文本摘要：许多文本挖掘应用程序需要总结文本文档，以便对大型文档或某一主题的文档集合做出简要概述。
文本数据挖掘是利用某些方法比如自然语言处理（Natural language processing (NLP)）技术把一堆没有结构的数据而处理成有结构的数据的一...
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Academic social networks: Modeling, analysis, mining and applications 摘要： 在快速增长的学术大数据背景下，社交网络技术最近引起了学术界和工业界的广泛关注 Academic social networks: Modeling, analysis, mining and applications[J].
图 1.3 Darktrace的机器学习白皮书 如果说现在大火的机器学习和深度学习，是统计学和模式识别在海量历史数据上的深化和优化，那么图挖掘（Graph Mining）和社交网络分析（Social
Web Mining 和Data Mining的区别 如果将Web视为CRM的一个新的Channel，则Web Mining便可单纯看做Data Mining应用在网络数据的泛称。 以上种种皆属Web Mining 分析之范畴。 利用Data Mining技术建立更深入的访客数据剖析，并赖以架构精准的预测模式，以期呈现真正智能型个人化的网络服务，是Web Mining努力的方向。 Data Warehousing（资料仓储） 和Data Mining 之间的关系 若将Data Warehousing比喻作矿坑，Data Mining就是深入矿坑采矿的工作。 毕竟Data Mining不是一种无中生有的魔术，也不是点石成金的炼金术，若没有够丰富完整的数据，是很难期待Data Mining能挖掘出什么有意义的信息的。
OHEM算法提出于论文 Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining，链接：https://arxiv.org
Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining 论文：https://arxiv.org/pdf/1604.03540 在线： CVPR2016的Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining(oral)将难分样本挖掘(hard example mining)机制嵌入到SGD算法中，使得Fast R-CNN在训练的过程中根据region proposal的损失自动选取合适的Region Proposal作为正负例训练。 上面的论文就是讲的在线的方法：Online Hard Example Mining，简称OHEM 实验结果表明使用OHEM（Online Hard Example Mining）机制可以使得Fast R-CNN
OHEM(Online Hard Example Mining)算法的思想很简单：在训练数据集中往往存在大量的简单样本(easy examples)和少量的困难样本(hard examples)，easy 但是处理样本不均衡的问题不是一个新的挑战，20年前就存在一个标准的解决方法叫bootstrapping或者hard negative mining，该方法的核心思想如下: Their key idea 甚至基于深度神经网络的R-CNN和 SPPnet也采用hard negative mining训练的SVM。 本文中提出了一种在线的bootstrapping算法online hard example mining(OHEM)用来训练基于深度神经网络的目标检测模型。 3.Online Hard Example Mining Approach 原始的hard example mining algorithm流程如下: a) for some period of time
Developing a Unifying Theory of Data Mining（统一的理论） 数据挖掘研究的当前状态太“特别”。许多技术都是针对个体问题设计的，如分类或聚类，但没有统一的理论。 Mining Complex Knowledge from Complex Data（复杂数据&复杂知识） 图形类复杂知识。如何从大数据中发现图形和结构化模式的主题。 Data Mining in a Network Setting（网络挖掘） 5.1. Mining in and for computer networks — high-speed mining of high-speed streams 计算机（通信）网络挖掘问题。 Distributed Data Mining and Mining Multi-Age 如何挖掘多种异构数据源：多数据库和多关系挖掘。 adversary data mining.
Object Region Mining with Adversarial Erasing: A Simple Classification to Semantic Segmentation Approach Object Region Mining with AE ?
《Path tracking of mining vehicles based on nonlinear model predictive control》是期刊《Applied Sciences》在2019 Path Tracking Letters论文解读——A Full Error Dynamics Switching Modeling and Control …… 《Path tracking of mining
为应对高级持续性威胁（AdvancedPersistent Threat，APT）、利益驱动的内部员工威胁，面向主动防御的威胁狩猎（ThreatHunting,...
在基于区域的卷积神经网络的浪潮中，目标检测领域已经取得了显著的进展，但是它们的训练过程仍然包含许多尝试和超参数，这些参数的调优代价很高。我们提出了一种简单而有效...
Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining code： https://github.com/abhi2610 the online hard example mining algorithm (OHEM) proceeds as follows： 对于一幅图像在 SGD t 步 迭代中，我们使用卷积子网络计算得到
玩数据分析、数据挖掘、AI的都知道这个python库用的是很多的，里面包含各种操作，在实际的dataset的处理当中是非常常用的，这里我做一个总结，方便自己...
谢邦昌 深度剖析Data Mining 简介 谢邦昌教授，是台北医学大学医务管理学系研究所暨大数据研究中心及管理学院主任，也是数据挖掘界领军人物及世界知名统计学家，他对数据挖掘的定义是：Data Mining 目前业界最常用的Data Mining分析工具 Data Mining工具市场大致可分为三类： 1. Data Mining的人来说，怎样把它学好？ Web Mining 和Data Mining的区别 如果将Web视为CRM的一个新的Channel，则Web Mining便可单纯看做Data Mining应用在网络数据的泛称。 以上种种皆属Web Mining 分析之范畴。
谢邦昌 深度剖析Data Mining 谢邦昌教授，是台北医学大学医务管理学系研究所暨大数据研究中心及管理学院主任，也是数据挖掘界领军人物及世界知名统计学家，他对数据挖掘的定义是：Data Mining 4、Web Mining 和Data Mining的区别 如果将Web视为CRM的一个新的Channel，则Web Mining便可单纯看做Data Mining应用在网络数据的泛称。 以上种种皆属Web Mining 分析之范畴。 利用Data Mining技术建立更深入的访客数据剖析，并赖以架构精准的预测模式，以期呈现真正智能型个人化的网络服务，是Web Mining努力的方向。 毕竟Data Mining不是一种无中生有的魔术，也不是点石成金的炼金术，若没有够丰富完整的数据，是很难期待Data Mining能挖掘出什么有意义的信息的。
玩数据分析、数据挖掘、AI的都知道这个python库用的是很多的，里面包含各种操作，在实际的dataset的处理当中是非常常用的，这里我做一个总结，方便自己看，...
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