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वीडियो: डेटा माइनिंग एल्गोरिदम क्या हैं?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-18 08:24
शीर्ष डेटा माइनिंग एल्गोरिदम की सूची नीचे दी गई है:
- सी4. सी4.
- के-साधन:
- समर्थन वेक्टर मशीन :
- संभवतः:
- ईएम (उम्मीद-अधिकतमकरण):
- पेजरैंक (पीआर):
- एडा बूस्ट:
- केएनएन:
इसके अलावा, सबसे अच्छा डेटा माइनिंग एल्गोरिथम कौन सा है?
सादे अंग्रेजी में शीर्ष 10 डेटा माइनिंग एल्गोरिदम
- SVM डेटा माइनिंग एल्गोरिथम।
- एप्रीओरी डेटा माइनिंग एल्गोरिथम।
- ईएम डेटा माइनिंग एल्गोरिथम।
- पेजरैंक डेटा माइनिंग एल्गोरिथम।
- AdaBoost डेटा माइनिंग एल्गोरिथम।
- केएनएन डेटा माइनिंग एल्गोरिथम।
- Naive Bayes डेटा माइनिंग एल्गोरिथम।
- कार्ट डेटा माइनिंग एल्गोरिथम। CART का मतलब वर्गीकरण और प्रतिगमन पेड़ है।
डेटा माइनिंग में id3 एल्गोरिथम क्या है? मशीन लर्निंग (एमएल) डेटा माइनिंग ID3 एल्गोरिथम , Iterative Dichotomiser 3 के लिए खड़ा है, एक वर्गीकरण है कलन विधि जो निर्माण के लालची दृष्टिकोण का अनुसरण करता है a निर्णय वृक्ष अधिकतम सूचना लाभ (आईजी) या न्यूनतम एन्ट्रॉपी (एच) उत्पन्न करने वाली सर्वोत्तम विशेषता का चयन करके। का उपयोग करते हुए आईडी3 एल्गोरिदम एक असली पर आंकड़े.
यह भी जानिए, कुछ प्रमुख डेटा माइनिंग विधि और एल्गोरिदम क्या हैं?
डेटा माइनिंग तकनीक: एल्गोरिथम, तरीके और शीर्ष डेटा माइनिंग
- #1) बारंबार पैटर्न खनन/एसोसिएशन विश्लेषण।
- # 2) सहसंबंध विश्लेषण।
- # 3) वर्गीकरण।
- # 4) डिसीजन ट्री इंडक्शन।
- #5) बेयस वर्गीकरण।
- #6) क्लस्टरिंग विश्लेषण।
- # 7) बाहरी पहचान।
- #8) अनुक्रमिक पैटर्न।
डेटा माइनिंग टूल के चार प्रमुख प्रकार कौन से हैं?
इस पोस्ट में, हम चार डेटा माइनिंग तकनीकों को कवर करेंगे:
- प्रतिगमन (भविष्य कहनेवाला)
- एसोसिएशन रूल डिस्कवरी (वर्णनात्मक)
- वर्गीकरण (भविष्य कहनेवाला)
- क्लस्टरिंग (वर्णनात्मक)
सिफारिश की:
क्या डेटा माइनिंग में सभी पैटर्न दिलचस्प हैं?
मॉडलिंग डेटा के पारंपरिक कार्य के विपरीत - जहां लक्ष्य एक मॉडल के साथ सभी डेटा का वर्णन करना है - पैटर्न डेटा के केवल एक हिस्से का वर्णन करते हैं [27]। बेशक, डेटा के कई हिस्से, और इसलिए कई पैटर्न, बिल्कुल भी दिलचस्प नहीं हैं। पैटर्न माइनिंग का लक्ष्य केवल उन्हीं की खोज करना है जो हैं
डेटा माइनिंग में क्लस्टरिंग की क्या आवश्यकताएं हैं?
क्लस्टरिंग एल्गोरिथम को जिन मुख्य आवश्यकताओं को पूरा करना चाहिए वे हैं: मापनीयता; विभिन्न प्रकार की विशेषताओं से निपटना; मनमाना आकार वाले समूहों की खोज करना; इनपुट पैरामीटर निर्धारित करने के लिए डोमेन ज्ञान के लिए न्यूनतम आवश्यकताएं; शोर और बाहरी कारकों से निपटने की क्षमता;
डेटा माइनिंग क्या है और डेटा माइनिंग क्या नहीं है?
डेटा माइनिंग बिना किसी पूर्वकल्पित परिकल्पना के किया जाता है, इसलिए डेटा से जो जानकारी आती है वह संगठन के विशिष्ट प्रश्नों का उत्तर देने के लिए नहीं होती है। डेटा माइनिंग नहीं: डेटा माइनिंग का लक्ष्य बड़ी मात्रा में डेटा से पैटर्न और ज्ञान का निष्कर्षण है, न कि डेटा का निष्कर्षण (खनन)
डेटा माइनिंग में वर्गीकरण तकनीकें क्या हैं?
डेटा माइनिंग में कार्यों के छह सामान्य वर्ग शामिल हैं। विसंगति का पता लगाना, एसोसिएशन नियम सीखना, क्लस्टरिंग, वर्गीकरण, प्रतिगमन, सारांश। डेटा माइनिंग में वर्गीकरण एक प्रमुख तकनीक है और इसका व्यापक रूप से विभिन्न क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है
डेटा माइनिंग में विभिन्न प्रकार के डेटा क्या हैं?
आइए चर्चा करें कि किस प्रकार के डेटा का खनन किया जा सकता है: फ्लैट फ़ाइलें। संबंधपरक डेटाबेस। डेटा वेयरहाउस। लेन-देन संबंधी डेटाबेस। मल्टीमीडिया डेटाबेस। स्थानिक डेटाबेस। समय श्रृंखला डेटाबेस। वर्ल्ड वाइड वेब (डब्ल्यूडब्ल्यूडब्ल्यू)