プログラミング

データマイニングは、膨大な量のデータから知識を抽出またはマイニングすることを定義します。データマイニングは通常、大量のデータが保存および処理される場所で使用されます。たとえば、銀行システムはデータマイニングを使用して、絶えず処理される大量のデータを保存します。 データマイニングでは、データの隠されたパターンが、複数のカテゴリに従って有用なデータの一部として検討されています。このデータは、データウェアハウスを含む領域で分析のために集められ、データマイニングアルゴリズムが実行されます。このデータは、価値を削減し、収益を増やす効果的な意思決定の作成を容易にします。 データに使用されるデータマイニ

データマイニング機能は、データマイニングタスクで検出する必要のあるパターンのタイプを表すために使用されます。一般に、データマイニングタスクは、記述的タスクと予測的タスクの2つのタイプに分類できます。記述的マイニングタスクはデータベース内のデータの共通機能を定義し、予測的マイニングタスクは現在の情報を推論して予測を作成します。 次のようなさまざまなデータマイニング機能があります- データの特性評価 −これは、データのオブジェクトクラスの一般的な特性の要約です。ユーザー指定のクラスに対応するデータは、通常、データベースクエリによって収集されます。データ特性の出力は、複数の形式で表示できます

データマイニングとは、大量のデータから知識を抽出またはマイニングすることです。データマイニングは通常、大量のデータが保存および処理される場所で使用されます。 データマイニングは学際的な分野であり、データベースシステム、統計、機械学習、視覚化、データサイエンスなどの一連の分野の集合体です。使用するデータマイニングアプローチに応じて、ニューラルネットワーク、ファジーおよび/またはラフ集合理論、知識表現、帰納論理プログラミング、高性能コンピューティングなど、他の分野の手法を適用できます。 マイニングするデータの種類または特定のデータマイニングアプリケーションで確立され、データマイニングシステムは

データマイニングは、統計的および数学的手法を含むパターン認識技術を使用して、リポジトリに保存された大量のデータを転送することにより、有用な新しい相関関係、パターン、および傾向を見つけるプロセスです。事実に基づくデータセットを分析して、疑わしい関係を発見し、論理的でデータ所有者に役立つ新しい方法でレコードを要約します。 データマイニングタスクは、データマイニングシステムに入力されるデータマイニングクエリの設計で定義できます。データマイニングクエリは、データマイニングタスクプリミティブの条件で表されます。これらのプリミティブを使用すると、ユーザーは検出中にデータマイニングシステムと相互に接続して

データマイニングシステムは、データベースまたはデータウェアハウスシステムと統合されているため、効果的なプレゼンスでタスクを実行できます。データマイニングシステムは、データベースシステムなどの他のデータシステムと通信するために必要な環境で動作します。これらのシステムを統合できる統合スキームには、次のようなものがあります- カップリングなし −データマイニングシステムがデータベースまたはデータウェアハウスシステムの機能を使用しないことを定義する結合はありません。特定のソース（ファイルシステムを含む）からデータを取得し、いくつかのデータマイニングアルゴリズムを使用してデータを処理できるため、マイニ

データマイニングは、統計的および数学的手法を含むパターン認識技術を使用して、リポジトリに保存された大量のデータを共有することにより、有用な新しい相関関係、パターン、および傾向を見つける手順です。事実に基づくデータセットを分析して、疑わしい関係を発見し、論理的でデータ所有者に役立つ新しい方法でレコードを要約します。 データマイニングに関連するさまざまな問題は次のとおりです- プライバシーの問題 −これは、技術のビジネスではなく、社会のビジネスに関連する基本的な問題です。それは単一のプライバシーの問題です。データマイニングは、日常的なビジネストランザクションを分析し、単一の購入習慣や好みに

