各种预测模型汇总二、各种预测模型先总结弄懂了的：1、naiveBayes（第5课）#应变量y为email$spam，“~.”表示身下的所有属性都是自变量
#第二个参数我也不知道
#第三个参数为数据源
NBfit<-naiveBayes(as.factor(email$spam)~.,laplace=0,data=email)
#用naiveBayes的结果做预测，第一个参数为用预测函数形成
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2023-09-02 07:25:19
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数据挖掘初识1.1 什么是数据挖掘数据挖掘是在大型数据存储辟中，自动地发现有用信息的过程。数据挖掘技术用来探査大型 数据库，发现先前未知的有用模式。数据挖掘还可以预测未来观测结果，例如，预测一位新的顾 客是否会在一家百货公司消费100美元以上。并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统査找个别的记录， 或通过因特网的搜索引擎査找特定的Web页面，则是信息检索(informat
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2023-10-02 06:50:41
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数据分析分核心步骤分为：业务认知与数据探索、数据预处理、业务认知与数据探索等三个核心步骤。本文介绍第三个步骤：业务认知与数据探索，包括常见业务分析模型，如AB测试、RFM、AARRR、对比分析、来源分析、细分分析、用户分析、聚类分析等。
原创
2022-03-12 13:53:50
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01 数据挖掘过程典型数据挖掘应用的过程包含以下几个阶段。1. 数据采集数据采集工作可能是使用像传感器网络这样的专门硬件、手工录入的用户调查，或者如Web爬虫那样的软件工具来收集文档。虽然这个阶段与具体应用息息相关，但常常落在数据挖掘分析师们所考虑的范围之外，而这个阶段对数据挖掘过程也是至关重要的，因为这一阶段所做的选择会明显地影响整个数据挖掘过程。采集阶段产生的数据通常会先存入数据库，广义上称为
原创
2021-03-25 20:33:22
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从KNN开始，真正认识数据挖掘。
原创
2021-07-27 17:43:34
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数据治理的目标： 实现企业数据的标准化 提高数据质量 提升业务处理的效率 为数据分析提供准确的数据支撑 助力企业实现数字化转型 为什么要数据治理： 业务的数据质量问题较多，无法提供准确的数据报表而影响了业务效率，无法支撑企业的数字化转型等原因。 如何实现数据治理？ 分析业务问题，找到企业核心业务诉求 ...
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2021-05-11 23:59:00
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数据挖掘数据挖掘是指对大量的数据进行分析与挖掘，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户或用户行为数据挖掘出用户的潜在需求信息。 数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。 业务场景：发现窃电用户、发掘用户潜在需求、个性化推荐、疾病与症状/疾病与药物之间的规律数据挖掘过程1、定义目标 2、获取数据（爬虫、下载一些统计网站发布的数据、自有数据） 3、数据探索：对数据进行初步的研究和探
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2023-09-28 13:42:37
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一、 数据挖掘特点、二、 数据挖掘组件化思想、三、 朴素贝叶斯 与 贝叶斯信念网络、四、 决策树构造方法、五、 K-Means 算法优缺点、六、 DBSCAN 算法优缺点、七、 支持度 置信度、八、 频繁项集、九、 非频繁项集、十、 Apriori 算法过程
原创
2022-03-08 14:33:39
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数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘对象根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。数据挖掘流程定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。数
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2023-08-24 20:46:43
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目录数据挖掘一、数据挖掘理解二、数据准备1、缺失值处理2、异常值处理3、数据偏差的处理4、数据的标准化5、特征选择三、数据建模1、分类问题2、聚类问题3、回归问题4、关联问题四、评估模型1、混淆矩阵与准确率指标2、评估数据的处理 业务理解、数据理解、数据准备、构建模型、评估模型、模型部署。一、数据挖掘理解业务理解和数据理解思考问题数据挖掘只能在有限的资源与条件下去提供最大化的解决方案把握
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2023-08-13 21:36:41
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这个全面的Java Graph教程详细介绍了Graph数据结构。它包括如何在Java中创建，实现，表示和遍历图： 图数据结构主要表示连接各个点的网络。这些点称为顶点，连接这些顶点的链接称为“边”。因此，图g被定义为一组顶点V和连接这些顶点的边E。图主要用于表示各种网络，例如计算机网络，社交网络等。它们还可以用于表示软件或体系结构中的各种依赖关系。这些依赖图对于分析软件以及有时对其进行调试非常有用。
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2023-07-18 15:51:36
