数据挖掘分析相关面试题(亲身经历),持续更新中 2018年04月13日 17:50:20 nono19nice 阅读数:3009 以下大多数都是博主或者博主同事经历过 ...
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 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 :监督学习和无监督学习的区别在于:监督学习数据样本是带有标签的,而无监督学习的数据样本是没有标签的 分类回归一般属于监督学习,聚类是无监督学习 无监督学习 ...
2019-11-20 09:31 0 561 推荐指数:
数据挖掘分析相关面试题(亲身经历),持续更新中 2018年04月13日 17:50:20 nono19nice 阅读数:3009 以下大多数都是博主或者博主同事经历过 ...
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 ...
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 ...
Python之所以如此流行,原因在于它的数据分析和挖掘方面表现出的高性能,而我们前面介绍的Python大都集中在各个子功能(如科学计算、矢量计算、可视化等),其目的在于引出最终的数据分析和数据挖掘功能,以便辅助我们的科学研究和应用问题的解决。 线性回归模型 回归是统计学中最有力的工具 ...