《數據挖掘導論》實驗課——實驗六、數據挖掘之關聯分析
實驗六、數據挖掘之關聯分析 一、實驗目的 1. 理解Apriori算法的基本原理 2. 理解FP增長算法的基本原理 3. 學會用python實現Apriori算法 4. 學會用python實現FP增長算法 二、實驗工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. ...
原文：《數據挖掘導論》實驗課——實驗四、數據挖掘之KNN,Naive Bayes
實驗四 數據挖掘之KNN,Naive Bayes 一 實驗目的 . 掌握KNN的原理 . 掌握Naive Bayes的原理 . 學會利用KNN與Navie Bayes解決分類問題 二 實驗工具 . Anaconda . sklearn 三 實驗簡介 . KNN KNN K Nearest Neighbor 工作原理：存在一個樣本數據集合，也稱為訓練樣本集，並且樣本集中每個數據都存在標簽，即我們知道 ...
2019-06-21 09:28 0 933 推薦指數：
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數據挖掘之KNN分類
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《數據挖掘導論》筆記 （一）
緒論 什么是數據挖掘 數據挖掘是再大型數據存儲庫中，自動地發現有用信息的過程。（發現先前未知的有用模式，還可以預測未來觀測結果） 並非所有的信息發現都視為數據挖掘，例使用數據庫查找個別的記錄或通過因特網查找特定的Web頁面，則是信息檢索。盡管如此，人們也在利用數據挖掘技術增強信息檢索 ...