分享一份小样本学习资料：国际数据挖掘与知识发现大会，简称 KDD，宾夕法尼亚州立大学的研究者做了关于小样本学习《Learning with Small Data》教程，涵盖迁移学习与元学习等最新内容，值得看！欢迎关注作者同时订阅小样本学习专栏(FSL)，不定期更新学习资料以及个人见解。 摘要在大数据时代，数据驱动方法已在各种应用中越来越流行，例如图像识别，交通信号控制，假新
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2023-08-14 08:49:02
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第1章 初识数据挖掘随着计算机技术、网络技术、通信技术和Internet技术的发展，以及各行各业业务操作流程的自动化，企业内积累了大量业务数据，这些数据动辄以TB计算。这些数据和由此产生的信息是企业的财富，它如实地记录着企业运作的状况。面对大量的数据，迫使人们不断寻找新的工具，来对企业的运营规律进行探索，为商业决策提供有价值的信息，使企业获得利润。能满足企业这一迫切需求的有力工具就是数据挖掘。对于
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2024-01-15 13:27:09
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引言1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，针对以下问题：a. 它是又一种广告宣传吗？
b. 它是一种从数据库、统计学和机器学习发展的技术的简单转换吗？
c. 解释数据库技术发展如何导致数据挖掘
d. 当把数据挖掘看作知识发现过程时，描述挖掘所涉及的步骤。回答：数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。a
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2024-01-15 14:59:23
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1.含义：数据挖掘：指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据分析：可分为广义的数据分析和狭义的数据分析。广义的数据分析就是包括狭义的数据分析和数据挖掘。而我们常说的数据分析指的是狭义的数据分析。它指根据分析目的，用适当的统计分析方法与工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用。2.区别：（1）“数据分析”的重点
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2023-08-31 21:11:14
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课程内容介绍 网络是建模复杂的社会，技术和生物系统的基本工具。结合在线社交网络的出现和生物科学中大规模数据的可用性，本课程着重分析大型网络，这些大型网络提出了一些计算，算法和建模方面的挑战。通过学习他们的底层网络结构和连接关系，向学生介绍了机器学习技术和数据挖掘工具，这些工具和数据挖掘工具易于揭示对社会，技术和自然世界的见解。 主题包括：食物链和金融市场的健壮性和脆弱性；万维网的算
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2023-08-12 21:22:14
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[b]数据挖掘解决的典型商业问题[/b]
需要强调的是，数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前，在很多领域，数据挖掘(data mining)都是一个很时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售（如超级市场）等商业领域。数据挖掘所能解决的典型商业问题包括：数据库营销（Database Marketing）、客户群体划分（Customer Se
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2023-09-04 10:19:13
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数据挖掘应用目前在国内的基本结论是“大企业成功案例少，中小企业需求小”。但是对于市场来说，如果不是真的“没有人买”所以“没有人卖”，那一定是创新的机会所在。个人的判断是，一个数据库只要有几十万以上记录，就有数据挖掘的价值。 搜集以下案例，希望有一定的启发和学习价值。 1. 哪些商品放在一起比较好卖? 这是沃尔玛的经典案例：一般看来，啤酒和尿布是顾客群完全不同的商品。但是沃尔玛一年内数据挖
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2023-12-18 22:49:56
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上文中描述了newsgroup18828文档集的预处理及贝叶斯算法的JAVA实现，下面我们来看看如何实现基于KNN算法的newsgroup文本分类器1 KNN算法的描述KNN算法描述如下：
STEP ONE:文本向量化表示,由特征词的TF*IDF值计算
STEP TWO:在新文本到达后，根据特征词确定新文本的向量
STEP THREE:在训练文本集中选出与新文本最相似的 K 个文本，相似度用向量夹
一,数据模式概念/类描述:特性化和区分 归纳，总结和对比数据的特性。关联分析 分类和预测可以用来预报某些未知的或丢失的数据值。聚类分析将类似的数据归类到一起，形成一个新的类别进行分析 最大类内的相似性和最小化类间的相似性。比如画圈。 孤立点分析 孤立点:一些与数据的一般行为或模型不一致的孤立的数据。 通常孤立点被作为“噪音”或异常被丢弃。但是在欺事件中可以通过罕见事件进行孤点分析而得出结论。比如银
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2023-12-01 11:23:28
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之前介绍过两个帆软的数据挖掘案例：《一个案例告诉你，数据挖掘如何用于企业生产》《店铺如何选址？这套算法预算销售额，误差仅300元！》都是应用于实际业务场景的案例，并且带来了切切实实的收益！那这样的数据挖掘方案，到底是如何的呢？有哪些常用并成熟的挖掘应用，能解决什么问题？技术架构是怎样的，需要什么样的工具支撑？本文将细细讲述下。基本介绍帆软的数据挖掘方案，提供多种算法功能以及脚本支撑和技术解决方案，
