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【数据挖掘】详细解释数据挖掘中的 10 大算法（下）

和存储训练数据的算法不同，懒散学习法在训练过程中不需要做许多处理。只有当新的未被分类的数据输入时，这类算法才会去做分类。...但在另一方面，积极学习法则会在训练中建立一个分类模型，当新的未分类数据输入时，这类学习器会把新数据也提供给这个分类模型。那么 C4.5，SVM 和 AdaBoost 属于哪类呢？...对于连续数据来说，kNN 使用一个像欧氏距离的距离测度，距离测度的选择大多取决于数据类型。有的甚至会根据训练数据学习出一种距离测度。关于 kNN 距离测度有更多的细节讨论和论文描述。...在属性1和属性2的条件下，等式计算出了A 类的概率。换句话说，如果算出属性1 和2，等式算出的数据属于 A 类的概率大小。...第四步：计算其他类时也做类似的计算：因为0.252大于0.01875，Naive Bayes 会把长形，甜的还是黄色水果分到香蕉的一类中。这是个监督算法还是非监督算法呢？

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【数据挖掘】详细解释数据挖掘中的 10 大算法（上）

在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法，今天我打算用简单的语言来解释一下。...Orange 是一个用于数据挖掘的开源数据可视化和分析工具，它的决策树分类器是用 C4.5实现的。分类器是很棒的东西，但也请看看下一个聚类算法…. 2. k 均值聚类算法它是做什么的呢？...因为开始需要使用一个数据集让 SVM学习这些数据中的类型。只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。为什么我们要用 SVM 呢？ SVM 和 C4.5大体上都是优先尝试的二类分类器。...Apriori 一般被认为是一种非监督的学习方法，因为它经常用来挖掘和发现有趣的模式和关系。但是，等下，还有呢…对Apriori 算法改造一下也能对已经标记好的数据进行分类。...算法的优势是：对于数据挖掘和聚类，观察到遗失的数据的这类数据点对我们来说很重要。我们不知道具体的类，因此这样处理丢失数据对使用 EM 算法做聚类的任务来说是很关键的。

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【数据挖掘】数据挖掘与生活：算法分类和应用

但是，如果了解一点点数据挖掘（Data Mining）的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。的确，数据挖掘无处不在。它和生活密不可分，就像空气一样，弥漫在你的周围。但是，很多时候，你并不能意识到它。...本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。一、数据挖掘的算法类型 ?...一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。...二、基于数据挖掘的案例和应用上文所提到的四种算法类型（分类、预测、聚类、关联），是比较传统和常见的。还有其他一些比较有趣的算法分类和应用场景，例如协同过滤、异常值分析、社会网络、文本分析等。...下面，想针对不同的算法类型，具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。 ?

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘相关概念 ) ★★

, 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、数据挖掘组件化思想..., 趋势分析等 ; ③ 评分函数 : 误差平方和 , 最大似然 , 准确率等 ; ④ 搜索和优化方法 : 随机梯度下降 ; ⑤ 数据管理策略 : 数据存储 , 数据库相关 ; 1 ....数据挖掘任务分类 : 根据数据挖掘的目标 , 可以将数据挖掘任务分为以下几类 : ① 模式挖掘 , ② 描述建模 , ③ 预测建模 ; 描述建模和预测建模又称为模型挖掘 ; ① 模式挖掘 : 如..., 性能会很低 ; 确定模型 / 模式结构和评分函数 , 是人来完成 , 优化评分函数的过程是计算机完成 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘算法组件化思想 ( 模型或模式结构 | 数据挖掘任务...| 评分函数 | 搜索和优化算法 | 数据管理策略 ) 【数据挖掘】数据挖掘算法组件化思想示例分析 ( 组件化思想 | Apriori 算法 | K-means 算法 | ID3 算法 ) 三、

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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。...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？...这个有点主观意识来理解了，“宝贝”这个词本身就带有主观色彩，而没有一个客观的答案，不像是美女大胸、翘臀、高挑、皮肤白皙、脸蛋好看等一系列标准。那么如何理解图数据里面的“宝贝”呢？...Dijkstra算法来进行数据的存储和图数据的搜索。...图中的建立索引的数据来自于节点和关系的属性，并且索引会直接映射到节点和关系。这样可以通过索引遍历图中的节点和关系，以得到结果。

