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2016年11月14日

摘要：前言本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结，前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍，我为了展示方便，特地的整理了一个目录提纲篇：大数据时代：深入浅出微软数据挖掘算法总结连载，有兴趣的童鞋可以点击查阅，在开始Microsoft 神经网络分析算法之前，本篇我们先将神经网络分析算法做一个简单介绍，阅读全文

posted @ 2016-11-14 09:06 ThinkDifferent 阅读(766) 评论(0) 推荐(0) 编辑

(转载)微软数据挖掘算法:Microsoft顺序分析和聚类分析算法(8)

摘要：前言本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结，前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍，我为了展示方便，特地的整理了一个目录提纲篇：大数据时代：深入浅出微软数据挖掘算法总结连载，有兴趣的童鞋可以点击查阅，本篇我们将要总结的算法为：Microsoft顺序分析和聚类分析算法，此算法为上一篇中的关联规阅读全文

posted @ 2016-11-14 09:02 ThinkDifferent 阅读(439) 评论(0) 推荐(0) 编辑

(转载)微软数据挖掘算法:Microsoft 关联规则分析算法(7)

摘要：前言本篇继续我们的微软挖掘算法系列总结，前几篇我们分别介绍了：微软数据挖掘算法：Microsoft 决策树分析算法（1）、微软数据挖掘算法：Microsoft 聚类分析算法（2）、微软数据挖掘算法：Microsoft Naive Bayes 算法（3）、微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算阅读全文

posted @ 2016-11-14 08:58 ThinkDifferent 阅读(920) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2016年11月12日

(转载)微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法之结果预测及其彩票预测(6)

摘要：前言本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法的结果预测值，是上一篇文章微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法(5)的一个总结，上一篇我们已经基于微软案例数据库的销售历史信息表，利用Microsoft时序算法对其结果进行了预测，并且相应形成了折线预测图和模型依赖属性，有兴趣的同学可以阅读全文

posted @ 2016-11-12 14:59 ThinkDifferent 阅读(4349) 评论(3) 推荐(0) 编辑

(转载)微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法(5)

摘要：前言本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结，前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测，所用的算法主要是三种：Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法,当然后续还补充了一篇结果预测篇，所涉及的应用场景在前几篇文章中也有阅读全文

posted @ 2016-11-12 13:57 ThinkDifferent 阅读(2009) 评论(0) 推荐(0) 编辑

(转载)微软数据挖掘算法：结果预测篇(4)

摘要：微软数据挖掘算法:Microsoft 目录篇本文原文地址:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（结果预测篇）前言本篇文章主要是继续前几篇微软数据挖掘算法：Microsoft 决策树分析算法（1）、微软数据挖掘算法：Microsoft 聚类分析算法（2）、微软数据挖掘算法：M 阅读全文

posted @ 2016-11-12 08:22 ThinkDifferent 阅读(3763) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2016年11月11日

(转载)微软数据挖掘算法：Microsoft Naive Bayes 算法（3）

摘要：介绍: Microsoft Naive Bayes 算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，可用于探索性和预测性建模。 Naïve Bayes 名称中的 Naïve 一词派生自这样一个事实：该算法使用贝叶斯技术，但未将可能存在的依赖关系考虑在内。和其他 Microsoft 算法相比，此算法所需运算量较阅读全文

posted @ 2016-11-11 16:10 ThinkDifferent 阅读(883) 评论(0) 推荐(0) 编辑

(转载)微软数据挖掘算法：Microsoft 聚类分析算法（2）

摘要：介绍: Microsoft 聚类分析算法是一种“分段”或“聚类分析”算法，它遍历数据集中的事例，以将它们分组到包含相似特征的分类中。在浏览数据、标识数据中的异常及创建预测时，这些分组十分有用。聚类分析模型标识数据集中可能无法通过随意观察在逻辑上得出的关系。例如，轻松就能猜想到，骑自行车上下班的阅读全文

posted @ 2016-11-11 14:35 ThinkDifferent 阅读(730) 评论(0) 推荐(0) 编辑

(转载)微软数据挖掘算法：Microsoft 决策树分析算法（1）

摘要：微软数据挖掘算法:Microsoft 目录篇介绍： Microsoft 决策树算法是分类和回归算法，用于对离散和连续属性进行预测性建模。对于离散属性，该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测。它使用这些列的值（也称之为状态）预测指定为可预测的列的状态。具体地说，该算法标识与可预测列相关的输阅读全文

posted @ 2016-11-11 13:29 ThinkDifferent 阅读(2797) 评论(0) 推荐(2) 编辑

2016年11月10日

异常基本知识大总结

摘要： 1.异常是什么？是对问题的描述。讲问题进行对象的封装。 2.异常体系： Throwable --Error --Exception --RuntimeException 2.1异常体系的特点：异常体系中的所有类以及建立的对象都具备可抛性，也就是说可以被throw和throws关键字所操作。 3. 阅读全文

posted @ 2016-11-10 08:44 ThinkDifferent 阅读(240) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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