वेब माइनिंग वेब-आधारित रिकॉर्ड और सेवाओं, सर्वर लॉग्स और हाइपरलिंक्स से निपटने के द्वारा वेब की मदद से आम तौर पर लाभकारी पैटर्न प्रवृत्तियों और डेटा को निकालने के लिए डेटा माइनिंग तकनीकों का उपयोग करने की प्रक्रिया को परिभाषित करता है। वेब माइनिंग का मुख्य लक्ष्य महत्वपूर्ण जानकारी प्राप्त करने के ल

माइनिंग मल्टीलेवल एसोसिएशन के नियम समर्थन कॉन्फिडेंस फ्रेमवर्क पर आधारित हैं। टॉप-डाउन रणनीति को नियोजित किया जाता है जहां प्रत्येक अवधारणा स्तर पर लगातार आइटमसेट की गणना के लिए गणनाएं जमा की जाती हैं, अवधारणा स्तर 1 से शुरू होती हैं और निचले विशिष्ट अवधारणा स्तरों की ओर काम करती हैं जब तक कि एप्रीओ

एसोसिएशन रूल लर्निंग एक प्रकार की अनसुनी शिक्षण तकनीक है जो एक डेटा तत्व की दूसरे डेटा तत्व पर निर्भरता के लिए परीक्षण करती है और तदनुसार मानचित्र बनाती है ताकि यह अधिक व्यावसायिक हो सके। यह डेटासेट के चरों के बीच कुछ दिलचस्प संबंधों या संघों की खोज करने का प्रयास करता है। यह डेटाबेस में चरों के बीच

एक तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम का एक क्रम है जो एक प्रक्रिया के माध्यम से डेटा के एक सेट में बुनियादी संबंधों की पहचान करने का प्रयास करता है जो मानव मस्तिष्क के काम करने के दृष्टिकोण की नकल करता है। इस पद्धति में, तंत्रिका नेटवर्क कार्बनिक या कृत्रिम, न्यूरॉन्स के सिस्टम को परिभाषित करते हैं। तंत्र

फ़ीड-फ़ॉरवर्ड नेटवर्क फीड-फ़ॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क सिग्नल को इनपुट से आउटपुट तक केवल एक विधि की यात्रा करने में सक्षम बनाता है। कोई फीडबैक (लूप) नहीं है यानी किसी भी लेयर का आउटपुट उसी लेयर को प्रभावित नहीं करता है। फीड-फ़ॉरवर्ड नेटवर्क आसान नेटवर्क होने के लिए प्रभावित करते हैं जो आउटपुट के साथ इनप

बैकप्रोपेगेशन पूरी प्रक्रिया को परिभाषित करता है जिसमें ग्रेडिएंट की गणना और स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट में इसकी आवश्यकता दोनों शामिल हैं। तकनीकी रूप से, बैकप्रॉपैगैशन का उपयोग नेटवर्क के परिवर्तनीय भार से संबंधित नेटवर्क की त्रुटि के ग्रेडिएंट की गणना करने के लिए किया जाता है। बैकप्रोपेगेशन की व

डेटा एकत्रीकरण एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें सांख्यिकीय विश्लेषण सहित उद्देश्यों के लिए डेटा एकत्र किया जाता है और सारांश रूप में प्रस्तुत किया जाता है। यह एक प्रकार की सूचना और डेटा माइनिंग प्रक्रिया है जहां विशिष्ट व्यावसायिक उद्देश्यों या प्रक्रियाओं को प्राप्त करने और/या मानव विश्लेषण करने के लिए ड

डेटा माइनिंग सांख्यिकीय और गणितीय तकनीकों सहित पैटर्न पहचान तकनीकों का उपयोग करके, रिपॉजिटरी में सहेजे गए डेटा की एक उच्च मात्रा के माध्यम से उपयोगी नए सहसंबंध, पैटर्न और प्रवृत्तियों को खोजने की प्रक्रिया है। यह अनपेक्षित संबंधों की खोज करने के लिए तथ्यात्मक डेटासेट का विश्लेषण है और डेटा स्वामी के

वर्गीकरण एक वर्गीकरण एक डेटा-खनन दृष्टिकोण है जो अधिक कुशल भविष्यवाणियों और विश्लेषण में समर्थन के लिए डेटा के एक सेट के स्तर को अधिकृत करता है। वर्गीकरण उच्च डेटासेट के विश्लेषण को प्रभावी बनाने के लिए पूर्व निर्धारित कई विधियों में से एक है। वर्गीकरण का उपयोग आम तौर पर तब किया जाता है जब द्विआधा

टेक्स्ट माइनिंग को टेक्स्ट एनालिसिस के रूप में भी जाना जाता है। यह सरल विश्लेषण के लिए असंरचित पाठ को संरचित डेटा में बदलने की प्रक्रिया है। टेक्स्ट माइनिंग नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) को लागू करता है, जिससे मशीनों को मानव भाषा जानने और इसे स्वचालित रूप से प्रोसेस करने में मदद मिलती है। इसे

