问题：如何系统地学习数据挖掘？ 虽然是本科毕业,但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法.....,感觉知识跳跃比较大, 是我微积分学的不好还是中间有什么好的教材补充一下,数据挖掘系统的学习过程是怎么样的,应该看那些书(中文最好)? 回答者：Han Hsiao，发现隐藏的价值 数据挖掘：What？...●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。...●经典图书推荐：《数据挖掘：概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《...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。
问题：如何系统地学习数据挖掘？ 虽然是本科毕业,但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法.....,感觉知识跳跃比较大, 是我微积分学的不好还是中间有什么好的教材补充一下,数据挖掘系统的学习过程是怎么样的,应该看那些书(中文最好)? 回答者：Han Hsiao，发现隐藏的价值 数据挖掘：What？...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。...个人认为最好的系统学习机器学习和数据挖掘的方法是去参加公开课的学习。...数据挖掘本身就是算法模型、数据仓库等等各种乱七八糟的知识混杂而来的。所以，要想真的系统的学，难度非常大。 入门： 入门书籍我首推。
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。 数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效） 数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLAP等）无法支持的领域。...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...经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking...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。
下面是 PageRank3个创新的应用： 芝加哥大学的Dr Stefano Allesina，将 PageRank应用到了生态学中，测定哪个物种对可持续的生态系统至关重要。...举个 AdaBoost 算法的例子：我们开始有3个弱学习器，我们将在一个包含病人数据的数据训练集上对他们做10轮训练。数据集里包含了病人的医疗记录各个细节。...对于离散数据，解决方法是可以把离散数据转化为连续数据。给出两个例子： 1 使用汉明距离（Hamming distance ）作为两个字符串紧密程度的测度。...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？...最后，基于斯坦福和加州大学伯克利分校的世界闻名的统计学家们的理论，只有 Salford系统有最原始的 CART 专利源码的实现部分。
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。...这是一个监督学习算法，因为训练数据是已经分好类的。使用分好类的病人数据，C4.5算法不需要自己学习病人是否会患癌症。 那 C4.5 算法和决策树系统有什么区别呢？...其次，尽管其他系统也包含剪枝，C4.5使用了一个单向的剪枝过程来缓解过渡拟合。剪枝给结果带来了很多改进。 再次，C4.5算法既可以处理连续数据也可以处理离散数据。...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。根据“没有免费午餐原理”，没有哪一种分类器在所有情况下都是最好的。...关联规则学习是学习数据库中不同变量中的相互关系的一种数据挖掘技术。
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...这是一个监督学习算法，因为训练数据是已经分好类的。使用分好类的病人数据，C4.5算法不需要自己学习病人是否会患癌症。 那 C4.5 算法和决策树系统有什么区别呢？...其次，尽管其他系统也包含剪枝，C4.5使用了一个单向的剪枝过程来缓解过渡拟合。剪枝给结果带来了很多改进。 再次，C4.5算法既可以处理连续数据也可以处理离散数据。...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。...关联规则学习是学习数据库中不同变量中的相互关系的一种数据挖掘技术。
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。
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。...有时数据挖掘也用来泛指一种方法，即数据挖掘是对数据进行处理，并从数据中分析、提炼、总结出有价值的信息的方法。 数据挖掘是大数据时代必然的产物，是对数据进行利用的办法，也是大数据时代最具有挑战性的工作。...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。...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。...1.3 什么是文本挖掘 文本挖掘是从文本数据中抽取有意义或者有价值信息的一种数据处理技术。
,感觉知识跳跃比较大, 是我微积分学的不好还是中间有什么好的教材补充一下,数据挖掘系统的学习过程是怎么样的,应该看那些书(中文最好)? 数据挖掘：What？Why？How？...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：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking...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。
数据挖掘可视化系统 数据挖掘可视化系统（Data Mining Visualization System）通过数据挖掘理论、机器学习算法以及数据可视化等信息技术，并基于 Flask 框架搭建 Web...服务器，实现数据挖掘可视化。...系统主界面 进入系统主界面，系统提供 6 个数据集，用户可以选择导入其中 1 个数据集。 2. 导入数据集 选择导入数据集后，静候片刻，数据集即加载完毕。 3....原始数据可视化 进入可视化模块，系统以平行坐标图、RadViz图、Andrew图等多种方式将原始多维数据可视化。 4....原始数据集表格展示 下拉页面可以看到原始数据的表格展示，用户可点击数据预处理并进行训练。 5. 模型训练及数据挖掘结果可视化 静候片刻，即出现模型训练及数据挖掘的可视化结果。
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。...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。 ?
