Traditional Applications- Descripti

Traditional Applications
- Descriptive statistics
- Get only information discovery
- Hard to analyze a large amount of compleX, heterogeneous data
Modern Applications
- We need a paradigm to..
- Manage massive volume of data .
- Explore the interrelationships of thousands of variables
- Deploy machine learning algorithms to deduce optimal insights from the data set
** Data mining is one such paradigm **


algorithms

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โปรแกรมประยุกต์แบบดั้งเดิม-อธิบายสถิติ-รับเฉพาะข้อมูลการค้นพบ -ยากที่จะวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน แตกต่างกันจำนวนมากโปรแกรมประยุกต์ที่ทันสมัย-เราต้องการกระบวนทัศน์การ...-จัดการข้อมูลปริมาณมาก-สำรวจ interrelationships พันของตัวแปร-จัดวางเครื่องจักรเรียนรู้อัลกอริทึมการความเข้าใจที่ดีที่สุดจากชุดข้อมูล** ทำเหมืองเป็นกระบวนทัศน์หนึ่งดังกล่าว **อัลกอริทึม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การประยุกต์ใช้งานแบบดั้งเดิม
- สถิติเชิงพรรณนา
- ได้รับการค้นพบให้ข้อมูลเท่านั้น
-
ยากที่จะวิเคราะห์จำนวนมากที่ซับซ้อนข้อมูลต่างกันการใช้งานโมเดิร์น
- เราจำเป็นต้องกระบวนทัศน์ไป ..
- จัดการปริมาณมหาศาลของข้อมูล.
- สำรวจความสัมพันธ์พันของตัวแปร
- เครื่องปรับใช้ การเรียนรู้ขั้นตอนวิธีการที่จะอนุมานข้อมูลเชิงลึกที่ดีที่สุดจากข้อมูลที่กำหนด
** การทำเหมืองข้อมูลเป็นหนึ่งในกระบวนทัศน์ดังกล่าว ** ขั้นตอนวิธีการ