08 2017 档案
摘要:斯坦福大学公开课 数据挖掘技术视频教程全集
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摘要:作者:Han Hsiao链接:https://www.zhihu.com/question/20751219/answer/24345252来源:知乎 数据挖掘:What?Why?How?这个问题思考了很久,作为过来人谈一谈,建议先看下以前的一些回答。 什么是数据挖掘? 怎么培养数据分析的能力? 如
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摘要:【数据挖掘】分类之kNN 1.算法简介 kNN的思想很简单:计算待分类的数据点与训练集所有样本点,取距离最近的k个样本;统计这k个样本的类别数量;根据多数表决方案,取数量最多的那一类作为待测样本的类别。距离度量可采用Euclidean distance,Manhattan distance和cosi
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摘要:【数据挖掘】聚类之k-means 1.算法简述 分类是指分类器(classifier)根据已标注类别的训练集,通过训练可以对未知类别的样本进行分类。分类被称为监督学习(supervised learning)。如果训练集的样本没有标注类别,那么就需要用到聚类。聚类是把相似的样本聚成一类,这种相似性通
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摘要:【数据挖掘】分类之decision tree、 1. ID3 算法 ID3 算法是一种典型的决策树(decision tree)算法,C4.5, CART都是在其基础上发展而来。决策树的叶子节点表示类标号,非叶子节点作为属性测试条件。从树的根节点开始,将测试条件用于检验记录,根据测试结果选择恰当的分
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摘要:【数据挖掘】分类之Naïve Bayes 1.算法简介 朴素贝叶斯(Naive Bayes)是监督学习的一种常用算法,易于实现,没有迭代,并有坚实的数学理论(即贝叶斯定理)作为支撑。 本文以拼写检查作为例子,讲解Naive Bayes分类器是如何实现的。对于用户输入的一个单词(words),拼写检查
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摘要:【数据挖掘】关联分析之Apriori 1.Apriori算法 如果一个事务中有X,则该事务中则很有可能有Y,写成关联规则 {X}→{Y} 将这种找出项目之间联系的方法叫做关联分析。关联分析中最有名的问题是购物蓝问题,在超市购物时,有一个奇特的现象——顾客在买完尿布之后通常会买啤酒,即{尿布}→{啤酒
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摘要:大概花了将近2个月的时间,自己把18大数据挖掘的经典算法进行了学习并且进行了代码实现,涉及到了决策分类,聚类,链接挖掘,关联挖掘,模式挖掘等等方面。也算是对数据挖掘领域的小小入门了吧。下面就做个小小的总结,后面都是我自己相应算法的博文链接,希望能够帮助大家学习。 1.C4.5算法。C4.5算法与ID
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摘要:python3英文视频教程(全87集) http://pan.baidu.com/s/1dDnGBvV python从入门到精通视频(全60集)链接:http://pan.baidu.com/s/1eQw2dd4 密码:9bdl python学习手册视频教程(全44集) http://pan.bai
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摘要:数据挖掘十大经典算法 一、C4.5 C4.5,是机器学习算法中的一个分类决策树算法,它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树,其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法,所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类
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