基礎篇 矩陣背后的現實意義 概率分布 無約束最優化方法 拉格朗日乘子法和KKT條件 推薦 相關性檢驗 協同過濾推薦算法 分類 朴素貝葉斯 LR SVM 聚類 KMeans DBScan CHAMELEON GMM 決策樹 ID3 C4.5 ...
先甩片湯話:不知怎么的,就從純工科的學業到管理工作崗位,又進入了數據挖掘的學習。一切都是從頭學起,不會寫代碼, 本科學的C ,也只記得課程的名字 ,數學也多年未動,離散數學從未接觸,這條路步履維艱。 啥也不說了,有時間抱怨,不如迅速開干,用了一個月不到,首先明確自己哪里不足 其實就是哪里都不足 ,把自己要補足的東西先碼在這,東西有點多,變身 拼了 P.S:平時上班,工作也很忙。按照這個計划,已經進 ...
2016-01-27 17:23 1 6684 推薦指數:
基礎篇 矩陣背后的現實意義 概率分布 無約束最優化方法 拉格朗日乘子法和KKT條件 推薦 相關性檢驗 協同過濾推薦算法 分類 朴素貝葉斯 LR SVM 聚類 KMeans DBScan CHAMELEON GMM 決策樹 ID3 C4.5 ...
1.某超市研究銷售紀錄數據后發現,買啤酒的人很大概率也會購買尿布,這種屬於數據挖掘的哪類問題? A.關聯規則發現 B.聚類 C.分類 D.自然語言處理 2.以下兩種描述分別對應哪兩種對分類算法的評價標准? (a)警察抓小偷,描述警察抓的人 ...
Pandas介紹(panel + data + analysis) 為什么使用Pandas 便捷的數據處理能力 讀取文件方便 封裝了Matplotlib、Numpy的畫圖和計算 Pandas的核心數據 ...
數據挖掘(Data Mining)作為一個領域,比機器學習要大,偏應用。互聯網公司也大量使用數據挖掘技術,作為即將畢業進入互聯網公司從事機器學習算法開發的我,最近計划系統了解一下這方面的理論和技術。作為一個習慣,學習一個東西之前總要上網找找學習資源(網站,書籍,學術期刊會議),以保證學到 ...
四種主要的數據挖掘任務: 1、預測建模任務 分類:用於預測離散的目標變量 回歸:用於預測連續的目標變量 2、關聯分析 3、聚類分析 4、異常檢測 主要的數據質量問題:存在噪聲和離群點,數據遺漏、不一致或重復,數據有偏差,或者在別的方面,數據不代表描述所設 ...
2-1數據對象與屬性類型 數據集由數據對象組成。一個數據對象代表一個實體。例如,在銷售數據庫中,對象可以是顧客、商品或銷售•,在醫療數據庫中,對象可以是患者;在大學的數據庫中,對象可以是學生、教授和課程。通常,數據對象用屬性描述。數據對象又稱樣本、實例、數據點或對象。如果數據對象存放在數據庫中 ...
1.用R計算數據基本統計量(均值) 學習機器學習和數據挖掘中的各種算法和模型,需要掌握統計學的基本概念。統計學是通過搜索、整理、分析數據等手段,以達到推斷所測對象的本質,並預測對象未來走勢的一門綜合性科學。 簡單說,統計學是根據樣本估計總體的科學。它的一些思想和大數據思想有些相悖,不關注數據 ...
談談數據挖掘和機器學習 又是好長時間沒有寫博客了,最近周末事情太多,明天勞動節終於可以讓我們勞動人民休息一天了。首先聲明的是本人並非數據挖掘和機器學習的高手,只是作為業余興趣剛剛開始研究,據我所知好多朋友也和我一樣對這方面的東西感興趣,個人認為機器人技術是未來發展的方向。雖然我的專業是軟件開發 ...