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进行数据挖掘的 8 个最佳开源工具

数据挖掘开源数据库机器学习编程算法

数据挖掘，又称为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD）中的一个步骤，是一个挖掘和分析大量数据并从中提取信息的过程。其中一些应用包括市场细分 - 如识别客户从特定品牌购买特定产品的特征，欺诈检测 - 识别可能导致在线欺诈的交易模式等。在本文中，我们整理了进行数据挖掘的 8 个最佳开源工具。

2018-07-26

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数据挖掘面试题之梯度提升树

GBDT是机器学习面试中的常客，但是，要准确地说出它的原理却并不容易，除了掌握DT基本知识外，还要掌握加法模型、前向分步算法、梯度提升思想，本文是对这些知识点的一个简单总结，请各路大神指正。为了提高写作效率，文中公式都是手写，美观不足，但清晰准确是没问题的。 01 从加法模型说开去首先，我们需要具备一些基本的机器学习知识，这里简单列出，以作为下面讨论的基础： 1、机器学习的大致流程就是确定模型集H、定义经验损失函数（一般是基于单个样本点进行定义）、利用给定的数据集{（x_i,y_i）}，从模型集中寻找最

2018-03-09

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如何使用sklearn进行数据挖掘

1.1、数据挖掘的步骤数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在《使用sklearn做单机特征工程》中，我

2018-03-09

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Scikit-learn使用总结

scikit-learn 机器学习数据挖掘

在机器学习和数据挖掘的应用中，scikit-learn是一个功能强大的python包。在数据量不是过大的情况下，可以解决大部分问题。学习使用scikit-learn的过程中，我自己也在补充着机器学习和数据挖掘的知识。这里根据自己学习sklearn的经验，我做一个总结的笔记。另外，我也想把这篇笔记一直更新下去。 01scikit-learn基础介绍 1.1 估计器估计器，很多时候可以直接理解成分类器，主要包含两个函数： 1、fit()：训练算法，设置内部参数。接收训练集和类别两个参数。 2、predic

2018-03-08

1.3K0

使用 R 语言从拉勾网看数据挖掘岗位现状

数据挖掘 r 语言

因为毕业后想从事数据挖掘相关的职业，但对该行业的需求不太了解，网上资料太多查看花时间且抓不住重点，所以爬取了拉勾网上 900 多条相关的岗位共计 30 万字的职位描述的数据进行了相关的分析。分析结果主要想回答下面两个问题： 1、目前数据挖掘岗位的现状？ 2、如果要从事数据挖掘行业，需要具备哪些技能？分析时间：2017 年 2 月工具：RStudio, Number, R (爬取和分析使用的都是 R ) 分析的代码和爬取到的数据：https://github.com/edvardHua/JobRe

2018-03-08

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