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。...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)。...在统计数据中，EM算法迭代并优化了查看观测数据的可能性，同时评估未观测变量的统计模型参数。
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。...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)。...在统计数据中，EM算法迭代并优化了查看观测数据的可能性，同时评估未观测变量的统计模型参数。
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。...; (2)每次计算项集的支持度时，都对数据库D中的全部记录进行了一遍扫描比较，如果是一个大型的数据库的话，这种扫描比较会大大增加计算机系统的I/O开销。...八、数据挖掘十大经典算法(8) kNN 1、K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
用于挖掘的数数据源 必须 真实 : ① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ; ② 数据收集 : 该工作不属于数据挖掘范畴 , 属于统计任务 ; 2 ....数据必须海量 : ① 少量数据处理 : 少量数据使用统计方法分析 , 不必使用数据挖掘 ; ② 海量数据 : 处理海量数据时 , 才使用数据挖掘 , 涉及到 有效存储 , 快速访问 , 合理表示 等方面的问题...未知结果 : ① 挖掘结果 : 数据挖掘 挖掘出的知识是未知的 , 目的是为了发掘潜在的知识 , 模式 ; 这些知识只能在特定环境下可以接收 , 可以理解 , 可以运用 ; ② 知识使用 : 数据挖掘出的知识只能在特定领域使用..., 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...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
问题：如何系统地学习数据挖掘？ 虽然是本科毕业,但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看 svm 的数学证明,EM 算法.....,感觉知识跳跃比较大, 是我微积分学的不好还是中间有什么好的教材补充一下,数据挖掘系统的学习过程是怎么样的,应该看那些书(中文最好)? 回答者：Han Hsiao，发现隐藏的价值 数据挖掘：What？...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。...个人认为最好的系统学习机器学习和数据挖掘的方法是去参加公开课的学习。...数据挖掘本身就是算法模型、数据仓库等等各种乱七八糟的知识混杂而来的。所以，要想真的系统的学，难度非常大。 入门： 入门书籍我首推 。
问题：如何系统地学习数据挖掘？ 虽然是本科毕业，但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般，例如看svm的数学证明，EM算法.....，感觉知识跳跃比较大， 是我微积分学的不好还是中间有什么好的教材补充一下，数据挖掘系统的学习过程是怎么样的，应该看那些书(中文最好)？ 回答者：Han Hsiao 数据挖掘：What？Why？...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。...经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking...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。
互联网发展至今，数据规模越来越大，数据结构越来越复杂，而且对系统的需求越来越高。...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？...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？
DBS：数据库系统（Database System),DBS是实现有组织地、动态地存储大量关联数据，方便多用户访问的计算机软件、硬件和数据资源组成的系统，即采用了数据库技术的计算机系统。...在列关系表达式时，通常有以下形式： π…(σ…(R×S))或者π…(σ…(R|X|S)) 首先把查询涉及到的关系取来，执行笛卡尔积或自然联接操作得到一张大的表格，然后对大表格执行水平分割(选择)和垂直分割...数据挖掘 第一章 绪论 本章属于基础知识，主要是对一些概念的理解和记忆。没有难点，相对的重点在于ER模型的设计和关系模型的掌握。...DBS：数据库系统（Database System),DBS是实现有组织地、动态地存储大量关联数据，方便多用户访问的计算机软件、硬件和数据资源组成的系统，即采用了数据库技术的计算机系统。...在列关系表达式时，通常有以下形式： π…(σ…(R×S))或者π…(σ…(R|X|S)) 首先把查询涉及到的关系取来，执行笛卡尔积或自然联接操作得到一张大的表格，然后对大表格执行水平分割(选择)和垂直分割
通常，这种分层最简单、直观，数据也很容易得到。 但这种分类比较粗放，我们依然不知道在每一个用户层面，谁是“好”用户，谁是“差”用户。...我们能知道的只是某一类用户(如大企业客户) 较之另一类用户(如政府客户) 可能消费能力更强。 2....这些指标都需要在账务系统中得到。但并不是每个行业都能适用。在通信行业，比如说，对客户分类主要依据这样一些变量：话费量、使用行为特征、付款记录, 信用记录、维护行为、注册行为等。...至于找出用户中的特点为市场营销活动找到确定对策，则要做更多的数据分析工作。
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