大数据挖掘课程案例资源分为【基础】版，【进阶】版，不同阶段的课程难易程度不一样，对学生的基础知识掌握要求也不一样。 【基础】Python编程基础 通过学习本课程可掌握Python 开发环境的搭建、Pytho
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2023-12-19 14:55:39
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概述概念技术层面 从大量数据中，提取潜在有用的信息和知识的过程。 商业层面 是一种商业信息处理技术，主要特点是对大量业务数据进行抽取、转换、分析和建模处理，提取辅助商业决策的关键数据作用任务预测任务根据其他属性的值预测特定属性的值分类 分析数据为类别做出准确描述或建立分析模型或挖掘分类规则，然后对其他数据进行分类回归 确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种分析方法离群点检测 发现与众不同
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2023-11-30 10:43:01
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第一章 绪论P44 1、数据挖掘产生的背景？驱动力是什么？ DRIP（Data Rich，Information Poor）；2、大数据的特点是什么？ &nbs
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2023-12-07 00:41:00
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文章目录小题一些要背计算大题分类ID3C4.5CART（Gini系数）K近邻ID3、C4.5、K近邻优缺点分类评价朴素贝叶斯聚类K-meansDBSCAN一趟聚类算法层次聚类关联分析离群点挖掘（OF1、OF3）简答 小题一些要背数据挖掘的定义： 技术层面：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中、人们事先不知道的、但又潜在有用的信息的过程。商业层面：
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2023-12-06 20:30:37
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 来至教材《数据挖掘导论》 第一章笔记 数据挖掘基本知识 1. 数据挖掘定义 数据挖掘（Data Mining）简单地讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识，数据挖掘定义有若干个版本。以下是普遍采纳的定义描述： 数据挖掘，又称为数据库中知识发现（Knowled
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2024-07-04 15:43:15
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本文目录1.欧几里得距离的计算1.二维空间的公式2.三维空间的公式3.n维空间的公式2.余弦相似度的计算1.二维空间的公式2.n维空间的公式3.简单匹配系数的计算4.Jaccard相似系数的计算5.性能度量准确率和错误率6.数据集的Classification Error和GINI值7. 召回率和精度的计算8.问答题1.简述支持向量机的“最大边缘”原理。2.简述软边缘支持向量机的基本工作原理。3
更新日志[1] 新增了密度聚类峰值的讲解 [2] 新增了 SOM 聚类算法讲解 [3] 修正Apriori规则挖掘二级项集表 到 三级项集表更新策略：新增非频剪枝步骤。 [4] 修正小数定标规范化示例错误 [5] 新增了贝叶斯信念网络的概率计算例题一文在手，考试无忧仅代表博主个人观点，大部分是博主个人语言，与任课老师无关，故请勿乱套帽子跳转到：数据挖掘抱佛脚专用精简版本速成大法包括：第一部分：重点
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2024-01-17 00:57:08
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数据挖掘期末复习提纲什么是数据挖掘Opinion1：数据中的知识发现（KDD）Opinion2：是知识发现过程的一个基本步骤： 数据清理>数据集成>数据选择>数据变换>数据挖掘>模式评估>知识表示广义定义：数据挖掘是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。 （数据源包括数据库、数据仓库、Web、其它信息存储库或动态地流入系统的数据）可以挖掘什么样的数据？数据库数据
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2023-11-09 09:41:01
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数据挖掘期末考试试题的描述
在数据挖掘的学习过程中，期末考试通常是对知识吸收和应用能力的综合考核。为了有效应对这类考试，本文将以结构化方式展示解决“数据挖掘期末考试试题”的过程，涵盖从版本对比到生态扩展的各个方面。
## 版本对比
在审视数据挖掘工具或库的不同版本时，我们需要确保兼容性分析，以便于选择合适的工具。以下通过Mermaid四象限图展示不同工具的适用场景匹配度。
```merma
文章目录概述一：判断题二：选择题三：填空题 概述一：判断题1：根据IDC作出的估测，数据每两年增长一倍。 T2：根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长。 T3：大数据是一种价值密度低，而商业价值高的数据集合。 T4：大数据是由结构化、半结构化数据和非结构化数据组成的。 T·5：大数据是一种价值密度高，商业价值也高的数据集合。 F6：大数据是一种价值密度低，商业价值也低的数据集合
