原文:http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/47840255 常见的机器学习&数据挖掘知识点 转载请说明出处 Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差 ...
数据挖掘的基本流程 商业理解:数据挖掘不是我们的目的,我们的目的是更好的帮助业务,所以第一步我们要从商业的角度理解项目需求,在这个基础上,在对数据挖掘目标进行定义 数据理解:尝试收集部分数据,然后对数据进行探索,包括数据描述,数据质量验证等,有助于对收集的数据有个初步认知 数据准备: 开始收集数据,并对数据进行清洗,数据集成等操作,完成数据挖掘的准备工作 模型建立: 选择和应用各种数据挖掘模型,并 ...
2019-03-18 13:12 0 619 推荐指数:
原文:http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/47840255 常见的机器学习&数据挖掘知识点 转载请说明出处 Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差 ...
Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和) SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和) SRE(Sum of Rel ...
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 ...
Educational Data Mining is an emerging discipline, concerned with developing methods for explor ...