摘要：
作为一个应用驱动的学科，数据挖掘已经在许多应用中获得巨大成功。我们不可能一一枚举数据挖掘扮演关键角色的所有应用。在知识密集的应用领域，如生物信息学和软件工程，数据挖掘的表现更需要深人处理，这已经超出本书的范围。应用作为数据挖掘研究与开发的主要方面，其重要性不言而喻... 阅读全文
摘要：
作为一个应用驱动的领域，数据挖掘吸纳了诸如统计学、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索、可视化、算法、高性能计算和许多应用领域的大量技术(见图i. m )。数据挖掘研究与开发的边缘学科特性极大地促进了数据挖掘的成功和广泛应用。本节我们给出一些对数据挖掘方法的... 阅读全文
摘要：
作为一种通用技术，数据挖掘可以用于任何类型的数据，只要数据对目标应用是有意义的。 对于挖掘的应用，数据的最基本形式是数据库数据、数据仓库数据和事务数据。数据挖掘也可以用于其他类型的数据(例如，数据流、有序/序列数据、图或网络数据、空间数据、文本数据、多媒体数据和万维网... 阅读全文
摘要：
毫不奇怪，作为一个多学科领域，数据挖掘可以用多种方法定义。即使术语“数据挖掘”本身实际上也不能完全表达其主要含义。从矿石或砂子中挖掘黄金称做黄金挖掘，而不是砂石挖掘。类似地，数据挖掘应当更正确地命名为“从数据中挖掘知识”，不幸的是这有点长。然而，较短的术语“知识挖掘”... 阅读全文
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step 1 step 2 step 3OK ,环境添加完毕，此环境为python 2.7.17（python 3可按此步骤添加），如此一来，我们可以灵活的再此处切换所有的编译环境。 阅读全文
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博主本人是在学习机器学习的过程当中，看到的相关书籍使用的python 版本不一，但又想将每个版本都懂能使用一番，接下来，博主给大家介绍一个比较简单方便的方式：首先：安装python 环境，极力推荐使用anaconda，Anaconda 是 Python 的一个发行版，... 阅读全文
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在一个函数中调用另一个函数返回的多个值中的一个首先，定义了一个函数 。 代码如下：def createDataSet(): group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labels = ['A','... 阅读全文
摘要：
What is machine learning（什么是机器学习）Arthur Samuel (1959). Machine Learning: Field of study that gives computers the ability to learn with... 阅读全文