数据采掘造句

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由于概率统计与数据采掘的天然联系。数学采据兴起后贝叶斯网络日益受到重视，再次成为引人注目的热点
因此，适用于具有概率统计特征的数据采掘和知识发现问题，尤其是样本难以获取或代价过于昂贵的问题。
与非贝叶扬方法相比，贝叶斯方法的特出特点是其学习机制可以综合先验信息和后验信息，既可避免只使用先验信息可能带来的主观偏见，和缺乏样本信息时的大量盲目搜索与计算，也可避免只使用样本信息带来的噪音的影响只要合理地确定先验，就可以进行有效的学习。因此，适用于具有概率统计特征的数据采掘和机器学习（或发现）问题，尤其是样本难得的问题
在本文中，作者对kdd （数据库中的知识发现）进行了全面的分析与论述，并对数据采掘的主要技术之一神经网络的bp算法进行了详细的论述，并针对其不足之处提出了改进方案，最终提高了神经网络的收敛速度。
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其他语种

数据采掘的英语：data excavating

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