归一化方法
摘要：数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标 之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以 下是两种常用的
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posted @ 2016-12-29 22:51
文章分类 - 数据挖掘
SVM-支持向量机算法概述
摘要：（一）SVM的背景简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和
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posted @ 2016-12-21 22:14
支持向量机SVM原理
摘要：支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了。最开始接触SVM是去年暑假的时候，老师要求交《统计学习理论》的报告，那时去网上下了一份入门教程， 里面讲的很通俗，当时只是大致了解了一些相关概念。这次斯坦福提供的学习材料，让我重新学习了一些SVM知识。我看很多正统的讲法都是从VC 维理论和结构风险最小原理出
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posted @ 2016-12-21 22:13
推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)
摘要：下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标： 1、准确率与召回率（Precision & Recall） 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中
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posted @ 2016-12-17 17:24
各种分类算法比较
摘要：最近在学习分类算法，顺便整理了各种分类算法的优缺点。1决策树（Decision Trees）的优缺点 决策树的优点： 一、 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 二、 对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的
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posted @ 2016-04-13 15:23
浅谈数据挖掘中的关联规则挖掘
摘要： 浅谈数据挖掘中的关联规则挖掘 数据挖掘是指以某种方式分析数据源，从中发现一些潜在的有用的信息，所以数据挖掘又称作知识发现，而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个很重要的课题，顾名思义，它是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系。举个最简单的例子，比如通过调查商场里顾客买的东西发现，30%的顾客
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posted @ 2016-03-14 22:42
