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作者：瞿裕忠，胡伟，程龚
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     * 贴子主题： 讨论：你为什么选择数据挖掘 举报  打印  推荐  IE收藏夹 
       本主题类别: 科研生涯 | 信息检索    
     yashiki 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      等级：大一新生
      文章：8
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      注册：2008/7/28

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    发贴心情 

    被调到这个方向，就上吧
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/7/29 17:46:00
     
     fighterchaung 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      等级：大一(猛啃高等数学)
      文章：16
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    发贴心情 
    数据挖掘这个名字 就让人感受到一种专研的气氛 要挖要掘啊
    数据挖掘的应用比较广 空白的应用领域也不少
    所以选择它 可以做一些力所能及的事情
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/8/3 0:13:00
     
     nana1812 美女呀，离线，快来找我吧！
      
      
      等级：大二(研究汇编)
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    发贴心情 
    导师定的这个方向，我就同意了，其实偶什么都不懂
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/8/11 12:16:00
     
     william88 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      等级：大一新生
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    发贴心情 
    就是觉得DM很有意思。
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/8/21 10:28:00
     
     ghtvc 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      等级：大一(猛啃高等数学)
      文章：17
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      注册：2006/5/22

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    发贴心情 
    观察中.................
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/9/12 20:26:00
     
     happyyml 美女呀，离线，快来找我吧！
      
      
      等级：大一新生
      文章：3
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      注册：2009/8/19

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    发贴心情 
    额，随便选的专业就学了，本身不太喜欢搞算法
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2010/5/17 19:26:00
     
     lancxy 美女呀，离线，快来找我吧！
      
      
      等级：大一新生
      文章：8
      积分：80
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      注册：2010/9/3

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    发贴心情 
    我觉得挖掘是一个很有意思的工作。现在这样的人才太少了，我们公司现在招这个岗位招了1个多月都没效果
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2010/9/9 10:53:00
     
     92960 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      等级：大一(猛啃高等数学)
      文章：27
      积分：139
      门派：XML.ORG.CN
      注册：2010/7/9

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    发贴心情 
    经济、网络等方面的EI检索论文转让
    http://www.17winner.com/News/Show.asp?id=174

    1.遗传SVR在人民币汇率预测中的应用
    2.基于粒子群与支持向量机的水质预测
    3.基于RBF神经网络与遗传算法的水资源需求预测
    4.基于最小二乘支持向量机分类器的网络安全评估
    5.基于遗传支持向量机的宏观经济预测

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2010/10/26 17:47:00
     
     feitianyixia 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      等级：大一新生
      文章：1
      积分：54
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      注册：2011/3/15

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    发贴心情 
    分享一点我个人的感受，不一定全面，是我个人的贴身体会。 我在美国做和数据挖掘相关的工作三四年，先后接触过医疗，金融和零售业相关的文档处理。 数据挖掘是很COOL, 也很AMAZING. 当我最初接触到它的时候，我深深地被吸引。大家提到地更多的是算法以及常用的工具包。如果从研究的角度来说，的确如此。但如果从应用角度来说，情况完全不同。数据挖掘在不同领域的应用其实是很不一样的，它如果成功，一定是成功应用于某个特定领域而已。 比如做医疗方面的数据挖掘，这方面应用首先要考虑它的局限性，而不是算法是否更有效。由于涉及到健康相关的东西，往往实施之前要考虑清楚它是否能被人接受，否则80%和99.9%的精度可能效果一样。以前我们做的MEDICAL DECISION-SUPPORT SYSTEM, 精度达到95%，医院一样怀疑不愿尝试。再一个例子，比如对客户反馈信息的数据挖掘，这个相对精度要求不那么高，但是在应用中会发现，对不同类别的客户，他们的表达习惯不同，如果进行语义判断，需要根据情况设定不同的RULE，这个可能是公司开发工具里最核心的东西，而常用的数据处理的方法、模型以及算法都是外围的东西，工具而已。这一行，是以IT和统计为基础，但是要高于他们。高出的部分就是经验以及对行业的特点以及应用的领域精确定位，这样才可能成功。
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2011/3/16 0:12:00
     
     ugamesell 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      等级：大一新生
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      门派：XML.ORG.CN
      注册：2011/3/29

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      等级：大一新生
      文章：1
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      门派：无门无派
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      注册：2007-01-01
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    2024/4/20 4:03:22

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