data-mining

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    こんにちは私は妥当な答えを与えた以前の質問をしました。私はトラックに戻ってきたと思いました。Fuzzy c-means tcp dump clustering in matlab問題は以下のtcp/udpデータの前処理段階です私の質問: 1)どのように私は、またはどのように数値データにセル内のテキストデータを変換する最良の方法は?数値はどうなるべきですか? 編集: Excelの私のデータは次のよう

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    3答えて

    私は製品の名前に基づいて製品情報を動的にリンクする方法を探しています。 例:「プレイステーション3」のユーザータイプの場合、サイトは出て、写真、小売価格などの情報を取得します。理想的には、正しいアイテムを選択できるようになりますps3のコントローラとps3のコンソール、ユーザーはどちらを選択することができます)。その後、この情報を製品リストに使用します。 私がこれを実装すると考えられる最も簡単な方

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    URLを取得するプログラムを作りたいと思っています。例えば は私が ブラック図書館ファンタジーThanquol & Boneripper Thanquolと骨リッパーウォーハンマーのように、「タグ」タブの下にあるすべての単語を検索するにはどうすればよい librarything から、以下のURLを与えますか? 私はjavaを使用してデータマイニングラッパーを設計していますが、どのように起動するの

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    私はイムで作業することを大きなデータフレームからのデータマイニングに関する別の質問があり、最初の数行は、以下のとおりです。一緒に働くことになります合計で Assay Genotype Sample Result 1 001 G 1 0 2 001 A 2 1 3 001 G 3 0 4 001 NA 4 NA 5 002 T 1

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    私は大量の人物のために少量のデータを監査するオフショアプロジェクトを行っています。おそらく、これらの人々のそれぞれに自分自身を監査させるのが最も簡単ですが、すべての人がコンピュータにアクセスできるわけではないので、ペーパーベースのアプローチを使用する必要があります。 これらの紙ベースの多肢選択式の回答シートは見たことがありますか?あなたが暗いペン/鉛筆で円を埋める場所。生年月日、名前などを入力する

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    私は基本的に(バッグとは対照的に)に設定された文書を分類するためにナイーブなベイズ分類子を実装しようとしています。それぞれの文書は最大1回の文書内で出現することができます。たとえば、その機能をドキュメントの一意のキーワードと考えることができます。 私はRennie、et。 al。ペーパーhttp://www.aaai.org/Papers/ICML/2003/ICML03-081.pdfで、私は対

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    まあ、皆さんはウィキペディアのイースターエッグを知っていると確信しています。これにより、ユーザーは各記事のすべての最初の埋め込みリンクを/ Philosophyページへの最終リンクに従うことができます。 少なくとも1つの他のアカウントに続く1つのアカウントから開始することで、リンクリストのような方法ですべてのTwitterアカウントに接続できますか? 例: @Bob follows @Pete.

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    問題があり、どのアルゴリズムを適用する必要があるのか​​わからない。 私は2つのケースでクラスタリングを適用することを考えていますが、ケース1の場合は考えません。 私は500万のクレジットカードアクティビティ文書を持っています。各ドキュメントは明確に定義されており、1行に1トランザクションが含まれています。日付、金額、小売業者名、小売業者の短い5〜20ワードの説明。 サンプル: 2004-11-4

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    のテキストを検索するこんにちは、私はこの word_id int(10) word varchar(30) のように見え、私はテキストを持っているデータベーステーブルを持って、私は何、このテキスト内の単語の一つは、そのテーブルで定義されているかを確認したいですこれを行う最もエレガントな方法は? 現在、すべての単語をデータベースに照会し、PHPを使用してテキスト全体の各単語を検索するので、デー

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    2答えて

    以下のようなデータがあるとします。オフィス ための準備Brakfast 11:10 user1が食べる朝食 11:15 USER1風呂に入る 11:30 user1の休暇USER1 11AM user1のブラシ 11:05 12pm user2ブラシ 1準備Brakfast User2が朝食 12:15 user2のお風呂に を取り12:30 user2のオフィス放置 11AMのユーザー3テイク風