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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针对数据挖掘过程中直接与数据相关的部分，SAS公司提出了SEMMA方法论，将数据挖掘的核心过程分为抽样（Sample）、探索（Explore）、修整（Modify）、建模（Model）、评估（Assess）几个阶段。1.数据抽样数据抽样就是从数据集中抽取具有代表性的样本，样本应该大到不丢失重要的信息，小到能够便于操作。2.探索使用可视化方法或主成分分析、因子分析、聚类等统计方法对数据进行探索性分析
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2023-06-14 11:36:02
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# 数据挖掘入门指南
数据挖掘是从大量的数据中寻找有用信息的过程，它结合了统计学、机器学习和数据库技术等多个领域的知识。随着大数据时代的到来，数据挖掘的重要性日益凸显。本文将介绍数据挖掘的基本概念和常用的数据挖掘算法，并通过代码示例演示。
## 1. 数据挖掘的基本概念
数据挖掘的目标是从大量的数据中发现隐藏在其中的模式和规律。它包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。下面我们将
原创
2023-07-19 19:05:48
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数据挖掘知识总结（一）1.数据挖掘产生的背景&&驱动力DRIP（Data Rich Information Poor）四种主要技术激发了人们对数据挖掘技术的开发、应用和研究的兴趣：超大规模数据库的出现，如商业数据仓库和计算机自动收集数据记录手段的普及先进的计算机技术，如更快和更大的计算能力和并行体系结构对海量数据的快速访问，例如分布式数据存储系统的应用统计方法在数据处理领域应用的不
python有强大的第三方库，广泛用于数据分析，数据挖掘、机器学习等领域，下面小编整理了python数据挖掘的一些常用库，希望对各位小伙伴学习python数据挖掘有所帮助。1. Numpy能够提供数组支持，进行矢量运算，并且高效地处理函数，线性代数处理等。提供真正的数组，比起python内置列表来说， Numpy速度更快。同时，Scipy、Matplotlib、Pandas等库都是源于 Numpy
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2023-06-29 00:49:18
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写在前面，本文主要以李航老师的《统计学习方法》内容为主，穿插数据挖掘知识，持续更新ing！总结比较1.1机器学习和数据挖掘的关系机器学习是数据挖掘的重要工具。数据挖掘不仅仅要研究、拓展、应用一些机器学习方法，还要通过许多非机器学习技术解决数据仓储、大规模数据、数据噪音等等更为实际的问题。机器学习的涉及面更宽，常用在数据挖掘上的方法通常只是“从数据学习”，然则机器学习不仅仅可以用在数据挖掘上，一些机
# 机器学习数据挖掘案例源码
机器学习是一种利用算法和统计模型来让计算机从数据中学习和识别模式的领域。在数据挖掘中，机器学习算法可以用来预测未来的趋势、识别异常和分类数据等。本文将通过一个简单的案例来介绍机器学习数据挖掘的基本概念和代码实现。
## 案例背景
假设我们有一个电商网站，我们想要通过用户的购买历史来预测用户是否会购买一件新的产品。我们可以将这个问题看作是一个分类问题，我们需要训练
原创
2023-08-02 10:44:09
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原YOLO源码详解（五）-追本溯源7*7个grid原YOLO源码详解（五）- YOLO中的7*7个grid和R
原创
2023-06-25 09:34:18
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我第一次接触自然语言处理还是研一的时候，当时我读的是那本经典书籍《数学之美》，之后我就对NLP/文本挖掘/IR方向兴趣比较大，所以也一直想毕业后去搜索相关公司。但是考虑到自己的基础水平，迟迟没有深入研究，其实主要原因是我一直在补计算机类基础知识呢，因为我是比较看重基础的，现在还差编译原理了，时间不够用了，也得感叹下，要学的知识太多了。前几天双11买了本《统计自然语言处理》，打算深入的研究下，所
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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块，分别是数据统计分析结果展示平台、后台管理系统和数据存储平台，其总体功能架构如图所示。系统实现1、开发环境及框...
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2022-09-22 09:23:41
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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
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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海量数据挖掘分析与可视化实战报告课程名称：海量数据挖掘分析与可视化实战实训学期： 2021-2022学年第二学期 实训时间： 第16周 &n
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
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。 一、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。
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2023-07-21 23:40:54
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Data Mining可分为三大类六分项来说明：Classification和Clustering属于分类区隔类；Regression和Time-series属于推算预测类；Association和Sequence则属于序列规则类。Classification是根据一些变量的数值做计算，再依照结果作分类。（计算的结果最后会被分类为几个少数的离散数值，例如将一组数据分为 "可能会响应"&n
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2023-09-04 15:58:04
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