一、數據挖掘定義 1.技術上的定義及含義 數據挖掘(Data Mining)就是從大量的、不全然的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中。提取隱含在當中的、人們事先不知道的、但又是潛在實用的信息和知識的過程。 這個定義包含好幾層含義:數據源必須是真實的、大量的、含噪聲的;發現的是用戶感興趣 ...
前言 用python實現了一個沒有庫依賴的 純 py based PrefixSpan算法。 Github 倉庫 https: github.com Holy Shine PrefixSpan py 首先對韓老提出的這個數據挖掘算法不清楚的可以看下這個博客,講解非常細致。我的實現也是基本照着這個思路。 PrefixSpan算法原理總結 再簡單提一下這個算法做了一件什么事。 假設有多個時間序列串: ...
2019-07-12 16:27 0 1344 推薦指數:
一、數據挖掘定義 1.技術上的定義及含義 數據挖掘(Data Mining)就是從大量的、不全然的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中。提取隱含在當中的、人們事先不知道的、但又是潛在實用的信息和知識的過程。 這個定義包含好幾層含義:數據源必須是真實的、大量的、含噪聲的;發現的是用戶感興趣 ...
數據挖掘入門系列教程(五)之Apriori算法Python實現 加載數據集 獲得訓練集 頻繁項的生成 生成規則 獲得support 獲得confidence 獲得Lift 進行驗證 ...
算法描述 先驗算法是實現頻繁項挖掘的一種經典算法,利用關聯式規則不斷擴展頻繁項子集以獲得全部的頻繁項集合。解釋一下關聯式規則,所謂關聯式是指在大量的數據中找出的項與項之間的關系。例如消費者購買了產品A,一般都會購買產品B,這就是一條關聯式。 先驗算法被設計用來處理包含事務的數據 ...
算法定義 最大期望算法(Exception Maximization Algorithm,后文簡稱EM算法)是一種啟發式的迭代算法,用於實現用樣本對含有隱變量的模型的參數做極大似然估計。已知的概率模型內部存在隱含的變量,導致了不能直接用極大似然法來估計參數,EM算法就是通過迭代逼近 ...
【十大經典數據挖掘算法】系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 我特地把PageRank作為【十大經典數據挖掘算法】系列的收尾篇,是因為 ...
【十大經典數據挖掘算法】系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 關聯分析 關聯分析是一類非常有用的數據挖掘方法,能從數據中挖掘出潛在 ...
【十大經典數據挖掘算法】系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 極大似然 極大似然(Maximum Likelihood)估計為用於已知 ...