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 ...

一、數據挖掘任務 數據挖掘常見的六大任務： 1.分類問題 2.聚類問題 3.回歸問題 4.關聯問題 5.序列問題 6.異常檢測 二、數據挖掘流程 CRISP-DM：跨行業數據挖掘標准流程 ...

李航的《統計學習方法》 這本書開篇第一章寫得特別好，各個模型的算法推導也比較全，基本涵蓋了比較經典的判別模型和生成模型。 《機器學習實戰》 這本書代碼和應用特別多，了解python用法和機器學習算法的代碼實現非常方便。 項亮的《推薦系統實踐》 這本書個人感覺偏理論一點，偽代碼 ...

強烈推薦：《機器學習》 (西瓜書) 入門讀物： 《深入淺出數據分析》 這書挺簡單的，基本的內容都涉及了，說得也比較清楚，最后談到了R是大加分。難易程度：非常易。 《啤酒與尿布》 通過案例來說事情，而且是最經典的例子。難易程度：非常易。 《數據之美》 一本介紹性的書籍，每章都解決一個具體的問題 ...

原文：http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/47840255 常見的機器學習&數據挖掘知識點 轉載請說明出處 Basis(基礎)： SSE(Sum of Squared Error, 平方誤差 ...

機器學習和數據挖掘推薦書單 有了這些書，再也不愁下了班沒妹紙該咋辦了。慢慢來，認真學，揭開機器學習和數據挖掘這一神秘的面紗吧！ 《機器學習實戰》：本書第一部分主要介紹機器學習基礎，以及如何利用算法進行分類，並逐步介紹了多種經典的監督學習算法，如k近鄰算法、朴素貝葉斯算法、Logistic ...

數據挖掘中常用的十個重要算法 一、 C4.5 C4.5算法是機器學習算法中的一種分類決策樹算法,其核心算法是ID3 算法. C4.5算法繼承了ID3算法的長處。並在下面幾方面對ID3算法進行了改進： 1) 用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足 ...

數據挖掘，機器學習，和人工智能的區別 一、總結 一句話總結： 數據挖掘，機器學習，和人工智能 這三者的區別主要是【目的不同】，其【手段(算法，模型)有很大的重疊】，所以容易混淆。 【數據挖掘 (data mining)】：【模式提取，大數據】： 有目的地從現有大數據中提取數據的模式 ...