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关键点挖掘

关键点挖掘（一） 一：什么是关键点挖掘 1.脆弱的互联网 假如删除2%top节点，例如百度、腾讯等，很多其他的节点将无法使用。...二：关键点挖掘基本术语和应用场景 节点的重要性指标（中心性指标）： 基于邻居节点的结构化指标；基于路径的规划指标；基于迭代寻优的中心化指标；基于结点移除和收缩的中心化指标。...典型的应用场景： 识别网络中的超级传播者 预测重要的蛋白质 衡量学术的影响力 检测金融风险 预测职业生涯 预测软件故障 关键点挖掘（二）：基于邻居节点的结构化指标 认识网络 节点 人，企业，动物，蛋白质等...关键点挖掘（三）：基于路径的结构化指标 路径： 完全图：每两个节点都存在连边。 节点的序列就是从一个节点到另外一个节点的路径，尝尝考虑最短的路径 求最短路径算法 ?...关键点挖掘（四）：基于迭代寻优的中心化指标 思路：一个节点的重要性决定于邻居的重要性 不同的算法的不通电在于邻居节点的作用方式不同，有多大程度的影响 特征向量中心性：一个节点的中心性正比于他的邻居的中心性之和

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数据挖掘知识点串烧：SVM

数据挖掘知识点串烧：SVM 本文为数据茶水间群友原创，经授权在本公众号发表。...关于作者：DD-Kylin，一名喜欢编程与机器学习的统计学学生，勤学好问，乐于钻研，期待跟大家多多探讨机器学习的相关内容~ 0x00 前言 有人认为支持向量机是所有机器学习算法中最难的一个了，但是仔细去看数据挖掘的招聘要求...而支持向量就是这些支撑分割超平面的数据点，其实就是距离分界线最近的点，或者说分界面就是靠这些数据点来确定的，它们支撑着分界面。...回答：我们知道SVM的约束条件常常会有过拟合(过拟合表现为在训练集上模型的预测结果很准，但是在未知数据上预测效果却很差)的风险,而决定分割超平面的是支持向量，如果这些支持向量中存在异常值点，那么我们还傻兮兮地严格按照...希望本文能起到一个抛砖引玉的作用，对于文章中所留下及本文中未提及的问题，希望各路大神能在留言下方帮忙解答与提出，一起交流讨论~ 参考文献 《机器学习》 （周志华） 《数据挖掘-实用机器学习工具与技术》（

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    【资讯】曝点腾讯数据挖掘的真相

    当然，另一个投资人也因为马化腾在公司很小时就花钱在数据上表示不满。 看了一些解读，比较泛泛而谈。这是我几年写的一个东西。算是曝点腾讯数据挖掘那些事儿。...这一冰山基座就是数据挖掘系统。...2007年，腾讯成立了腾讯研究院，研究院共有6大研究方向，数据挖掘正是其中之一， 数据挖掘还有一个特种部队，T4专家组。...对用户的数据挖掘后来在腾讯网络游戏的崛起中也发挥了大作用。...腾讯强大的数据挖掘和产品能力仅有的几次失效出现在搜索和电子商务。搜索的技术门槛颇高，“搜索的研发需要时间。”马化腾说。 对数据的挖掘不仅可以用来进行用户研究，还大大提升了腾讯的运营效率。

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    数据挖掘知识点串烧：SVM

    数据挖掘知识点串烧：SVM 关于作者：DD-Kylin，一名喜欢编程与机器学习的统计学学生，勤学好问，乐于钻研，期待跟大家多多探讨机器学习的相关内容~ 0x00 前言 有人认为支持向量机是所有机器学习算法中最难的一个了...，但是仔细去看数据挖掘的招聘要求，你会发现支持向量机(SVM)出现的频率异常地高。...而支持向量就是这些支撑分割超平面的数据点，其实就是距离分界线最近的点，或者说分界面就是靠这些数据点来确定的，它们支撑着分界面。...回答：我们知道SVM的约束条件常常会有过拟合(过拟合表现为在训练集上模型的预测结果很准，但是在未知数据上预测效果却很差)的风险,而决定分割超平面的是支持向量，如果这些支持向量中存在异常值点，那么我们还傻兮兮地严格按照...希望本文能起到一个抛砖引玉的作用，对于文章中所留下及本文中未提及的问题，希望各路大神能在留言下方帮忙解答与提出，一起交流讨论~ 参考文献 《机器学习》 （周志华） 《数据挖掘-实用机器学习工具与技术》（

