Data Mining,Machine learning - 随笔分类(第2页) - chamie

数据挖掘必备知识总结

摘要：平台：linux（Shell）软件：R，SAS，Spss，weka，IBM IM，Mathout语言：Java，Python，PHP，MapReduce编程，Ruby数据库：SQL，MySQL算法：数据挖掘\机器学习算法备注：（C4.5（分类决策树）、 k-mean... 阅读全文

posted @ 2015-06-04 22:39 chamie 阅读(508) 评论(0) 推荐(0) 编辑

遗传算法

摘要：1 基本概念遗传算法(GA)的概念是由Holland于1973年受生物进化论的启发而首次提出的。它是一种通过模拟生物界自然选择和遗传机制的随机搜索算法。遗传算法基本思想是模拟自然界优胜劣汰的进化现象，把搜索空间映射为遗传空间，把可能的解编码成一个向量——染色体，向量的每个元素称为基因。通过... 阅读全文

posted @ 2015-06-04 15:53 chamie 阅读(13867) 评论(0) 推荐(0) 编辑

聚类分析

摘要：聚类（clustering）就是将数据集划分为由若干相似实例组成的簇（cluster）的过程，使得同一个簇中实例间的相似度最大化，不同簇的实例间的相似度最小化。聚类分析的方法主要有： 1）划分的方法 2）层次的方法 3）基于密度的方法 4）基于网格的方法 5）基于模型的方法。。。 w... 阅读全文

posted @ 2015-06-04 14:53 chamie 阅读(306) 评论(0) 推荐(0) 编辑

数据预处理

摘要：数据预处理是数据挖掘的重要步骤，数据挖掘者的大部分时间和经历都要花在预处理阶段。数据预处理涉及的策略和技术非常广泛，主要包括如下技术：1）聚集聚集（Aggregation）就是将两个或多个对象合并为单个对象。一般来说，定量数据通常通过求和或求平均值进行聚集，定性数据通常通过汇总进行聚集。聚集可能... 阅读全文

posted @ 2015-06-04 13:56 chamie 阅读(322) 评论(0) 推荐(0) 编辑

机器学习--有监督学习和无监督学习

摘要：1、数据挖掘与机器学习的关系数据挖掘和机器学习这两项技术的关系非常密切。机器学习方法构成数据挖掘的核心，绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域，数据挖掘又向机器学习提出新的要求和任务。2、数据挖掘与机器学习的概念数据挖掘就是在数据中寻找模式的过程，这个寻找过程必须是自动的或半自动的，并且... 阅读全文

posted @ 2015-06-04 13:46 chamie 阅读(1160) 评论(0) 推荐(0) 编辑

关联规则

摘要：1、背景 1993年，Agrawal提出了关联规则(Association Rule)问题，旨在发现顾客购货篮内商品间令人感兴趣的关系。 “啤酒和尿布” 沃尔玛利用NCR数据挖掘工具意外的发现：跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！今天，关联规则已广泛应用于金融、营销以及生物信息学等领域。2... 阅读全文

posted @ 2015-05-27 12:07 chamie 阅读(2583) 评论(0) 推荐(0) 编辑

决策树J48算法

摘要：1、J48原理基于从上到下的策略，递归的分治策略，选择某个属性放置在根节点，为每个可能的属性值产生一个分支，将实例分成多个子集，每个子集对应一个根节点的分支，然后在每个分支上递归地重复这个过程。当所有实例有相同的分类时，停止。问题：如何选择根节点属性，建立分支呢? 例如：weather.a... 阅读全文

posted @ 2015-05-23 12:45 chamie 阅读(16072) 评论(0) 推荐(0) 编辑

数据分析方法汇总

摘要：一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率\回归法、决策树法。2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K... 阅读全文

posted @ 2015-05-11 22:21 chamie 阅读(986) 评论(0) 推荐(1) 编辑

分类

摘要：1定义是指把数据样本映射到一个事先定义的类中的学习过程；即给定一组输入的属性向量及其对应的类，用基于归纳的学习算法得出分类所以数据分类的任务：通过学习得到一个目标函数f，把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y； 2示例数据集包含多个描述属性和一个类别属性，一般来数，描述属性：连续值或离散值... 阅读全文

posted @ 2015-04-25 23:38 chamie 阅读(511) 评论(0) 推荐(0) 编辑

贝叶斯分类器（Bayes分类器）

摘要：贝叶斯（Bayes）定理（条件概率）贝叶斯分类器（Bayes分类器） 1概念：将每个属性及类别标记视为随机变量给定一个具有属性集合(A1, A2,…,An)的记录目标是预测类别属性C具体而言，要寻找使得P(C| A1, A2,…,An )最大的类别C。 2方法：利用Bayes定理计算所有类别C的... 阅读全文

posted @ 2015-04-23 15:41 chamie 阅读(456) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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