当我们在学习数据挖掘算法或者机器学习算法时,我们都会发现某些算法仅仅能应用于特定的数据类型。所以在学习数据挖掘算法或者机器学习算法前我们须要对数据类型的属性度量有一个非常清晰的了解,假设在数据类型这一步就出现故障,无论算法再怎么优异肯定也是白搭! 。 2.1.1 属性与度量 本节 ...
一 概述 现实中的数据一般有噪声 数量庞大并且可能来自异种数据源。 数据集由数据对象组成,一个数据对象代表一个实体。 数据对象:又称样本 实例 数据点或对象。 数据对象以数据元组的形式存放在数据库中,数据库的行对应于数据对象,列对应于属性。 属性是一个数据字段,表示数据对象的特征,在文献中,属性 维度 dimension 特征 feature 变量 variance 可以互换的使用。 维 ,一般用 ...
2018-12-07 00:32 0 4676 推荐指数:
当我们在学习数据挖掘算法或者机器学习算法时,我们都会发现某些算法仅仅能应用于特定的数据类型。所以在学习数据挖掘算法或者机器学习算法前我们须要对数据类型的属性度量有一个非常清晰的了解,假设在数据类型这一步就出现故障,无论算法再怎么优异肯定也是白搭! 。 2.1.1 属性与度量 本节 ...
Educational Data Mining is an emerging discipline, concerned with developing methods for explor ...
前言: 由于自己是统计专业的,并且最近做的项目里边涉及到了数据挖掘的知识点,所以就抽出时间来总结一下数据挖掘的知识点,如有不当之处希望各位读者指正。 主要想讲一讲数据挖掘的概念以及关于数据的一些内容,相对来说,理论内容偏多,但加深对这些东西的认识会让你在做数据挖掘时更有目的性。 1.数据挖掘 ...
问题一: 你简历中上过的数据挖掘、机器学习等课程,是学校的研究生课程还是自己单独学习的;回答道:研究生课程有学习,自己单独私下也有学习 1、监督学习和无监督学习的区别?分类回归一般属于哪种?聚类属于哪种?请举例你知道的相关有监督学习和无监督学习算法 1:监督学习和无监督学习的区别 ...
1、定义目标 2、获取数据 3、数据探索 4、数据预处理(数据清洗-去掉脏数据、数据集成-集中、数据变换-规范化、数据规约-精简) 5、挖掘建模(分类、聚类、关联、预测) 6、模型评价与发布 ...
谈到BI,就会谈到数据挖掘(Data mining)。数据挖掘是指用某些方法和工具,对数据进行分析,发现隐藏规律并利的一种方法。下面我们将通过具体的例子来学习什么是数据挖掘。 案例“上大学分析”-体验什么是数据挖掘 某社会机构,收集 ...
当前工作上需要上对数据进行处理分析,以辅助运营部门工作。在此记录下一些过程,以总结提高。 准备 由于第一次接触数据分析以供其他部分同事使用的工作,所以走了一些弯路。一开始的时候是阅读一些大数据分析的书籍,这些书籍基本都是从工具角度去进行介绍,而没有从总体的角度去解析这种事情。所以对初期工作 ...
挖掘建模根据挖掘目标和数据形式可建立:分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测等模型 1.分类与预测 分类与预测是预测问题的两种主要类型,分类主要是:预测分类标号(离散属性);预测主要是:建立连续值函数模型,预测给定自变量对应的因变量的值。 1.1 实现过程 (1)分类 ...