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    痛点：挖掘小数据满足用户需求

    越来越多的人们在谈论大数据，尤其是进入二十一世纪的第二个十年。互联网似乎使得“大数据”更加容易，企业可以更好的洞察消费者需求。...马丁·林斯特龙在《痛点》提出了小数据的概念。大数据与小数据相结合，才能找到最真实的自己。什么是马丁所指的小数据呢？...你建了一个淘宝小店，每个月有十几二十万的交易额，这不是马丁的小数据，这是线上数据，马丁的小数据专指线下。...马丁的小数据类似福尔摩斯的抽丝剥茧，还原到客户的心理诉求和社会诉求。目前的大数据无法分析到这样的层次。...马丁的分析取得了广泛的成功，他的服务对象遍布全球： 他在西伯利亚的寒冷之地感受到了俄罗斯文化中深层的“热情”，以此创办了“妈妈的店”； 他通过洞察印度婆媳关系的矛盾点，设计出了婆婆媳妇都满意的麦片包装，

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    数据挖掘知识点串烧：逻辑回归

    数据挖掘知识点串烧：逻辑回归 本文为数据茶水间群友原创，经授权在本公众号发表。...我们需要明确的一点是，逻辑回归虽然是“回归”，但是它本质上是一种二分类算法，用来处理二分类问题的。 0x01 走近逻辑回归 问题1：你能说说什么是逻辑回归吗？...回答：逻辑回归是通过判断数据属于某一类的概率值大小来决定要将该数据判为哪一类。...一般情况下默认数据属于哪一类的可能性较大就将数据判为哪一类，但是由于逻辑回归输出的是概率值的这一特性，所以我们可以根据具体的情况自定义阈值来得到更切合实际应用场景的模型。...0x04 总结 关于逻辑回归，我一直觉得它是一个很简单但是很强大的算法，直到在写这篇文章的时候，才发现原来它有那么多知识点需要理解。

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    数据挖掘：Python数据分析中的高级技术点

    数据挖掘是从大量数据中发现有用信息和模式的过程。在当今数字化时代，数据不断产生和积累，数据挖掘成为了获取有价值洞察力的重要手段之一。...Python作为一种功能强大的编程语言，在数据挖掘领域拥有广泛的应用。本文将介绍Python数据分析中的高级技术点，帮助您更深入地了解数据挖掘的过程和方法。图片1....特征选择与降维1.1 特征选择特征选择是数据挖掘中的重要步骤，它的目标是从原始数据中选择最相关的特征，以减少数据维度和提高建模效果。...文本挖掘文本挖掘是从大量文本数据中提取有用信息和模式的过程。Python提供了丰富的文本挖掘工具和技术，如词袋模型、TF-IDF权重和主题建模等。...这些高级技术点为您在数据挖掘过程中提供了更多的工具和方法。当然，除了本文提到的技术点，还有许多其他的高级技术可以探索和应用。在实际应用中，请根据您的具体需求和数据特点选择适合的技术和工具。

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    【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘相关概念 ) ★★

    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..., 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..., 异常数据对中心点计算影响很大 ; ④ 必须给定 \rm K 个初始中心点 , 中心点选不好 , 影响聚类质量 ; ⑤ 求中心点时 , 需要计算算术平均值 , 针对分类属性的数据无法计算 , 如男女无法计算

