Data mining tasks can be either des

Data mining tasks can be either descriptive or
predictive. Descriptive data mining uses techniques
of association rule mining, clustering etc. to find
patterns hidden in large data set and help in
intelligent decision making. Predictive data mining
constructs models using rule set, decision tree,
neural nets, and support vectors etc. to predict the
class of a new data set.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

งานทำเหมืองข้อมูลอาจเป็นคำอธิบาย หรือคาดการณ์ การทำเหมืองข้อมูลอธิบายใช้เทคนิคของสมาคมกฎทำเหมือง คลัสเตอร์ฯลฯ เพื่อค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลขนาดใหญ่ที่ตั้ง และช่วยในการอัจฉริยะตัดสิน การทำเหมืองข้อมูลคาดการณ์รูปแบบโครงสร้างที่ใช้ชุดกฎ ต้นไม้การตัดสินใจตาข่ายประสาท และสนับสนุนเวกเตอร์ฯลฯ เพื่อทำนายการชั้นของชุดข้อมูลใหม่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

งานการทำเหมืองข้อมูลสามารถเป็นได้ทั้งที่เป็นคำอธิบายหรือ
ทำนาย การทำเหมืองข้อมูลเชิงพรรณนาใช้เทคนิค
ของการทำเหมืองกฎสมาคมการจัดกลุ่มอื่น ๆ ที่จะหา
รูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลขนาดใหญ่ตั้งและช่วยใน
การตัดสินใจที่ชาญฉลาด การทำเหมืองข้อมูล Predictive
สร้างแบบจำลองโดยใช้ชุดกฎต้นไม้ตัดสินใจ
ประสาทและเวกเตอร์การสนับสนุนอื่น ๆ ที่จะทำนาย
การเรียนของชุดข้อมูลใหม่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

งานเหมืองข้อมูลสามารถอธิบายหรือทำนาย
. การทำเหมืองข้อมูลเชิงพรรณา ใช้เทคนิค
สมาคมกฎเหมืองแร่ , การจัดกลุ่มฯลฯ เพื่อหาที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่รูปแบบ

ฉลาดและช่วยในการตัดสินใจ
การทำเหมืองข้อมูลพยากรณ์สร้างรูปแบบการใช้ชุดกฎ , ต้นไม้ , การตัดสินใจ
ตาข่ายประสาทและการสนับสนุนเวกเตอร์ฯลฯ เพื่อทำนาย
คลาสใหม่ของชุดข้อมูล .