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时序数据挖掘在经济领域中的应用研究.pdf
- 本文主要研究内容是针对时间序列数据进行分析挖掘,获得内在规律性,并将其作用于金融时序交易应用之中.在金融领域中,存在着大量数据,由于数据量过于庞大,传统处理方法难于发现其中蕴含的知识,迫切需要新知识、新技术来解决这个问题.KDD技术在金融领域应用,主要集中在客户关系分析与管理方面,对交易数据的挖掘还不多见.而实际工作要求有一种工具可以对交易数据进行分析,发现其内在规律性,从而对交易的性质和发展趋势作出判断.为此,本文研究了KDD在金融时序数据挖掘中的应用,探索一个合适的模式挖掘方法,设计一个包含挖掘交易模式、分析交易性质并可以预测交易发展趋势的试验系统,以期对KDD在金融领域中应用起到一定的推动作用.
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腾讯 刘彪《机器学习加持下的时序类数据异常智能监控》.pdf
- 200/理想中的监控l 触发条件“0”维护 准确率:90%l召回率:90%背景算法探索落地下一步GBDT初探第几轮 样本 召回率准确率 精确率 11个视图,8024个属性 备注第一轮 1383 541
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基于机器学习方法的航次数据时序预测.pdf
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时序数据的预测方法及装置.pdf
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大规模传感网数据时序推导溯源方法研究与分析(可编辑).doc
- 大规模传感网数据时序推导溯源方法研究与分析(可编辑),传感器,温度传感器,压力传感器,位移传感器,氧传感器,时序图,霍尔传感器,称重传感器,光电传感器,距离传感器
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时序数据异常根因分析方法及系统.pdf
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时序数据的存储、读取方法及装置.pdf
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时序数据的处理方法、装置及电子设备.pdf
- 时序数据的处理方法、装置及电子设备时序数据的处理方法、装置及电子设备时序数据的处理方法、装置及电子设备
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跨数据接口的数据传送的时序控制.pdf
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时序数据异常检测方法、装置、设备及介质.pdf
- 时序数据异常检测方法、装置、设备及介质时序数据异常检测方法、装置、设备及介质时序数据异常检测方法、装置、设备及介质
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向豆丁求助:有没有数据时序?