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【数据挖掘】用文本挖掘和机器学习洞悉数据

文本挖掘是对包含于自然语言文本中数据的分析。...文本挖掘是一个包含几个步骤的过程。第一步：适合应用的文档一般是确定的大量文本数据。文档聚类方法经常用语解决“大量”这个问题。...最基本的文档表示方法有词袋法和向量空间。这些方法的目标在于确定哪些特征可以最好的描述一个文档。第四步：特征的维度被降低。为此，无关的属性将被移除。第五步：文本挖掘过程与传统的数据挖掘过程结合。...经典的数据挖掘技术如聚类，分类，决策树，回归分析，神经网络和近邻取样将被用在之前的阶段所得到的结构化数据库上。...它探索了算法的研究和建立，认为可以从数据中进行学习并对数据进行预测。这样的算法运行是通过样例的输入来建立模型，从它成为以数据作为驱动的预测或者决策，而不是遵循严格的静态程序指令。

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数据挖掘10大算法详细介绍

想初步了解下怎样数据挖掘，看到一篇不错的文章转载过来啦~ 转自:http://blog.jobbole.com/89037/ 在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法...Orange 是一个用于数据挖掘的开源数据可视化和分析工具，它的决策树分类器是用 C4.5实现的。...因为开始需要使用一个数据集让 SVM学习这些数据中的类型。只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。为什么我们要用 SVM 呢？ SVM 和 C4.5大体上都是优先尝试的二类分类器。...Apriori 一般被认为是一种非监督的学习方法，因为它经常用来挖掘和发现有趣的模式和关系。但是，等下，还有呢…对Apriori 算法改造一下也能对已经标记好的数据进行分类。...算法的优势是：对于数据挖掘和聚类，观察到遗失的数据的这类数据点对我们来说很重要。我们不知道具体的类，因此这样处理丢失数据对使用 EM 算法做聚类的任务来说是很关键的。

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数据挖掘的九大定律

数据挖掘通用流程CRISP-DM的缔造者之一Tom Khabaza曾总结了在数据挖掘上的九大定律，如下所示：（1）Business Goals Law：每个数据挖掘解决方案的根源都是有商业目的的。...（2）Business Knowledge Law：数据挖掘过程的每一步都需要以商业信息为中心。（3）Data Preparation Law：数据挖掘过程前期的数据准备工作要超过整个过程的一半。...对于数据挖掘者来说没有免费的午餐，数据挖掘的任何一个过程都是来之不易的。（5）Watkins’ Law：此定律以此命名是因为David Watkins首次提出这个概念。...（8）Value Law：数据挖掘模式的精准和稳定并不决定数据挖掘过程的价值，换句话说技术手段再精妙，没有商业意义和合适的商业应用是没有价值的。...上面这九条其实归根到底就是一条，商业决定数据挖掘。数据挖掘各类技术和算法的飞速发展不能让我们偏离以商业行为为核心的方向，只是纯粹为了追求高深的技术而忽略或损害到商业目的，就本末倒置了。

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【数据挖掘】PageRank 为什么跻身数据挖掘十大经典算法？

数据人有话说 Google 的 PageRank 曾是主宰 Google 排名算法的一个主要因素，一度我们看一个网站的排名，往往会先去分析它的 PageRank 是多少。...搜索引擎的价值和魅力，就在于我们无法了解它幕后的排名技术。相反，如果我们了解了一个搜索引擎是如何对搜索结果进行排名的，那么我们完全可以从中做手脚，这样的话这个搜索引擎就没有什么意义了。...该算法由Larry Page和Sergey Brin在斯坦福大学读研时发明，这种算法的核心思想有 2 点： 1.如果一个网页被很多其他网页链接到的话说明这个网页比较重要，也就是pagerank值会相对较高...前言这系列文章主要讲述2006年评出的数据挖掘10大算法（见图1）。文章的重点将偏向于算法的来源以及算法的主要思想，不涉及具体的实现。如果发现文中有错，希望各位指出来，一起讨论。 ?...如果将M的每个元素都除于所在行的全部元素之和，然后再将M转置（交换行和列），得到MT。MT的每一行的全部元素之和不就正好是公式(3)中的吗？

