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 ...

Adaboost GBDT 關聯規則挖掘 Apriori FP-Tree 序列標記 HMM1 HMM ...

14年畢業，那會進了現在的公司，做當時很紅火的數據挖掘。在有些人眼里我們很神秘，感覺研究的東西很高端；在有些人眼里就是個打雜工，哪里需要去哪里；還有些人決定我們什么都會就會吹水。 真實的情況是有數據挖掘項目的時候搞項目，沒項目的時候就搞培訓、做系統需求分析和產品設計。確實是個看起來高端，實際上 ...

轉載：自己學習使用 一 學好工具 python語言 推薦看廖雪峰的python3教程。 數據分析python基礎 如list,tuple,dic,set等。我之后的博客會寫到。 二 獲取數據 python爬蟲 推薦一本書：《Python網絡數據采集》(web ...

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 ...