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数据挖掘】任务1:距离计算

题目 给定两个被元组(22,1,42,10)和(20,0,36,8)表示的对象 (a)计算这两个对象之间的欧几里得距离; (b)计算这两个对象之间的曼哈顿距离; (c)使用q=3,计算这两个对象之间的闵可夫斯基距离 (d)计算着两个对象之间的上确界距离 创建对象 a = (22, 1, 42, 10) b = (20, 0, 36, 8) 欧氏距离 import numpy as np def euclidean

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数据挖掘】图数据挖掘

那么图数据挖掘是干什么的呢?难道是开着挖掘机来进行挖掘?还是扛着锄头?下面讲讲什么是图数据挖掘。 一、什么是图数据挖掘 这个话题感觉比较沉重,以至于我敲打每个字都要犹豫半天,这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名字,那么说明数据是一个没有边界的东西。 那么不难理解,数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”,图数据挖掘,就是以图的结构来存储、展示、思考数据,以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么? 那么对这个图进行关系挖掘,那么会产生很多有用的数据,比如可以推荐你可能认识的人,那就是朋友的朋友,甚至更深,这就形成了某空间好友推荐的功能。比如某宝的你可能喜欢的宝贝,可以通过图数据挖掘来实现。 这就是我认为的图数据挖掘。 从学术上讲,图数据挖掘分为数据图,模式图两种。至于这两个类型的区别,由于很久没有关注这块,所以只能给出一个字面意义上的区别。

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    数据分析与数据挖掘 - 04科学计算

    一 认识科学计算 在人工智能的研发中,其本质就是把一切问题转化为数学问题,所以数学运算非常重要。 二 认识numpy numpy的本质其实还是一个多维数组,虽然我们之前学习过数组对象(Python中的list或者tuple)和numpy的数据看似一样,但是数组是无法直接参与数值运算的,而numpy对象却可以 五 形状处理 1 预览修改与真正修改 numpy对象有一个shape属性,在Python基础中,对于形状并不敏感,而在科学计算中,形状却很重要,在后面的算法模型计算中,我们会使用地很频繁。 2 降维操作 降维是人工智能算法中非常常用且重要的一个操作,原因是有时我们去描述一个事物的特征时,会有非常多的维度,但过多的维度会给我们的计算带来麻烦,这个时候我们就需要去降低它的维度,然后再进行计算。 答案是肯定的,但是有相应的规则,不能随意计算,这种计算就叫做广播运算。

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    计算时代 物联网新模式的潜力谁来挖掘

    模型成为用户访问关键 企业构建一个模型可以非常有效的缓解用户访问带来的网络压力,同时让相关数据信息和控制选项能够成为更易于用户访问的服务。 基于物联网的很多传感器都是利用SaaS来进行信息的传输和应用,很多云计算服务提供商都在利用传感器设施来为用户提供服务,传感器的SaaS可以是其它物联网服务的一个启动点。 在现在的很多真实物联网方案当中,分布式的计算应用模式能够有效的将信息进行整合,从而实现用户访问的高可用性,流服务可能是原始传感器信息的来源,是一个对保存在其中的传感器信息进行非实时分析的数据库的输入。 数据关联性很重要 基于物联网的分析平台是将很多有效数据进行关联,从而对用户提供更为全面的服务,就好像用于交通管理和控制应急车辆信号的物联网模式都是利用可控制传感器数据进行信号控制的。 无论是物联网还是计算,用户对于数据需求量的增加已经成为了现在IT行业的一大趋势,然而对于企业来说,基于物联网和平台的服务模式已经在企业内部逐渐扩张,未来的平台与物联网模式之间的联系也将变得更加紧密

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    计算服务新模型将为供应商提供挖掘数据中心的潜力

    为了使自己成为企业客户不可或缺的一部分,大多数大型计算服务公司正在共同努力挖掘内部部署数据中心的潜力。计算服务模式转变的核心是帮助客户更轻松地管理混合。 为了使自己成为企业客户不可或缺的一部分,大多数大型计算服务公司正在共同努力挖掘内部部署数据中心的潜力。计算服务模式转变的核心是帮助客户更轻松地管理混合计算设备的引入最能说明计算供应商为进入数据中心所做的努力,这是微软、甲骨文和其他公司正在销售的硬件设备。 Anderson表示,相比之下,来自计算提供商的软件现在可以通过这些不断变化的计算服务模式在私有数据中心中使用。 Anderson指出,由于计算业务模式基于大规模的标准化,因此将计算服务推向私有数据中心必须保持与公共服务相同的标准化水平,以保护整体模型。