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大咖说数据挖掘的方法

1.1 什么是数据挖掘数据挖掘就是对存在的数据集进行分析和总结而产出有价值信息的过程。...我们在数据采集、存储和传输领域已经具备了先进的技术，能够采集和存储大量的数据，可是在数据挖掘和应用领域还知之甚少，数据挖掘技术是未来企业重要的技术。...包括百度在内，其采集了大量的数据，也开发了大量的数据应用，但相对于其所拥有的数量级，其数据的挖掘和应用仍然是非常少的。数据本身没有什么商业价值，从数据中挖掘出来的商业洞察和基于该洞察的应用才有价值。...数据挖掘作为一种数据应用的方法，要在使用过程中不断完善和改进，不断创新，及时跟进大数据时代数据量级的剧增。 1.2 常见的数据挖掘方法有哪些现在所拥有的数据挖掘的方法不是很多。...，并没有贡献给全人类，所以数据挖掘方面的知识还需要不断地研究和发展。

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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。...2聚类分析和模式识别聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，即所谓物以类聚，以期从中发现规律和典型模式。这类技术是数据挖掘的最重要的技术之一。...目前在数据挖掘中，最常使用的两种神经网络是BP网络和RBF网络不过，由于人工神经网络还是一个新兴学科，一些重要的理论问题尚未解决。 5规则归纳规则归纳相对来讲是数据挖掘特有的技术。...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。

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【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 6 个常用功能 | 数据挖掘结果判断 | 数据挖掘学习框架 | 数据挖掘分类 )

数据挖掘功能 II . 数据挖掘结果判断 III . 数据挖掘学习框架 IV . 数据挖掘分类 I . 数据挖掘功能 ---- 1 ....分类和预测 ( Classification and Prediction ) : 数据挖掘中的重要部分 , 构造用于描述 / 区分对未来预测的分类 / 概念的模型 ; 有监督学习过程 :...分类和预测是典型的有监督学习的过程 , 先给一组训练数据 , 根据该数据进行训练 , 完成后对未知的数据进行预测 ; 如 : 预测票房 , 疾病 ; 预测未知数值 ; 根据气候对国家分类 ; 根据汽车油耗对汽车分类...数据挖掘结果判断 ---- 数据挖掘结果判断 : 数据挖掘得出的知识 / 模式 , 如何判断得出的结果是否有效 ; ① 客观判断方法 : 通过科学计算进行判断是否正确 , 该计算基于模式的t 统计和结构...根据输出数据类型分类 : ① 根据结果类型分析 : 特征分析 , 关联分析 , 聚类分析 , 偏差分析 , 异常检测分析 , 趋势和演化分析等类型的数据挖掘 ; ② 根据挖掘的知识的粒度与抽象级别分类

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘特点 | 数据挖掘组件化思想 | 决策树模型 ) ★

, 趋势分析等 ; ③ 评分函数 : 误差平方和 , 最大似然 , 准确率等 ; ④ 搜索和优化方法 : 随机梯度下降 ; ⑤ 数据管理策略 : 数据存储 , 数据库相关 ; 1 ....数据挖掘任务分类 : 根据数据挖掘的目标 , 可以将数据挖掘任务分为以下几类 : ① 模式挖掘 , ② 描述建模 , ③ 预测建模 ; 描述建模和预测建模又称为模型挖掘 ; ① 模式挖掘 : 如..., 性能会很低 ; 确定模型 / 模式结构和评分函数 , 是人来完成 , 优化评分函数的过程是计算机完成 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘算法组件化思想 ( 模型或模式结构 | 数据挖掘任务...| 评分函数 | 搜索和优化算法 | 数据管理策略 ) 【数据挖掘】数据挖掘算法组件化思想示例分析 ( 组件化思想 | Apriori 算法 | K-means 算法 | ID3 算法 ) 三、...: 信息增益大的属性 , 能最大消除熵的不确定性 ; 4 .

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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。...数据仓库（Data Warehouse）: 数据的中央存储库，采集、储存来自一个企业多个商业系统的数据。数据质量（Data Quality）: 有关确保数据可靠性和实用价值的过程和技术。...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】系统地学习数据挖掘

●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。...目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点。...，在这种情况下，选择最重要的核心，我想应该是数据挖掘技能和相关业务能力吧（从另外的一个极端的例子，我们可以看，比如一个迷你型的挖掘项目，一个懂得市场营销和数据挖掘技能的人应该可以胜任。...；他虽然不懂编程，但是专业挖掘工具和挖掘技能足够让他操练的；这样在迷你项目中，一个懂得挖掘技能和市场营销业务能力的人就可以圆满完成了，甚至在一个数据源中根据业务需求可以无穷无尽的挖掘不同的项目思路，试问就是这个迷你项目...另外现在国内关于数据挖掘的概念都很混乱，很多BI只是局限在报表的展示和简单的统计分析，却也号称是数据挖掘；另一方面，国内真正规模化实施数据挖掘的行业是屈指可数（银行、保险公司、移动通讯），其他行业的应用就只能算是小规模的

