数据挖掘特征关于数据挖掘的几个概念

时间紧张，先记一笔，后续优化与完善。

    整顿的数据挖掘基本概念一书中的第一章的知识点

    数据挖掘：从数据中提取有效模型的过程。其中，提出的模型可所以数据的汇总结果，不过一般情况下是数据中极端的特征所组成的集合。

    邦弗朗尼道理：数据挖掘中考核数据的一个误区，指某个明显的特征如果是很有可能在随机数据中涌现的话，那么根据这个明显的特征所取得的数据就具有不可依赖性。

    TF.IDF：计算词频和词语重要度的一个计量指标

    幂定律：类似于马太效应，可以表现为y=cxa，a为x的指数,此处a就是幂。这个定律在很多地方使用

    每日一道理
古人云：“海纳百川，有容乃大。”人世间，不可能没有矛盾和争吵，我们要以磊落的胸怀和宽容的微笑去面对它 。哈伯德也曾说过：“宽恕和受宽恕的难以言喻的快乐，是连神明都会为之羡慕的极大乐事。”让我们从宽容中享受快乐，从谅解中体会幸福吧！

    比如pageRank，商品销量，包括TF.IDF词频统计中。

    哈希，索引，这些也很重要，就不分析了~~

    ps：现阶段的数据挖掘中，机器学习和人工分析对于实际效果而言，并无明显优势

文章结束给大家分享下程序员的一些笑话语录： 姿势要丰富，经常上百度！

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