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    数据挖掘】大数据知识之数据挖掘

    从市场需求及应用的角度来看,通过对大数据的存储、挖掘和分析,大数据在管理、营销、数据标准化等领域大有可为,促使管理/服务水平提升、营销方式改进等。下面我们就来讲讲数据挖掘的那些事。 4人工神经网络和遗传基因算法 人工神经网络是一个迅速发展的前沿研究领域,对计算机科学 人工智能、认知科学以及信息技术等产生了重要而深远的影响,而它在数据挖掘中也扮演着非常重要的角色。 它指的是在大型数据库或数据仓库中搜索和挖掘以往不知道的规则和规律,这大致包括以下几种形式:IF … THEN … 6可视化技术 可视化技术是数据挖掘不可忽视的辅助技术。 数据挖掘通常会涉及较复杂的数学方法和信息技术,为了方便用户理解和使用这类技术,必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导操作、引导挖掘和表达结果等,否则很难推广普及数据挖掘技术。 至于数据挖掘的未来,让我们拭目以待。

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    数据挖掘数据挖掘#商业智能(BI)数据分析挖掘概念

    数据挖掘目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结,希望你喜欢。 Hadoop: 另一个当今大数据领域的热门。Apache Hadoop是一个在已有商业硬件组成的计算机集群上,分布式存储、处理庞大数据集的开源软件架构。它使得大规模数据储存和更快速数据处理成为可能。 机器学习(Machine Learning): 一个学科,研究从数据中自动学习,以便计算机能根据它们收到的反馈调整自身运行。与人工智能、数据挖掘、统计方法关系密切。 文本挖掘(Text Mining): 对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算,以便用数学术语表达文本结构,之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。 网络挖掘/网络数据挖掘(Web Mining / Web Data Mining) : 使用数据挖掘技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。

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    数据挖掘数据挖掘工作总结

    C:数据分析师:需要有深厚的数理统计基础,可以不知道人工智能和计算机编程等相关技术,但是需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具。 由于数据库技术最先出现于计算机领域,同时计算数据库具有海量存储、查找迅速、分析半自动化等特点,数据采集分析专员最先出现于计算机行业,后来随着计算机应用的普及扩展到了各个行业。 该职位一般提供给懂数据库应用和具有一定统计分析能力的人。有计算机特长的统计专业人员,或学过数据挖掘计算机专业人员都可以胜任此工作,不过最好能够对所在行业的市场情况具有一定的了解。 比较著名的有中科院计算所、复旦大学、清华大学等。另外,政府机构和大型企业也开始重视这个领域。 据国外专家预测,在今后的5—10年内,随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用,数据挖掘将在中国形成一个产业。

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    数据挖掘】常用的数据挖掘方法

    数据挖掘又称数据库中的知识发现,是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类 、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 在客户关系管理中,通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘,可以从大量的记录中发现有趣的关联关系,找出影响市场营销效果的关键因素,为产品定位、定价与定制客户群,客户寻求、细分与保持,市场营销与推销,营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据 意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦ Web页挖掘。 随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及, 使得Web上的信息量无比丰富,通过对Web的挖掘,可以利用Web 的海量数据进行分析,收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息

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    数据挖掘】系统地学习数据挖掘

    ●什么是数据挖掘? ●怎么培养数据分析的能力? ●如何成为一名数据科学家? 磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点: ●数据挖掘目前在中国的尚未流行开,犹如屠龙之技。 ●数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 ●数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科,并不是新的技术。 ●经典图书推荐:《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用 SAS、SPSS来说R语言更适合科研人员The R Project for Statistical Computing,因为R软件是完全免费的,而且开放的社区环境提供多种附加工具包支持,更适合进行统计计算分析研究 ●可以尝试改进一些主流算法使其更加快速高效,例如实现Hadoop平台下的SVM算法调用平台--web 工程调用hadoop集群。 ●需要广而深的阅读世界著名会议论文跟踪热点技术。