推荐算法大致上有两种：基于内容的过滤和协同过滤；基于内容：在基于内容的推荐系统中，项目或对象是通过相关特征的属性来定义的，系统基于用户评价对象的特征、学习用户的兴趣，考察用户资料与待预测项目的匹配程度 协同过滤：基于协同过滤的推荐算法是基于这样的假设：为一用户找到他真正感兴趣的内容的好方法是首先找到与此用户有相似兴趣的其他用户，然后将他们感兴趣的内容推荐给此用户。它一般采用最近邻技术，利用用户的历
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2024-01-11 22:03:33
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目录什么是数据挖掘分析数据挖掘能够干什么描述评估预测分类聚类关联数据挖掘的一般流程业务理解阶段数据理解阶段数据准备阶段建模阶段评估阶段部署阶段什么是数据挖掘分析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---百度百科从百科的定义中，有几个关键字标签：大量数据、算法、搜索、信息对应到日常工作中，也就是：提出需要解决的问题、圈定数据范围、设计算法模型、找出解决办法数据挖掘能够干什么总得
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2023-10-23 09:27:49
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基于大数据挖掘----浅谈大数据与大数据挖掘一、大数据技术1.1大数据的定义大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从某种意义上来说，大数据是为了更经济地从高频率的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代构架和技术。 简而言之，大数据就是数据分析的前
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2023-11-02 09:19:35
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在现代社会中，公司大多数商务流程的核心部分是数据。而数据挖掘的任务就是在如此海量的数据中发现有用的数据。但是仅仅发现数据那是不够的。我们必须对这种模型做出一定的反应，并采取行动，最后将有用的数据转换成信息，信息变成行动，行动转换成价值。这个就是数据挖掘在商业应用上的一个完整的流程。下面给出一个完整数据挖掘过程的四个步骤：1、鉴别商业问题2、使用数据挖掘技术将数据转换成可以采取行动的信息。3、根据信
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2023-09-17 13:54:53
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数据挖掘常用算法及其在医学大数据研究中的应用 医院信息化的发展及云计算、大数据、物联网、人工智能等在医疗领域的应用，为医学数据的获取、存储及处理提供了极大便利。数据挖掘也随着计算机技术得到了广泛应用，从而提高了数据利用效率，拓展了知识发现的广度与深度。目前，医院已积累了大量医疗相关数据。医学大数据与数据挖掘的结合，能够帮助人们从存储的大体量、高复杂的医学数据中提取有
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2023-05-30 09:06:14
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前言本篇文章主要是继续前几篇Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法，算法介绍后，经过这几种算法综合挖掘和分析之后，对一份摆在公司面前的人员信息列表进行推测，挖掘出这些人员信息中可能购买自行车的群体，把他们交个营销部，剩下的事就是他们无情的对这群团体骚扰、推荐、营销....结果你懂的！本篇也是数据挖掘各层次间最高的产物，推测
关键词：数据挖掘；知识；分析；市场营销；金融投资 随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛 应用，人们积累的数据越来越多。由此，数据挖掘技术应运而生。下面，本文对数据技术及其应用作一简单介绍。一、数据挖掘定义 数据挖掘(Data Mining)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，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息
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2023-10-30 21:57:19
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一、综述本节介绍了一些提高分类准确性的技巧，主要学习了三种组合分类方法(bagging、boosting、随机森林)(1-4)和一些应对不均衡数据的处理方法(过抽样、欠抽样、阈值移动、组合方法)(5)。二、主要内容 1、组合方法概念：将多个模型/基分类器组合在一起，创建一个改进的分类模型；对于一组待预测数据，每个基分类器分别进
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2023-11-13 21:44:47
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引言 在电子商务领域，通过Web数据挖掘，不仅可以从大量多种多样信息的Web页面中提取出我们需要的有用的知识，还可以得到关于群体用户访问行为和方式的普遍知识，用以改进Web服务设计。更重要的是，通过对用户特征的理解和分析，如对用户访问行为、频度、内容等的分折，提取出用户的特征，从而为用户定制个性化的界面，有助于开展有针对性的电子商务活动。[1][2] 1．We
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2024-01-05 23:13:48
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# 数据挖掘与数据处理入门指南
## 引言
在数据科学的领域，数据挖掘和数据处理是必不可少的步骤。数据挖掘旨在从大量数据中提取有价值的信息，而数据处理则是将原始数据转化为高质量的可用数据。本篇文章将指导你如何实现数据挖掘过程，并提供所需的代码示例，以帮助你理解各种步骤。
## 流程概述
下面是数据挖掘和数据处理的基本流程：
| 步骤 | 描述