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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。...聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。...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。

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10大数据挖掘算法及其简介

AiTechYun 编辑：xiangxiaoshan 我希望你能把这篇文章作为一个跳板，学习更多关于数据挖掘的知识。算法如下: 1. C4.5 2. k-means 3. 支持向量机 4....为了做到这一点，C4.5给出了一组已经分类的数据。分类器是数据挖掘中的一个工具，它取一堆数据来表示我们想要分类的东西，并试图预测新数据属于哪个类。例如，假设在患者数据集中。...这是一种非常受欢迎的用于研究数据集的聚类分析技术。聚类分析是一组用于形成群体的算法家族，这些算法的组成员更相似。集群和组是聚类分析的同义词。例如，假设我们有一个患者数据集。...4.Apriori Apriori算法学习关联规则，并应用于包含大量事务的数据库。关联规则学习是一种数据挖掘技术，用于学习数据库中变量之间的相互关系和关系。例如，假设我们有一个超市交易数据库。...你可以将数据库看作是一个巨大的电子表格，其中每一行代表一个客户交易，每一列都代表着一种不同的食品。 5.EM 在数据挖掘中，期望最大化(EM)通常被用作知识发掘的聚类算法(比如k – means)。

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数据挖掘十大经典算法

数据挖掘十大经典算法一、 C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法....三、数据挖掘十大经典算法(3) Svm 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。...四、数据挖掘十大经典算法(4)Apriori Apriori算法是种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它的核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。...7 安装Google工具条 8 域名和tilte标题出现关键词与meta标签等 9 反向连接数量和反向连接的等级 10 Google抓取您网站的页面数量 11导出链接数量七、数据挖掘十大经典算法...九、数据挖掘十大经典算法(9) Naive Baye 简介贝叶斯分类的基础是概率推理，就是在各种条件的存在不确定，仅知其出现概率的情况下，如何完成推理和决策任务。概率推理是与确定性推理相对应的。

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【数据挖掘】数据挖掘工作总结

以下是从网上找的一些相关资料介绍，和即将走上数据挖掘岗位或是想往这方面发展的朋友共享：数据挖掘从业人员工作分析 1.数据挖掘从业人员的愿景：数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种，(注意：本文所说的数据挖掘不包括数据仓库或数据库管理员的角色...B：算法工程师：主要是实现数据挖掘现有的算法和研发新的算法以及根据实际需要结合核心算法做一些程序开发实现工作。...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。...，善于调整客户对数据挖掘的误解和过高期望; 具有良好的知识转移能力，能够尽快地让模型维护人员了解并掌握数据挖掘方法论及建模实施能力。...“Business First, techniquesecond”是数据挖掘的特点。因此学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反，有其它行业背景是从事数据挖掘的一大优势。

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10大数据挖掘算法及其简介

我希望你能把这篇文章作为一个跳板，学习更多关于数据挖掘的知识。算法如下: 1. C4.5 2. k-means 3. 支持向量机 4. Apriori 5. EM 6. PageRank 7....为了做到这一点，C4.5给出了一组已经分类的数据。分类器是数据挖掘中的一个工具，它取一堆数据来表示我们想要分类的东西，并试图预测新数据属于哪个类。例如，假设在患者数据集中。...这是一种非常受欢迎的用于研究数据集的聚类分析技术。聚类分析是一组用于形成群体的算法家族，这些算法的组成员更相似。集群和组是聚类分析的同义词。例如，假设我们有一个患者数据集。...4.Apriori Apriori算法学习关联规则，并应用于包含大量事务的数据库。关联规则学习是一种数据挖掘技术，用于学习数据库中变量之间的相互关系和关系。例如，假设我们有一个超市交易数据库。...你可以将数据库看作是一个巨大的电子表格，其中每一行代表一个客户交易，每一列都代表着一种不同的食品。 5.EM 在数据挖掘中，期望最大化(EM)通常被用作知识发掘的聚类算法(比如k – means)。

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