原文:《数据挖掘导论》笔记 (一)

绪论 什么是数据挖掘 数据挖掘是再大型数据存储库中,自动地发现有用信息的过程。 发现先前未知的有用模式,还可以预测未来观测结果 并非所有的信息发现都视为数据挖掘,例使用数据库查找个别的记录或通过因特网查找特定的Web页面,则是信息检索。尽管如此,人们也在利用数据挖掘技术增强信息检索系统的能力。 数据挖掘是数据库中知识发现 KDD 不可缺少的一部分。而KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程。 ...

2018-01-19 10:51 0 1034 推荐指数:

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数据挖掘导论》学习笔记(一)

四种主要的数据挖掘任务:  1、预测建模任务   分类:用于预测离散的目标变量 回归:用于预测连续的目标变量  2、关联分析  3、聚类分析  4、异常检测 主要的数据质量问题:存在噪声和离群点,数据遗漏、不一致或重复,数据有偏差,或者在别的方面,数据不代表描述所设 ...

Sun Oct 23 23:25:00 CST 2016 0 1422
数据挖掘:理论与算法(导论

清华大学研究生公开课 数据挖掘数据科学,是多领域交叉学科:数据挖掘 = 机器学习 + 人工智能 + 模式识别 + 统计学 数据挖掘的广泛应用: Business Intelligence Data Analytics Big Data Decision Support ...

Tue Sep 13 03:07:00 CST 2016 0 2552
数据挖掘笔记(一)

一些概念与定义   数据挖掘是从大量数据挖掘有趣模式和知识的过程。数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。   数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库,存放在一致的模式下,并且通常驻留在单个站点上。通常,数据仓库用称做数据立方体(data cube ...

Wed Sep 11 07:16:00 CST 2019 0 400
数据挖掘导论》实验课——实验三、数据挖掘之决策树

实验三、数据挖掘之决策树 一、实验目的 1. 熟悉掌握决策树的原理, 2. 熟练掌握决策树的生成方法与过程 二、实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. pydotplus 三、实验简介 决策树是一个非参数的监督式学习方法,主要用于分类和回归。算法的目标 ...

Fri Jun 21 17:22:00 CST 2019 0 882
 
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