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2024-08-26 10:55:44
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分类：– 有类别标记信息, 因此是一种监督学习– 根据训练样本获得分类器，然后把每个数据归结到某个已知的类，进而也可以预测未来数据的归类。 聚类：– 无类别标记, 因此是一种无监督学习– 无类别标记样本，根据信息相似度原则进行聚类，通过聚类，人们能够识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间的关系 聚类方法：划分方法 - （分割类型）K-均值K
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2024-05-31 04:32:35
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第5章聚类：聚类：算法：基于划分、基于层次、基于密度、基于网格。（选择题：给你个算法让你判断他是那个类型的算法？让你找选项里面那个是或者那个不是这类算法。）距离的度量：会计算欧氏距离、杰卡德距离；（判断、选择题）：有无量纲，（幂距离（有量纲）、欧氏距离（有量纲，标准化欧氏距离是针对简单欧式距离做的改进方案，可以消除不同属性的量纲差异化所带的影响）、曼哈顿距离、兰氏距离（无量纲，其消除了量纲）、马氏
1下面哪个选项属于大数据技术的“数据存储和管理”技术层面的功能? A、利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库等实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理 B、利用分布式并行编程模型和计算框架,结合机器学习和数据挖掘算法,实现对海量数据的处理和分析 C、构建隐私数据保护体系和数据安全体系,有效保护个人隐私和数据安全 D、把实时采集的数据作为流计算系统的输入,进行实时处理分析 我的答案：A
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2023-07-14 16:08:10
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数据结构 要求： 一、 独立完成，下面已将五组题目列出，任选一组进行作答，每人只答一组题目，多答无效，满分100分 二、答题步骤： 1. 使用A4纸打印学院指定答题纸（答题纸请详见附件）； 2. 在答题纸上使用黑色水笔按题目要求手写作答；答题纸上全部信息要求手写，包括学号、姓名等基本信息和答题内容，请写明题型、题号； 三、提交方式：请将作答完成后的整页答题纸以图片形式依次粘贴在一个Word &n
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.
机器学习方面:
SVM1、支撑平面-和支持向量交互的平面,分割平面---支持平面中间面也就是最优分类平面2、SVM不是定义损失,而是定义支持向量之间的距离目标函数3、正则化参数对支持向量数的影响LR1、LR的形式:h(x)=g(f(x)) 其中x为原数据,f(x)为线性/非线性回归得到的值,也叫判定边界 g()为Sigmod函数,最终h(x)输出的范围为
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2024-09-30 10:41:22
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目录第一章 绪论1、填空题（1）从技术层面上看，数据挖掘是（ ）。从商业层面看，数据挖掘是（ ）。（2）数据挖掘所得到的信息具有（ ）、有效和实用三个特征。2、数据挖掘在生活场景中的应用3、区分数据挖掘和查询第二章 数据处理基础1、填空题（1）数据是（ ），属性分为（ ）。2、计算题（1）计算相似度量（2）数据统计特征计算3、问答题（1）为什么要数据预处理？列出三种常用的预处理技术？4、噪声数据
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2023-09-11 16:51:21
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数据挖掘期末复习一、判断题1.熵衡量的是系统的不确定性，熵值越大（接近于1）说明系统的不确定性越低。 正确错误二、单选题1.在PCA变换中，应尽量把数据向什么方向投影： 数据集中的方向数据散布大的方向 数据分组特征明显的方向 平行于原始坐标轴的方向2.当样本个数小于数据维数的时候，LDA不能正常工作的原因是： 类间散布矩阵不满秩类内散布矩阵不满秩 计算量过高 Fisher准则无意义3.已知池中有两
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2023-11-08 21:18:10
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数据挖掘重点1、第一章2、第二章3、第三章3.1ID3算法3.2 C4.5算法3.3 CART算法 ==（基尼系数）==3.4 贝叶斯 定理3.6 K-最近邻（KNN）4、第四章 聚类分析4.1 K-means算法4.2、==DBSCAN==：==（必考）==4.3一趟聚类算法5、第五章 关联规则5.1 支持度与置信度5.2 用Aprior算法寻找强关联规则和频繁项集5.3 项集个数计算6、第六
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2023-12-11 13:19:27
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二：mapreduce与spark的对比1.spark基于内存，mapreduce基于磁盘。2.spark更加通用，spark提供了transformation和action这两大类的多个功能api，另外还有流式处理sparkstreaming模块、图计算GraphX等等；mapreduce只提供了map和reduce两种操作，流计算以及其他模块的支持比较缺乏。3.mapreduce任务调度和启动