データマイニングは、統計的および数学的手法を含むパターン認識技術を使用して、リポジトリに保存された大量のデータを共有することにより、有用な新しい相関関係、パターン、および傾向を見つける手順です。事実に基づくデータセットを分析して、疑わしい関係を発見し、論理的でデータ所有者に役立つ新しい方法でレコードを要約します。 これは、データベースの所有者にとって明確で有益な結果を得るために、最初は未知である規則性または関係を見つけるための大量の情報の選択、調査、およびモデリングの手順です。 これは、コンピューターアルゴリズムや統計的手法の使用に限定されません。これは、企業の意思決定をサポートするために

データクリーニングとは、欠落している値を入力し、ノイズの多いデータを平滑化し、外れ値を分析して削除し、データの不整合を削除することによってデータをクリーンアップすることを定義します。複数の詳細レベルのデータが必要なものと異なる場合があります。たとえば、20〜30、30〜40、40〜50の年齢範囲が必要であり、インポートされたデータには生年月日が含まれます。データを適切なタイプに分割することで、データをクリーンアップできます。 データクリーニングの種類 データクリーニングには次のようなさまざまな種類があります- 欠測値 −欠落している値は適切な値で埋められます。値を入力するには、次の方法

この投稿では、DBMSの一般化と特殊化の違いを理解します。 一般化 ボトムアップアプローチを使用して機能します。 スキーマのサイズが縮小されます。 通常、エンティティのグループに適用されます。 継承は一般化では使用されません。 これは、グループ化が複数のエンティティセットから作成されるプロセスとして定義できます。 2つ以上の下位レベルのエンティティセットの和集合を取り、上位レベルのエンティティセットを生成します。 共通の機能のいくつかは、結果として得られる上位レベルのエンティティセットで取得されます。 ユニオン操作である必要があるエンティティ間の

この投稿では、データマイニングとデータウェアハウジングの違いを理解します。 データマイニング これは、データパターンを決定するために使用されるプロセスです。 これは、一連のデータから有用なデータを抽出するための一般的な方法として理解できます。 このプロセスでは、データが繰り返し分析されます。 意味のあるデータを抽出するために、ビジネス起業家やエンジニアによって行われます。 データ内のパターンを識別するためのパターン認識を含む多くの手法を使用しています。 システムで発生する可能性のある不要なエラーを検出するのに役立ちます。 他の統計データ処理技術と比較し

この投稿では、スタースキーマとスノーフレークスキーマの違いを理解します。 スタースキーマ ディメンションの階層はディメンションテーブルに保存されます。 ディメンションテーブルに囲まれたファクトテーブルが含まれています。 このスキーマでは、単一の結合により、ファクトテーブルと任意のディメンションテーブルの間に関係が作成されます。 シンプルなデータベース設計です。 高レベルのデータ冗長性があります。 キューブの処理は迅速です。 単一のディメンションテーブルには、集約されたデータが含まれています。 これは非正規化されたデータ構造です。 クエリは他

この投稿では、トリガーと手順の違いを理解します。 トリガー INSERT、DELETE、UPDATEなどのイベントがデータベースのテーブルで発生すると、暗黙的に呼び出されます。 トリガーのネストは、テーブルを使用して実現できます。 トリガーを別のトリガー内で呼び出したり定義したりすることはできません。 「COMMIT」、「ROLLBACK」、「SAVEPOINT」などのトランザクションステートメントはトリガーとして使用できません。 これらは、参照整合性を維持するために使用されます。 これは、テーブルで実行されたアクティビティの記録を保持することによって行われ

この投稿では、スタックとヒープの違いを理解します スタック これは線形データ構造です。 メモリは連続した（連続した）ブロックに割り当てられます。 スタックのメモリは、コンパイラの指示を使用して自動的に割り当ておよび割り当て解除されます。 スタックの構築と維持にかかる費用は少なくて済みます。 実装は簡単です。 サイズは固定されています。したがって、柔軟性はありません。 その唯一の欠点は、サイズが固定されているため、メモリが不足していることです。 すべてのブロックが占有されていない場合、メモリも無駄になります。 スタックの要素にアクセスするのに