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教材：数据挖掘基于R语言的实战。1数据挖掘数据挖掘的定义数据挖掘是对大量数据进行探索和分析，以便发现有意义的模式和规则的过程。“有意义”针对的是具体需要用数据分析来回答和解决的问题。数据挖掘活动无监督数据挖掘：对各个变量不区别对待，而是考查他们之间的关系。描述和可视化 关联规则分析 主成分分析、聚类分析等有监督数据挖掘：建立根据一些变量来预测另一些变量的模型，前者被称为自变量，后者被称为因变量。线
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2023-08-14 16:52:38
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数据挖掘 今天，我带领大家来了解一下数据挖掘。 首先，我们先来了解一下数据挖掘的定义。 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 我们再来看一下数据挖掘的详细解释。 所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数
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2023-11-22 16:10:24
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★什么是数据包
“包”（Packet）是TCP/IP协议通信传输中的数据单位，一般也称“数据包”。有人说，局域网中传输的不是“帧”（Frame）吗？没错，但是TCP/IP协议是工作在OSI模型第三层（网络层）、第四层（传输层）上的，而帧是工作在第二层（数据链路层）。上一层的内容由下一层的内容来传输，所以在局域网中，“包”是包含在“帧”里的。
名词解释：OSI（Open System Inte
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精选
2007-08-10 10:38:52
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# Java获取注解数据的实现
## 概述
在Java开发中，注解是一种用于给程序元素（类、方法、变量等）添加额外信息的方式。有时我们需要在运行时获取注解中的数据，以便进行特定的处理。本文将介绍如何使用Java代码获取注解中的数据。
## 实现步骤
下表展示了获取注解数据的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 获取目标类的Class对象 |
| 2 |
原创
2024-01-14 11:09:31
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导读：数据采集和存储技术的迅速发展，加之数据生成与传播的便捷性，致使数据爆炸性增长，最终形成了当前的大数据时代。围绕这些数据集进行可行的深入分析，对几乎所有社会领域的决策都变得越来越重要：商业和工业、科学和工程、医药和生物技术以及政府和个人。然而，数据的数量（体积）、复杂性（多样性）以及收集和处理的速率（速度）对于人类来说都太大了，无法进行独立分析。因此，尽管大数据的规模性和多样性给数据分析带来了
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2023-06-13 23:03:21
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数据分析：利用统计分析方法，从数据中提取有用的信息，并进行总结和概括的过程。Python 的胶水特性：Python 可以粘合其它语言代码段。一、数据获取手段 1）数据仓库将所有业务数据汇总处理，构成数据仓库（DW）；特点：全部事实的记录（必须是全面的、完备的、尽可能详细的）；可以方便的以不同维度抽取和整理数据（数据是拿来用的，一般一个特定的场景不会使用全部的数据，数据仓库非常丰富，必须根据不同
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2023-12-07 09:31:24
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1.什么是数据挖掘数据挖掘是在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。数据挖掘技术用来探查大型数据库，发现先前未知的有用模式。数据挖掘还可以预测未来观测结果。并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。虽然这些任务非常重要，可能涉及使用复杂的算法
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2023-07-04 20:50:59
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数据挖掘的概念首先来看一下什么是数据挖掘？数据挖掘(Data mining)是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘旨在利用机器学习等智能数据分析技术，发掘数据对象蕴含的知识与规律，为任务决策提供有效支撑。数据挖掘是建立新一代人工智能关键共性技术体系的基础支撑。在大数据时代背景下，数据挖掘技术已广泛应用于金融、医疗、教育、交通、媒体等领域。然而，随着人工智能、移动互联网、云计算
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2023-08-06 12:03:34
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1、气候监测数据集 http://cdiac.ornl.gov/ftp/ndp026b 2、几个实用的测试数据集下载的网站 http://www.fs.fed.us/fire/fuelman/ http://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.htmlhttp://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.htmlhttp://kdd.
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2023-06-12 21:09:04
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