最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书，发现课后答案只有英文版，于是打算结合自己的理解将答案翻译一下，其中难免有错误，欢迎大家指正和讨论。侵删。第十章 答： 首先，注意到基于密度和基于邻近度的技术是相关的，因为高密度的区域的点附近必然有很多点。而基于模型的技术需要找到一个适合数据的模型，并且一个具体的模型是假定的，从这一方面来说，基于密度和邻近度的技术不需要对数
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2023-12-08 19:27:53
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最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书，发现课后答案只有英文版，于是打算结合自己的理解将答案翻译一下，其中难免有错误，欢迎大家指正和讨论。侵删。第二章 字段3 × 3 ≈ 字段2。字段2和字段3很有可能包含相同的信息，尽管从一个很小的样本中得出结论是非常不可靠的行为。 （a）二元的，定性的，序数的 （b）连续的，定量的，比率的 （c）离散的，定性的，序数的 （d
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2023-12-06 14:37:58
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文章目录作业清单（4/20）作业清单（4/22）csv、线性回归【3】 思考最大似然估计MLE和最小二乘之间的关系？作业清单（4/29、5/4）实验报告1. 一元回归——通过面积预测房价2. 建立多元回归模型——波士顿房价预测数据集使用的第三方库读取并处理数据查看数据查看数据分散情况——绘制箱形图数据集分割建立多元回归模型测试画图表示结果实验结果分析知识点总结过拟合&欠拟合数据清洗作业清
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2023-12-22 21:57:58
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单选题某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Prec
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2024-01-08 11:14:58
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中文（翻译）1、讨论下列每项活动是否是数据挖掘任务。 答案（a）否。 这是一种简单的数据库查询。（b）否。这是一个会计计算，然后应用一个阈值。然而，预测一个新客户的盈利能力是数据挖掘。（c）否。这也是简单的会计问题。（d）否。同样，这是一个简单的数据库查询。（e）否。由于骰子是公平的，这是一个概率计算。如果骰子是不公平的，我们需要从数据中估计出每个结果的概率就更像是数据挖掘所考虑的
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2023-07-30 22:32:16
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# 理解逻辑回归：数据挖掘中的重要工具
逻辑回归是数据挖掘和机器学习中一种重要的统计方法，它主要用于二分类问题。逻辑回归虽然叫“回归”，但它实际上是一种分类模型。它通过建立自变量与因变量之间的关系，预测因变量的类别。在这篇文章中，我们将介绍逻辑回归的基本概念、应用场景以及实现代码示例。
## 逻辑回归的基本概念
逻辑回归的核心思想是通过逻辑函数（逻辑斯蒂函数）将线性方程的输出压缩到0和1之间
数据挖掘是一门涉及统计学、机器学习和数据库技术的跨学科领域，其目的是从大量的数据中发现潜在的模式和关联。数据挖掘技术在商业、科学、医疗等领域都有着广泛的应用。
在数据挖掘中，我们通常会对数据进行各种处理和分析，以便从中获取有用的信息。而在实际应用中，往往需要借助计算机编程语言来实现数据挖掘算法。下面我们以一个数据挖掘期末考试的计算题为例，来介绍一些常见的数据挖掘计算方法。
**考试题目：**
原创
2024-04-24 07:46:06
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算法1、给定一个整数n，找出连续整数相加为该数的情况有多少？设等差数列：an=a+(n-1)*d （这里首项为a，公差d=1，第n项为an，前n项和为sn）a1=aan=a+n-1sn=(a1+an)n/2=(2a-1+n)*n/2再回到这个编程上来：我们的输入数据其实就是sn，需要找到以a开始的n个连续的递增数列使得和为sn。这里我们可以用循环来判定，给定一个n，sn已知，就可以求出a，如果a为
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2024-01-14 19:37:35
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（一）假定下面的表从面向属性的归纳导出 （a）t-权交叉表:使用t_weight表示主概化关系中每个元组的典型性, class\birth_placecanadaothersboth_birth_place countt-weightd-weightcountt-weightd-weightcountt-weightd-weightprogrammer18060%90
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2024-01-14 09:22:34
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最近正打算学习一些数据挖掘方面的知识，开始看了一些相关博文，但是太过零碎，一直对此没有一个较为系统的认识。周末在图书馆闲逛，偶然看见《大话数据挖掘》一书，发现讲的比较有条理，还蛮适合入门的，因此就读了两章，作此笔记。本文只是介绍了数据挖掘入门的一些算法分类，不涉及具体算法实现。
一下是整理的算法分类图：
