新闻中心

频繁是什么意思

1、频繁的解释[frequent] 间隔 短暂的；（次数） 多的 频繁互访，穿梭外交 详细解释 亦作“ 频緐 ”。 多次 ， 继续 不断。 晋 葛洪 《 抱朴 子·钦士》 ：“ 齐任 之造 稷丘 ，虽频繁而不辞其劳。” 明 李东阳 《通卡下情题本》 ：“国用无经， 差役 频繁，科派重迭。

2、频繁解释为间隔短暂的。引证解释：亦作“ 频緐 ”。多次，继续不断。拼音：pín fán 出处介绍：徐迟 《生命之树常绿》：“重大的科学研究成果，连接不断地取得了一百多项。喜讯频繁，捷报纷传。”明李东阳 《通卡下情题本》：“国用无经，差役频繁。

3、频繁 频繁，是汉语词汇，解释为间隔短暂的。

4、【解释】（次数）多 【拼音】［ pín fán ］【出处】现代 徐迟《生命之树常绿》：“重大的科学研究成果，连接不断地取得了一百多项。喜讯频繁，捷报纷传。”【示例】入夏以来，长江下游一带降雨频繁，洪涝成灾。

5、解释为间隔短暂的。读音：【pín fán】出自：晋 葛洪 《抱朴子·钦士》： 齐任 之造 稷丘 ，虽频繁而不辞其劳。造句：（1）记载表明，战争在当时并不象从前或后来那样频繁。（2）他在十月间，继续同西斯科举行了频繁的会谈。（3）他们也过着忙碌的社会生活，但这只是频繁的私交。

6、频繁的意思是：间隔短暂的，次数很多。词语分字解释：频【pín】：屡次、连次、频繁、频仍、频数、频率、频谱、捷报频传。危急。《杂说篇》：诏策频烦，皆取频仍之义，亦作频緐。并列：“百嘉备舍，群神频行”。古同“颦”。

数据挖掘技术主要包括哪些

①决策树技术 决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。②神经网络技术 神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维的，它是数据挖掘中机器学习的典型代表。

数据挖掘技术是数据处理的技术，它有三个主要部分是算法与技术、数据、建模能力，作用是对数据进行分析、挖掘和处理，得到最后的评估结果。它通常会有八个步骤来完成，先信息收集，再数据集成，然后数据规约，之后清理数据、变换数据、挖掘数据、评估模式、表示知识，并且整个过程是重复循环的。

决策树决策树用于分类或预测数据。决策树从一个简单的问题开始，它有两个或多个的答案。每个答案将会引出进一步的问题，该问题又可被用于分类或识别可被进一步分类的数据，或者可以基于每个答案进行预测。 序列模式序列模式识别相似事件的趋势或通常情况发生的可能。

统计技术 数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型（例如一个正态分布）然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。关联规则 数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。

从大量数据中提取知识的过程通常称为

1、从大量数据中提取知识的过程通常称为数据挖掘 。数据挖掘是一个计算机科学术语，读音shù jù wā jué，意思一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

2、从大量数据中提取知识的过程通常称为：数据挖掘。以下是一些方法，可以帮助您从大数据中提取有价值的信息：数据分析 数据分析是从大数据中提取有用信息的关键。数据分析可以帮助您理解数据，识别趋势和模式，并从中找到有用的见解。数据分析可以使用多种工具，包括统计学、机器学习和人工智能技术。

3、数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中提取有用的信息和知识的过程。它是一种新的信息处理技术，能够发现数据的隐含模式、趋势和关联性，并用于决策支持、过程控制和预测分析。

频繁是什么意思?

频繁的解释[frequent] 间隔 短暂的；（次数） 多的 频繁互访，穿梭外交 详细解释 亦作“ 频緐 ”。 多次 ， 继续 不断。 晋 葛洪 《 抱朴 子·钦士》 ：“ 齐任 之造 稷丘 ，虽频繁而不辞其劳。” 明 李东阳 《通卡下情题本》 ：“国用无经， 差役 频繁，科派重迭。

频繁 频繁，是汉语词汇，解释为间隔短暂的。

频繁的意思是：间隔短暂的，次数很多。词语分字解释：频【pín】：屡次、连次、频繁、频仍、频数、频率、频谱、捷报频传。危急。《杂说篇》：诏策频烦，皆取频仍之义，亦作频緐。并列：“百嘉备舍，群神频行”。古同“颦”。

解释为间隔短暂的。读音：【pín fán】出自：晋 葛洪 《抱朴子·钦士》： 齐任 之造 稷丘 ，虽频繁而不辞其劳。造句：（1）记载表明，战争在当时并不象从前或后来那样频繁。（2）他在十月间，继续同西斯科举行了频繁的会谈。（3）他们也过着忙碌的社会生活，但这只是频繁的私交。

【解释】（次数）多 【拼音】［ pín fán ］【出处】现代 徐迟《生命之树常绿》：“重大的科学研究成果，连接不断地取得了一百多项。喜讯频繁，捷报纷传。”【示例】入夏以来，长江下游一带降雨频繁，洪涝成灾。

序列模式挖掘和时间序列的区别

数据类型不同，序列模式挖掘主要处理的是序列数据。即按时间顺序记录的事件序列。例如用户购物行为、疾病发病序列等。而时间序列分析则主要处理的是时间序列数据。即按时间顺序记录的数值序列。例如股票价格、气温变化等。目的不同，序列模式挖掘旨在探索序列数据中的频繁模式或规律。

时间序列分析是通过观察某个变量随时间变化的规律性，来预测未来的趋势和变化，序列模式挖掘则是一种挖掘序列或时间序列数据中的潜在模式或规律的技术。

序列模式挖掘的例子和参数：有很多参数对于挖掘的结果影响很大： 首先是时间序列T的持续时间，也就是这个时间序列的有效时间或者是用户选择的一个时间段，例如1999年。这样序列模式挖掘就被限定为对某段特定时间内的数据的挖掘。

定义与特性 时间序列是一种有序的数据集合，数据点按照时间顺序排列。这种数据形式的特点是数据之间存在时间上的依赖性和相关性。时间序列可以是等时间的，即数据点以固定的时间间隔采集；也可以是不等时间的，即数据点的时间间隔可能不同。 应用领域 时间序列分析在多个领域都有广泛的应用。

时间序列（time series）是系统中某一变量的观测值按时间顺序（时间间隔相同）排列成一个数值序列，展示研究对象在一定时期内的变动过程，从中寻找和分析事物的变化特征、发展趋势和规律。它是系统中某一变量受其它各种因素影响的总结果。