この投稿では、マルチメディアとハイパーメディアの違いを理解します- マルチメディア さまざまな形式の情報表現を表します。 線形と非線形の2つのタイプがあります。 ハイパーテキストとそれ自体を組み合わせてハイパーメディアを形成します。 相互作用と双方向性に基づいています。 マルチメディア配信システムと呼ばれる独自の配信システムが必要です。 これは、メディアとコンテンツの組み合わせであり、デバイス間で情報を1つの形式で保存します。 ハイパーメディア ハイパーテキストの拡張と見なすことができます。 テキストベースではありません。 ノンリニアの

この投稿では、USARTモードとUARTモードの違いを理解します- USART（ユニバーサル同期/非同期受信機/送信機） 半二重モードが使用されます。 USARTの速度はUARTと比較して高速です。 データ信号と時計を使用して動作します。 データはブロック形式で送信されます。 UARTと同様に機能します。 UARTと比較してより複雑です。 受信機は送信機のボーペースを知る必要はありません。 これは、マスターとクロック信号によって情報を取得するためです。 データは明確な（特定の）レートで送信されます。 UART（ユニバーサル非同期レシ

この投稿では、SIMDとMIMDの違いを理解します- SIMD シングルインストラクションマルチデータの略です。 必要なメモリが少なくて済みます。 MIMDと比較して安価です。 デコーダーは1つです。 潜在的な（暗黙の）同期を使用します。 これは同期プログラミング手法です。 MIMDと比較して簡単です。 パフォーマンスの点では、MIMDほど効率的ではありません。 MIMD これは、Multiple InstructionMultipleDataの略です。 より多くのメモリが必要です。 SIMDと比較して高価です。

この投稿では、SATAとPATAの違いを理解します- PATA Parallel AdvancedTechnologyAttachmentの略です。 40ピンコネクタです。 高価です。 データ転送の速度が遅い。 より多くの電力を消費します。 ケーブルのサイズが大きいです。 ホットスワップ機能は付属していません。 外付けハードドライブはPATAでは使用できません。 SATA Serial AdvancedTechnologyAttachmentの略です。 7ピンコネクタです。 安いです。 データ転送の速度は速いで

この投稿では、カーディナリティとモダリティの違いを理解します- カーディナリティ テーブルの行間の関連付けの最大数を示します。 さまざまなタイプがあります：1対1、1対多、多対多。 1対1は、オブジェクト「A」の出現がオブジェクト「B」の唯一の出現に関連する可能性がある場合、およびその逆の場合です。 1対多は、オブジェクト「A」の出現がオブジェクト「B」の複数の出現に関連している可能性があるが、オブジェクト「B」はオブジェクト「A」の単一の出現に関連している可能性がある場合です。 多対多では、オブジェクト「A」の複数の出現がオブジェクト「B」の複数の出現に関連して

問題 Pythonで不変のデータ構造を実装する必要があります。 はじめに.. 不変のデータ構造は、複数の人が並列プログラミングで同時にデータを変更するのを防ぎたい場合に非常に便利です。可変データ構造（配列など）はいつでも変更できますが、不変データ構造は変更できません。 その方法.. 不変および可変のデータ構造を処理する方法を段階的に説明します。 例 # STEP 01 - Create a Mutable array. # Define an array atp_players = ['Murray', 'Nadal', 'Djokovic

フロイドサイクルは、特定の単一リンクリスト内のサイクルを検出するためのサイクル検出アルゴリズムの1つです。 フロイドサイクルアルゴリズムでは、最初に先頭を指す2つのポインターがあります。うさぎとカメの話では、うさぎはカメの2倍の速さで動き、うさぎが小道の終わりに到達するたびに、カメは小道の真ん中に到達します。 アルゴリズム リストのヘッドノードでHareとTortoiseを初期化します。 最初、うさぎは亀の2倍の速さで動きます。 うさぎと亀の両方を動かして、うさぎがリンクリストの最後に到達したかどうかを確認し、リストにループがないので戻ってください。 そうでなければ、