1、数据挖掘主要模型分类分类模型的主要功能是根据数据的属性将数据分派到不同的组中。在实际应用过程中，分类模型可以分析分组中数据的各种属性，并找出数据的属性模型，确定哪···

数学定义关联规则定义为：假设I是项的集合。给定一个交易数据库，其中每个事务t是I的非空子集，即，每一个交易都与一个唯一的标识符TID对应。记D为事务的集合(事务数据库)，关联规则···

1)挖掘过程关联规则的挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组；第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则。关联规则挖掘的第一阶段是从···

1)Apriori算法Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则，在这···

数据挖掘(DataMining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。与数据挖掘相近的同···

数据挖掘概述 　　数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的···

VaR方法提出的背景 　　传统的ALM(Asset-Liability Management,资产负债管理)过于依赖报表分析，缺乏时效性；利用方差及β系数来衡量风险太过于抽象，不直观，而且反映的只是市场（···

什么是FHW方法? 　　FHW（模糊、灰色、物元空间）方法是贺仲雄教授创立的一种新的决策、评价方法，是对德尔菲法的改进和发展，融合了德尔菲法、BS法（头脑风暴法）、KT法的优点，并采用···

炒股的方法有很多，也无所谓对错，只要适合自己就行。每个人皆有自己的方法，条条大路通罗马。其实方法不是决定性的，任何方法都是人创造的工具，最终的目的是为了更客观的贴近股市，与···

　　大盘股市一跌再跌，股民们伤心不已，心情低落、情绪低迷，一蹶不振，大有日暮途穷、四面楚歌之势。其实这时候，我们大可以不必如此，要知道，跌市正是我们布局的机会，因此，把握好跌势···

　　热点的判断对于我们操作非常重要，热点是否能够持续一定的时间，对于我们是否短线炒作热点也具有决定性作用。有的热点总是昙花一现，有的热点持续时间相对比较长，持续时间长···

　　1、每个板块都有自己的领头者，看见领头的动了。就马上看第二个以后的股票。 　　2、密切关注成交量。成交量小时分步买。成交量在低位放大时全部买。成交量在高位放大时···

其实，虽然由于许多突发因素的影响，要想预测市场短期趋势非常困难，但对中长期趋势的判···

1、每个板块都有自己的领头者，看见领头的动了。就马上看第二个以后的股票。2、密切···

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