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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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    数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法）

    vs作为微软的主打开发软件，所以它的更新速度是远远快于数据库更新版本，所以要选择开发数据挖掘解决方案的时候需要在开始菜单中找到SQL Server目录下的vs连接即可。...从上面的数据中我们可以将报告日期和第一列自行车品牌和地区（ModelRegion）形成组合主键满足上面的第二点要求，因为同一个时间一个品牌在一个地区只能产生一个销售值。...（3）新建挖掘结构 在挖掘结构上右键，现在新建数据挖掘结构，然后下一步...继续然后下一步...这里不做赘述，不明白可以参考前几篇文章，我们选择Microsfoft时序算法，看图 ? ?...如果此曲线显示不够直观，我们可以通过更改预测步骤数，更改折线的平滑程度，来对未来的预测显示的更直观一点。当然调整这个参数也可以更改预测区间 ?...我们来总结下，数据挖掘的含义，其实整个流程都是在利用数据加上数学来推测和预知未知的事情，而当前的我们所利用的数学已经可以来产生预测，同样随着IT行业互联网近乎十年的蓬勃发展所积累的数据也可以满足数据要求

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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 ....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...数据挖掘 学习框架 ---- 1 . 数据挖掘技术 ( 重点 ) : 聚类分析 , 异常检测 , 分类 , 关联规则分析 , 序列模式分析 , 数据方体与数据仓库 ; 2 ....数据挖掘应用 : CRM , 搜索分析 , 网络安全 , 生物信息分析 … IV . 数据挖掘 分类 ---- 1 ....: 时间数据 , 空间数据 , 文本数据 , 音视频多媒体数据 , WEB 数据 等类型的数据挖掘 ; 2 .

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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 ) ★

    文章目录 一、 数据挖掘特点 二、 数据挖掘组件化思想 三、 决策树模型 1、 决策树模型创建 2、 树根属性选择 一、 数据挖掘特点 ---- 1 ....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 ...., 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...信息 和 熵 : 涉及 信息论 的知识点 , 建议有空就去 B站 刷一下信息论课程 ; ① 信息 与 熵 的关系 : 信息 会 消除 熵 , 熵 代表了不确定性 , 信息用来消除不确定性 ; ② 信息增益

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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。...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。...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。...大数据（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。...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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    如何挖掘业务增长点？

    运用思维 我之前写过很多思维相关的文章，例如： 数据分析的 8 种思维 数据分析的 5 种对比思维 数据分析的 5 种细分方法 数据分析的 5 种归纳方法 数据分析的 5 项演绎原则 我们往往是在运用对比...、细分等思维的过程中，在一些细分领域找到业务的增长点。...高水平的数据分析师，不仅能挖掘出业务增长点，而且能让业务感知到增长点，促进业务取得更好的成绩。 比如说，与业务人员聊天，有业务人员抱怨说，现在做业务真是太难了，转化率越来越低。 那么如何提升转化率呢？...小结 做好数据分析，要先熟悉业务，用数据思维来洞察业务的本质，并积极沟通，主动发现并解决问题，促进业务实现增长。...不要做表面文章，要用刨根问底的精神，认真研究和分析，大胆假设，去挖掘业务增长的各种可能性，小心求证，运用统计学的方法，去检验分析结果的置信度，确认分析结论严谨可靠。

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    常见的机器学习&数据挖掘数学知识点

    常见的机器学习&数据挖掘数学知识点之Basis SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和) SSE=∑i=1n(Xi−X¯¯¯)2 SAE(Sum of Absolute Error...,xim}，n为样本个数，m为样本点的维度，那么其线性回归方程： f(Xi)=w0+w1xi1+w2xi2+......而可以刚开始取一个较大值，后面越来越小，这样刚开始步子就大一点，到逐渐接近最优点的时候，放慢脚步，如果这时候过大，就会造成一直在最优点附近震荡。...L1 /L2 Regularization(L1/L2正则)   我们在做数据挖掘或机器学些的时候，在训练数据不够时，或者出现过度训练时，往往容易过拟合，即训练时效果特别好，而测试时或者在新数据来临时...随着训练过程不断进行，该模型在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集，对训练集外的数据(测试数据或者新数据)却不work

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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。...(2).数据挖掘工程师 ●需要理解主流机器学习算法的原理和应用。 ●需要熟悉至少一门编程语言如（Python、C、C++、Java、Delphi等）。...●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》、《...我对华院分析印象最深的一点就是2002年这个公司白手起家，自己不懂不要紧，一边自学一边开始拓展客户，到现在在中国的移动通讯市场全面开花，的确佩服佩服呀。

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