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    数据挖掘——关联规则挖掘

    数据挖掘》国防科技大学 《数据挖掘》青岛大学 数据挖掘之关联规则挖掘 关联规则挖掘(Association Rule Mining)最早是由Agrawal等人提出。 形式化描述 • 关联规则挖掘的交易数据集记为D • D ={T1,T2,…,Tk,…,Tn},Tk(k=1,2,…,n)称为交易,每个交易有唯一的标识,记作TID。 基本概念 挖掘关联规则 在给定一个交易数据集D上,挖掘关联规则问题就是产生支持度和置信度分别大于等于用户给定的最小支持度阈值和最小置信度阈值的关联规则。 原始方法 蛮力法(brute-force approach):计算每个可能的规则的支持度和置信度 计算代价过高(可能提取的规则的数量达指数级) 4. 项的连接:可以降低候选项的生成 例子: 算法特点: 多次扫描数据库 候选项规模庞大 计算支持度开销大 提高算法性能的方法: 散列项集计数 Hash-based itemset counting

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    数据挖掘

    ---- 概述 最近一直在学习数据挖掘和机器学习,无论是是服务端开发人员还是web开发人员,个人觉得最起码都要都一些最基本的数据挖掘和机器学习知识。废话少说,我们先来学习一下数据挖掘的是什么意思? 个人的理解是从业务数据挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势。也就是说我们从数据挖掘到符合我们所需的目标。 数据的整理分为很多步骤,对于已经采样的数据来说要进一步的进行审核和加工处理。数据预处理完成之后,在进行数据挖掘建模。最终对模型进行评价和发布。 3σ原则(拉依达准则):它是先假设一组检测数据只含有随机误差,对其进行计算处理得到标准偏差,按一定概率确定一个区间,认为凡超过这个区间的误差,就不属于随机误差而是粗大误差,含有该误差的数据应予以剔除。 属性规约 属性规约是通过属性合并来创建新属性维数,或者直接删除不相关的属性来减少属性的维数,从而提高数据挖掘的效率和降低计算成本。

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    数据挖掘

    数据挖掘——就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。   ①分类。 在客户关系管理中,通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘,可以从大量的记录中发现有趣的关联关系,找出影响市场营销效果的关键因素,为产品定位、定价与定制客户群,客户寻求、细分与保持,市场营销与推销,营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据 意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。   ⑦Web页挖掘。 随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及, 使得Web上的信息量无比丰富,通过对Web的挖掘,可以利用Web 的海量数据进行分析,收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息

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    数据挖掘数据挖掘 特异群组挖掘的框架与应用

    两个对象Oi和Oj间的相似性f由相似性函数sim(Oi,Oj) 计算(0≤f≤1)。 但是,由于重复多次的聚类算法调用,造成大量冗余的计算。更坏的情况是,当多个参数之间相关时,这是相当困难的。 然而,对象间相似性的计算具有相当高的复杂度。 因此,简单地修改聚类算法处理τ-特异群组挖掘问题不是很好的解决方案,原因是两者的目的不同。 第一阶段是找到给定数据集中的最相似的数据对象对,并采用剪枝策略将不可能包含特异对象的对象对删除,然后从候选对象对中计算得到特异对象;第二阶段将对象对划分到特异群组中。 ? 相似点集挖掘是未来的一个重要研究方向。 作者 熊赟,复旦大学计算机科学技术学院 朱扬勇,上海市数据科学重点实验室 摘自:上海市数据科学重点实验室

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    数据挖掘】如何系统地学习数据挖掘

    在学习数据挖掘之前应该明白几点: 数据挖掘目前在中国的尚未流行开,犹如屠龙之技。 数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 技术尤其是计算机领域的技术发展是宽泛且快速更替的(十年前做网页设计都能成立公司),一般人没 有这个精力和时间全方位的掌握所有技术细节。 经 典图书推荐:《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用 SAS、SPSS来说R语言更 适合科研人员The R Project for Statistical Computing,因为R软件是完全免费的,而且开放的社区环境提供多种附加工具包支持,更适合进行统计计算分析研究 可以尝试改进一些主流算法使其更加快速高效,例如实现Hadoop平台下的SVM算法调用平台–web 工程调用hadoop集群。 需 要广而深的阅读世界著名会议论文跟踪热点技术。

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    数据挖掘数据挖掘与预测分析术语

    数据(Big Data): 大数据既是一个被滥用的流行语,也是一个当今社会的真实趋势。此术语指代总量与日俱增的数据,这些数据每天都在被捕获、处理、汇集、储存、分析。 Hadoop:另一个当今大数据领域的热门。Apache Hadoop是一个在已有商业硬件组成的计算机集群上,分布式存储、处理庞大数据集的开源软件架构。它使得大规模数据储存和更快速数据处理成为可能。 机器学习(Machine Learning): 一个学科,研究从数据中自动学习,以便计算机能根据它们收到的反馈调整自身运行。与人工智能、数据挖掘、统计方法关系密切。 文本挖掘(Text Mining): 对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算,以便用数学术语表达文本结构,之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。 网络挖掘/网络数据挖掘(Web Mining / Web Data Mining) : 使用数据挖掘技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。