1、关联
 
# 头歌平台数据挖掘的实现指南
数据挖掘是将大量数据分析并提取有用信息的过程。在这个过程中，我们通常需要处理数据集、对数据进行预处理、建立模型和分析结果。本文将指导你如何在头歌平台上实现数据挖掘的流程。
## 流程概览
以下是实现数据挖掘的主要步骤：
| 步骤 | 描述 | 预计时间 |
|------|---------------------|----
特征工程包括特征选择和特征提取。数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。通常而言，特征选择是指选择获得相应模型和算法最好性能的特征集，工程上常用的方法：①计算每一个特征与响应变量的相关性：计算皮尔逊系数和互信息系数，皮尔逊系数只能衡量线性相关性而互信息系数能够很好地度量各种相关性，但是计算相对复杂一
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2024-09-03 09:16:16
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Occam剃刀越简单越好原假设原假设是假定在观测中的不同只归因于偶然性。数据挖掘者和统计学家之间的一个差别是，数据挖掘者时常面对足够大量的数据，没有必要去考虑那些归因于偶然性事件的概率计算技巧。p值一般常用p值给出原假设为真的概率。当原假设为真是，表示真的没有发生什么，因为差异归因于偶然性。置信度，又是称为q值，是p值的反面。通常的目标是追求至少90%的置信层次，如果达不到95%或者更多的话。观察
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2024-01-15 09:40:05
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目录(?)[-]一认识Logistic回归LR分类器二Logistic回归数学推导1梯度下降法求解Logistic回归2向量化Vectorization求解3步长a的选择4特征值归一化5算法优化--随机梯度法三Python实现Logistic回归算法machine learning Logistic regression四Logistic回归应用参考 （一）认识Logistic回归（LR）分类器首
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2024-02-05 09:00:19
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最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书，发现课后答案只有英文版，于是打算结合自己的理解将答案翻译一下，其中难免有错误，欢迎大家指正和讨论。侵删。第三章 优点：第一，颜色可以很容易地区分不同的部分。第二，看起来更加有趣。 缺点：第一，对色盲或者那些很难分辨颜色的人不太友好。第二，有的时候灰度图更能突出重点，颜色图会让人关注一些不重要的部分。 关键的问题是对于三维的
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2023-12-26 13:33:15
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第一章答案1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题： (a)它是又一种广告宣传吗？ (b)它是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗？ (c)我们提出了一种观点，说数据挖掘是数据库技术进化的结果。你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能基于该学科的发展历史提出这一观点吗？针对统计学和模式识别领域，做相同的事。 (d)当把数据挖掘看做知识发
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2023-10-27 16:42:10
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目录一、填空题二、计算题一、填空题❃随着信息技术的高速发展，数据库应用的规模、范围和深度不断扩大，网络环境成为主流等等。产生“数据丰富而信息贫乏”现象。❃“数据丰富而信息贫乏”现象导致大数据概念。❃数据（Data）、信息（Information）和知识（Knowledge）是广义数据表现的不同形式。❃大数据时代的数据挖掘技术需求分析的流派：数据论、方法论、环境论、特征论...
原创
2021-12-29 11:37:03
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大数据时代的数据挖掘—— 从应用的角度看大数据挖掘李 涛1,2，曾春秋1,2，周武柏1,2，周绮凤3，郑 理1,21. 南京邮电大学计算机学院 南京 210023；2. 美国佛罗里达国际大学 迈阿密 33199；3. 厦门大学自动化系 厦门 361005 摘要：介绍了大数据时代数据挖掘的特点、任务及难点，分析了大数据挖掘的核心架构，提出大数据的核心和本质，即应用、算法、数据和平台4个要素的有机结
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2024-09-22 11:04:15
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1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. 自然语言处理 2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。A. Precision, RecallB. Recall, PrecisionC.
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2023-08-04 14:43:39
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