數(shù)據(jù)挖掘，沈陽(yáng)教授編寫，用于學(xué)術(shù)研究
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)挖掘
上傳時(shí)間： 2016-02-24
上傳用戶：夏目1412
是使用MODELER進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘很好的實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)挖掘
上傳時(shí)間： 2016-03-31
上傳用戶：dzk999
’() 控制作為最早發(fā)展起來(lái)的控制策略之一，以其算法簡(jiǎn) 單、魯棒性好、對(duì)模型精度要求低、易于設(shè)計(jì)和操作等優(yōu)點(diǎn)，至今 仍然廣泛地應(yīng)用于工業(yè)控制中。隨著工業(yè)控制復(fù)雜程度的增加、 實(shí)際控制對(duì)象的非線性和時(shí)變等情況的普遍存在，常規(guī) ’() 控 制的適應(yīng)性往往欠佳，實(shí)際控制場(chǎng)合中逐漸引進(jìn)各種先進(jìn)的控 制策略。但是，限于先進(jìn)控制策略理論的高深和實(shí)際實(shí)現(xiàn)的經(jīng)濟(jì) 效益，對(duì)具有簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)的 ’() 控制的改進(jìn)成為人們長(zhǎng)期以來(lái)的 研究熱點(diǎn)。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外已有大量的相關(guān)論文發(fā)表，實(shí)際應(yīng)用 中也出現(xiàn)了許多新型的 ’() 控制器，不斷挖掘 ’() 控制的潛 力。
標(biāo)簽： PID 改進(jìn)型 控制 積分分離
上傳時(shí)間： 2016-04-27
上傳用戶：547453159
很實(shí)用的WEKA使用教程；數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)很實(shí)用的工具教程；
上傳時(shí)間： 2016-05-22
上傳用戶：xtu502
經(jīng)典的數(shù)據(jù)頻繁模式挖掘算法Apriori的java實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2016-06-01
上傳用戶：csqcsq
選Activate Product 然後下一步 進(jìn)到了註冊(cè)畫面 將註冊(cè)機(jī)打開(kāi)選擇Aster V7 2x 按Get Num產(chǎn)生註冊(cè)碼 將註冊(cè)碼複製到Aster的註冊(cè)畫面上,按下面的"其它" 將硬體代碼複製 將硬體代碼貼上註冊(cè)機(jī)上的Hardware ID後,按Get Key產(chǎn)生啟動(dòng)碼後複製到註冊(cè)畫面的最下方.按下一步即可啟動(dòng)
標(biāo)簽： aster 注冊(cè)機(jī)
上傳時(shí)間： 2016-08-22
上傳用戶：921005047
本課程提供了一個(gè)廣泛的介紹機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的課程。主題包括： （一）監(jiān)督學(xué)習(xí)（參數(shù)/ 非參數(shù)算法，支持向量機(jī)，核函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。（二）無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí) （聚類，降維，推薦系統(tǒng)，深入學(xué)習(xí)推薦）。（三）在機(jī)器學(xué)習(xí)的最佳實(shí)踐（偏差/ 方差理 論；在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能創(chuàng)新過(guò)程）。本課程還將使用大量的案例研究，您還將學(xué)習(xí)如何 運(yùn)用學(xué)習(xí)算法構(gòu)建智能機(jī)器人（感知，控制），文本的理解（W eb 搜 索，反垃圾郵件），計(jì) 算機(jī)視覺(jué)，醫(yī)療信息，音頻，數(shù)據(jù)挖掘，和其他領(lǐng)域。 本課程需要 1 0 周 共 1 8 節(jié) 課，
標(biāo)簽： 斯坦福 大學(xué) 機(jī)器學(xué)習(xí) 講義
上傳時(shí)間： 2017-07-28
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