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    数据挖掘】如何系统地学习数据挖掘

    技术尤其是计算机领域的技术发展是宽泛且快速更替的(十年前做网页设计都能成立公司),一般人没有这个精力和时间全方位的掌握所有技术细节。 ●可以尝试改进一些主流算法使其更加快速高效,例如实现Hadoop平台下的SVM算法调用平台--web 工程调用hadoop集群。 ●需要广而深的阅读世界著名会议论文跟踪热点技术。 摘抄一下:龙星计划----计算机科学技术学术交流系列活动是一个杰出的海外华人教授回国系统讲授研究生课程的计划。 由中国科学院资助,龙星计划委员会负责, 设在中国科学院计算技术研究所的龙星计划办公室提供日常服务。 回答者:bric,lzy 很难系统,你可以是搞计算机应用出道的,比如图像和视觉,也可以是数据库,当然你还可以是搞统计学和金融工程出道的,还可以是搜索等技术转向数据挖掘

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    数据挖掘数据挖掘的九条定律

    20世纪90年代晚期发展的跨行业数据挖掘标准流程,逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程,被越来越多的数据挖掘实践者成功运用和遵循。 虽然‘跨行业数据挖掘标准流程’能够指导如何实施数据挖掘,但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什么适合这样做。在本文中将阐述提出数据挖掘的九种准则或“定律”以及另外其它一些熟知的解释。 开始从理论上来解释数据挖掘过程。 第一,目标律:业务目标是所有数据解决方案的源头。 定义了数据挖掘的主题:数据挖掘关注解决业务业问题和实现业务目标。 数据预处理的目的是把数据挖掘问题转化为格式化的数据,使得分析技术(如数据挖掘算法)更容易利用它。 有五种因素说明试验对于寻找数据挖掘解决方案是必要的: 数据挖掘项目的业务目标定义了兴趣范围(定义域),数据挖掘目标反映了这一点; 与业务目标相关的数据及其相应的数据挖掘目标是在这个定义域上的数据挖掘过程产生的

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    数据挖掘算法汇总_python数据挖掘算法

    今天说一说数据挖掘算法汇总_python数据挖掘算法,希望能够帮助大家进步!!! 前言:   找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位 线性回归优点:   实现简单,计算简单; 缺点:   不能拟合非线性数据; KNN算法:   KNN即最近邻算法,其主要过程为:   1. 准确度高,对数据没有假设,对outlier不敏感; 缺点:   1. 计算量大;   2. 样本不平衡问题(即有些类别的样本数量很多,而其它样本的数量很少);   3. 依次从m,b,a,c,f的条件模式基上挖掘频繁项集,有些项需要递归的去挖掘,比较麻烦,比如m节点,具体的过程可以参考博客:Frequent Pattern 挖掘之二(FP Growth算法),里面讲得很详细

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    数据挖掘】金融行业的数据挖掘之道

    工商银行文本挖掘技术应用探索分享 工商银行在大家传统的印象当中是一个体形非常庞大但是稳步前行的形象,但是近些年来在大数据的挑战下工商银行积极应对外界变化,做一些转型。 其中一个举措就是通过数据应用驱动业务变革。今天我所分享的主题就是和银行的客户服务相关的,如何应用文本挖掘技术洞察客户的心声。 结合文本挖掘的客户服务分析流程 在结合了文本挖掘技术之后有了一些流程变化,不仅对结构化数据做分析,同时也能够从客户反馈的文本当中提取出客户的热点意见,再把热点去和结构化数据做关联分析,就能得到更加丰富的分析场景 有了这样的方式之后对刚才的词做分析,发现刚才的词已经演变成了意见,这些意见都是指向非常明确的比较精准的,比如说网银跨行汇款不成功,短信余额变动不能接收,网点效率低,网点排队时间过长,相信大家对这些问题也并不陌生 客户意见挖掘——模型建立 有了刚才的这些设计方式之后,我们可以怎么样选择最贴合我们业务场景的分析方法,刚才我们首先提到了需要对文本做自动分类,我们最容易想到的就是朴素贝叶斯,它可以计算一篇文章属于哪个类别的概率最大

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