टेक्स्ट माइनिंग को टेक्स्ट एनालिसिस के रूप में भी जाना जाता है। यह सरल विश्लेषण के लिए असंरचित पाठ को संरचित डेटा में बदलने की प्रक्रिया है। टेक्स्ट माइनिंग नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) को लागू करता है, जिससे मशीनों को मानव भाषा जानने और इसे स्वचालित रूप से प्रोसेस करने में मदद मिलती है। इसे

टेक्स्ट माइनिंग को टेक्स्ट एनालिसिस के रूप में भी जाना जाता है। यह सरल विश्लेषण के लिए असंरचित पाठ को संरचित डेटा में बदलने की प्रक्रिया है। टेक्स्ट माइनिंग नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) को लागू करता है, जिससे मशीनों को मानव भाषा जानने और इसे स्वचालित रूप से प्रोसेस करने में मदद मिलती है। इसे

टेक्स्ट माइनिंग टेक्स्ट माइनिंग को टेक्स्ट एनालिसिस के रूप में भी जाना जाता है। यह सरल विश्लेषण के लिए असंरचित पाठ को संरचित डेटा में बदलने की प्रक्रिया है। टेक्स्ट माइनिंग नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) को लागू करता है, जिससे मशीनों को मानव भाषा जानने और इसे स्वचालित रूप से प्रोसेस करने में म

टेक्स्ट माइनिंग को टेक्स्ट एनालिसिस के रूप में भी जाना जाता है। यह सरल विश्लेषण के लिए असंरचित पाठ को संरचित डेटा में बदलने की प्रक्रिया है। टेक्स्ट माइनिंग नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) को लागू करता है, जिससे मशीनों को मानव भाषा जानने और इसे स्वचालित रूप से प्रोसेस करने में मदद मिलती है। इसे

टेक्स्ट माइनिंग को टेक्स्ट एनालिसिस के रूप में भी जाना जाता है। यह आसान विश्लेषण के लिए असंरचित पाठ को संरचित डेटा में बदलने की प्रक्रिया है। टेक्स्ट माइनिंग के लिए प्राकृतिक भाषा संसाधन (एनएलपी) की आवश्यकता होती है, जिससे उपकरण मानव भाषा सीख सकें और इसे स्वचालित रूप से संसाधित कर सकें। इसे मानक भा

टेक्स्ट माइनिंग को टेक्स्ट एनालिसिस के रूप में भी जाना जाता है। यह सरल विश्लेषण के लिए असंरचित पाठ को संरचित डेटा में बदलने की प्रक्रिया है। टेक्स्ट माइनिंग नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) को लागू करता है, जिससे मशीनों को मानव भाषा जानने और इसे स्वचालित रूप से प्रोसेस करने में मदद मिलती है। टेक

डेटा माइनिंग सांख्यिकीय और गणितीय तकनीकों सहित पैटर्न पहचान तकनीकों का उपयोग करके, रिपॉजिटरी में सहेजे गए डेटा की एक उच्च मात्रा के माध्यम से उपयोगी नए सहसंबंध, पैटर्न और प्रवृत्तियों को खोजने की प्रक्रिया है। यह अनपेक्षित संबंधों की खोज करने के लिए तथ्यात्मक डेटासेट का विश्लेषण है और डेटा स्वामी के

डेटा माइनिंग के विभिन्न उपकरण हैं जो इस प्रकार हैं - मंकी लर्न - मंकीलर्न एक मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म है जो टेक्स्ट माइनिंग में माहिर है। यह एक उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस में सुलभ है, इसलिए यह वास्तविक समय में डेटा माइनिंग को लागू करने के लिए मंकीलर्न को मौजूदा टूल के साथ एकीकृत कर सकता है। यह नीच

मॉडल-आधारित क्लस्टरिंग डेटा क्लस्टरिंग के लिए एक सांख्यिकीय दृष्टिकोण है। माना जाता है कि देखे गए (बहुभिन्नरूपी) डेटा को घटक मॉडल के एक सीमित संयोजन से बनाया गया है। प्रत्येक घटक मॉडल एक संभाव्यता वितरण है, आम तौर पर एक पैरामीट्रिक बहुभिन्नरूपी वितरण। उदाहरण के लिए, एक बहुभिन्नरूपी गाऊसी मिश्रण मॉड

सांख्यिकी आंकड़ों से सीखने का विज्ञान है। इसमें रिकॉर्ड के सेट की योजना बनाने और बाद के डेटा प्रशासन से लेकर अंतिम गतिविधियों तक सब कुछ शामिल है, जिसमें डेटा नामक संख्यात्मक तथ्यों से निष्कर्ष निकालना और परिणामों की प्रस्तुति शामिल है। सांख्यिकी सबसे आवश्यक व्यक्ति से संबंधित है:दुनिया के बारे में औ