什么是算子 在英文中被成为“Operation”，在数学上可以解释为一个函数空间到函数空间上的映射O：X->X，其实就是一个处理单元，往往是指一个函数，在使用算子时往往会有输入和输出，算子则完成相应数据的转化，比如：Group、Sort等都是算子。 流数据 在自然环境中，数据的产生原本就是流式的。但是当你分析数据时，可以围绕 有界流（bounded）或 无界流（unbounded）
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2024-05-17 19:39:16
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有南方的朋友讲过北方人喜欢打比方，尤其是甲方的，其实也没什么不好了。如果是做菜的话，那么这些算法就相当于烹饪的工具了。对原始的食材进行预处理、加工整合，选择合适烹饪工具，以及对应的方法步骤，最后收获舌尖上的美味，标准化的美味挖掘过程。文章内容都是摘抄的，如果要体现主观能动性的话，那就是算法的选择和排序了，仅此而已。器在道先，先器后道。 1朴素贝叶斯朴素贝叶斯分类法是统计学分类方法，在特
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2024-11-01 13:22:25
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数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和知识的过程。随着数据量的不断增大，如何高效地进行数据挖掘成为了一个重要的问题。算子管理是数据挖掘中的一种关键技术，它可以帮助我们更好地组织、管理和使用数据挖掘算子，提高数据挖掘的效率和准确性。
算子是数据挖掘的基本操作单元，它们可以完成不同的功能，如数据预处理、特征选择、模型训练等。算子管理的目标是将这些算子进行有效的组织和管理，使其可以方便地使用
原创
2024-01-21 10:03:01
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一：python数据分析课程介绍1.数据挖掘流程：数据获取——探索分析——预处理——挖掘建模——模型评估2.课程内容3.课程注意点（1）基础数学知识（2）前置知识：python（3）环境 python3.6.3 pycharm &
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2023-08-15 12:22:06
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数据挖掘算法是创建挖掘模型的机制。若要创建模型，算法将首先分析一组数据，查找特定模式和趋势。然后，算法将使用此分析的结果来定义挖掘模型的参数。 算法创建的挖掘模型可以采用多种形式，这包括：说明在交易中如何将产品分组到一起的一组规则。预测特定用户是否会购买某个产品的决策树。预测销量的数学模型。说明数据集中的事例如何相关的一组分类。Microsoft SQL Server 2005 Analysis
1、气候监测数据集 ://cdiac.ornl.gov/ftp/ndp026b2、几个实用的测试数据集下载的网站 ://.cs.toronto.edu/~roweis/data.html ://.cs.toronto.edu/~roweis/d...
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2015-08-09 18:55:00
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数据挖掘学习总结
（第一次写，可能很多错误） 自己总结的，可能会有很多错误，先更新一部分，主要学习（python）其中主要包括5个种类：数据、分类、回归、关联分析、异常检测数据0.数据包的导入 数据挖掘的第一步就是各种数据包的导入,主要包括:%matplotlib inline
import pandas as pd
import numpy as np
import matpl
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2023-08-10 15:02:26
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2.6 数据离散化和概念分层产生通过将属性值划分为区间，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。区间的标记可以替代实际的数据值。用少数区间标记替换连续属性的数值，从而减少和简化了原来的数据。这导致挖掘结果的简洁、易于使用的、知识层面的表示。离散化技术可以根据如何进行离散化加以分类，如根据是否使用类信息或根据进行方向（即自顶向下或自底向上）分类。如果离散化过程使用类信息，则称它为监督离散化（
一、数据读取根据之前的数据下载后了解到数据是使用CSV格式存储，使用pandas库实现数据的读取。（实验环境为anaconda下，下面数据读取的地址应该为自己数据集所在的绝对路径）import pandas as pd
train = pd.read_csv('./train_set.csv',sep = '\t')#sep是分隔字符的
train.head()#查看前5行数据 根据图中信息知道
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2023-12-06 20:58:03
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文章结构1. 简述Sobel算子2. ndimage.Sobel3. Sobel 算子自实现4. Sobel算子的一些缺陷和替代方案 1. 简述Sobel算子索伯算子主要用于边界检测，该算法相对其他的边界检测算法而言是比较的容易。但是对于噪声的鲁棒性要低于其他的边界检测技术。比如canny。 索伯算子是一种多用于边缘检测的离散性差分算子。索伯算子有两组不同的卷积因子，可以为一张图片做横向以及纵向
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2024-10-01 22:38:12
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科学家研究发现，通过追踪非处方药的销售情况，可以在疫情变得严重前获取其爆发的线索。 近几个月来，隐私问题已经成为互联网政治的第三条高压线。企业搜集了越来越多的用户在线行为信息。他们能够对这些数据做什么以及可以向何人分享这些数据，成为人权活动家、知识产权持有人以及其他人士所争论的热点问题。 卫生保健工业不能在大数据的浪潮中置身度外，但是它也未必要担心一些东西。事实上，对这种集合效应的理解有益于公众健康。 以医疗用品零售监视系统（NRDM）为例，其对遍及美国各地的21000个零售点非处方药进行了监控。获悉人们购买的药物名称和数量，是公共卫生官员开始预测疾病传播短期趋势的一个方法。 ...
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2012-06-30 22:12:00
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数据挖掘算法是创建挖掘模型的机制。若要创建模型，算法将首先分析一组数据，查找特定模式和趋势。然后，算法将使用此分析的结果来定义挖掘模型的参数。 算法创建的挖掘模型可以采用多种形式，这包括： &nb
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2024-01-19 22:34:48
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机器学习-学而不思 深度学习-反省自查卷积神经网络 - CNNCNN 的价值： （1）能够将大数据量的图片有效的降维成小数据量(并不影响结果) （2）能够保留图片的特征，类似人类的视觉原理CNN 的基本原理： （1）卷积层 – 主要作用是保留图片的特征 （2）池化层 – 主要作用是把数据降维，可以有效的避免过拟合 （3）全连接层 – 根据不同任务输出我们想要的结果CNN 的实际应用： （1）图片分
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2024-01-08 11:16:16
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首先说一下文本分析流程：本系列所有大框架内容：NLP学习-分词：NLP学习-清洗：NLP学习-词形标准化：NLP学习-文本特征向量化：NLP学习-建模：暂无本文将介绍文本分析过程中的文本清洗相关内容。先说一个关于数据清洗的内容：数据重复处理数据错误处理数据缺失处理数据异常处理对于我们使用的数据（包括文本、图像、数字信息等）以上操作是必不可少的，但是在文本清洗过程中还需要一些和文本相关的清洗操作，如
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2023-12-06 20:12:06
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(1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。(2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的
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2024-01-11 07:02:18
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在数据挖掘的领域，准确率是评估模型表现的重要指标之一。当我们讨论精准度时，通常会涉及到分类问题。本文旨在探讨“数据挖掘中准确率用于什么类型问题”，意味着准确率在不同业务场景中的应用，以及如何优化和验证这些模型。
首先，通过Mermaid图展示问题的严重度评估。
```mermaid
quadrantChart
title 问题严重度评估
x-axis 业务影响
y-ax
在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。属于描述性模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。关联规则通过量化的数字描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。一般用4个参数来描述关联规则的属性：1.可信度（子集）可信度是指出现了物品集A的事务T中，物品集B也同时出现的概率有多大。比如：如果一个顾客购买了铁锤，那么他也购买铁钉的可能性有多大呢？可信度：购买铁锤的顾客中有70%的人购
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2023-11-15 15:36:23
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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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