文章目录一、噪声数据1.1 分箱1.2 回归1.3 聚类1.4 其他二、数据清理作为一个过程2.1 偏差检测2.1.1 使用“元数据”：关于数据的数据2.1.2 编码格式：存在使用不一致、数据表示不一致2.1.3 字段过载2.1.4 唯一性规则2.1.5 连续性规则2.1.6 空值规则2.2 数据变换（纠正偏差）2.3 迭代2.4 加强交互性三、数据集成和变换3.1 数据集成3.2 数据变换3.
第二章：数据单个对象单个属性之间的相似度和相异度：Euclidean距离：：Minkowski距离：第三章：数据预处理分箱：具体见如下博客： 所谓“分箱”，实际上就是按照属性值划分的子区间，如果一个属性值处于某个子区间范围内，就称把该属性值放进这个子区间所代表的“箱子”内。在采用分箱技术时，需要确定的两个主要问题就是：如何分箱以及如何对每个箱子中的数据进行平滑处理。**分箱的方法：**有4种：等深
机器学习解决的四大类问题： 1.分类：分类可以找出这些不同种类客户之间的特征，让用户了解不同行为类别客户的分布特征，从而进行商业决策和业务活动，如：在银行行业，可以通过阿里云机器学习对客户进行分类，以便进行风险评估和防控；在销售领域，可以通过对客户的细分，进行潜客挖掘、客户提升和交叉销售、客户挽留等 2.聚类：通常”人以群分，物以类聚”,通过对数据对象划分为若干类，同一类的对象具有较高的相似度，
Task3特征工程常见的特征工程包括：异常处理：通过箱线图（或 3-Sigma）分析删除异常值；BOX-COX 转换（处理有偏分布）；长尾截断；特征归一化/标准化：标准化（转换为标准正态分布）；归一化（抓换到 [0,1] 区间）；针对幂律分布，可以采用公式： log(1+x1+median)log(1+x1+median)数据分桶：等频分桶；等距分桶；Best-KS 分桶（类似利用基尼指
数据清理-噪声数据 数据清理例程试图填充缺失的值、光滑噪声并识别离群点、纠正数据中的不一致。 噪声数据 噪声（noise）是被测量的变量的随机误差或方差。光滑数据，去除噪声方法如下。 1.分箱（binning） 分箱方法通过考察数据的近邻（即周围的值）来光滑有序数据值。这些有序的值被分不到一些桶或箱
原创
2022-06-10 19:26:18
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数据挖掘数据挖掘的定义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据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。1. 技术上的定义数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的
图像去噪图像噪声介绍1.什么是图像噪声图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素即可称为图像噪声(即图像数据中的干扰信息)2.图像噪声的来源图像获取过程数字图像传输的过程3.特点噪声的分布和大小不规则噪声和原图像有相关性噪声具有叠加性4.分类1.高斯噪声（它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布）根据Box-Muller变换原理，建设随机变量U1、U2来自独立的处于(0,1)之间的均匀分布
一、什么是等价类划分法1、等价类划分法是一种重要的、常用的黑盒测试方法，它将不能穷举的测试效果：...
原创
2022-10-18 16:50:51
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是一种重要的、常用的黑盒测试方法，不需要考虑程序的内部结构，只需要考虑程序的输入规格即可。它将不能穷举的测试过程进行合理分类，从而保证设计出来的测试用例具有完整性性和代表性。在有限的测试资源情况下，用少量有代表性的数据得到比较好的测试效果。有效等价类：指符合《需求规格说明书》，输入合理的数据集合。无效等价类：指不符合《需求规格说明书》，输入不合理的数据集合。思考步骤：（1）确定...
原创
2021-08-07 09:45:46
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是一种重要的、常用的黑盒测试方法，不需要考虑程序的内部结构，只需要考虑程序的输入规格即可。它将不能穷举的测试过程进行合理分类，从而保证设计出来的测试用例具有完整性性和代表性。在有限的测试资源情况下，用少量有代表性的数据得到比较好的测试效果。有效等价类：指符合《需求规格说明书》，输入合理的数据集合。无效等价类：指不符合《需求规格说明书》，输入不合理的数据集合。思考步骤：（1）确定...
原创
2022-02-10 10:04:50
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什么是GRASP 通用责任分配软件模式GRASP为英文General Responsibility Assessment Software Patterns各单词首字母的组合，分别解释为： General：通用的、抽象的、广泛应用的； Responsibility：责任、义务、职责； Assessment：分配责任于一个模块或类； Software：计算机代码、软件；
数据挖掘领域经典算法偶见网页数据挖掘领域十大经典算法，心血来潮，在学习的同时也想验验有哪些知道哪些实现过。2006年12月，国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)闲着没事或者为了提高点会议知名度评选了数据挖掘领域的十大经典算法。首先来看看参加评选的18个候选算法。1：C4.5C4.5就是一个决策树算法，它是决
[b]数据挖掘：[/b]
从数据中获取知识，辅助科学决策。
可以发掘埋藏在海量数据中有价值的信息。
数据挖掘就是从大量的、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、但又有潜在有用信息和知识的过程。
数据挖掘算法大都建立在统计学大数定律基础上。
数据挖掘一般处理的是大量数据，但是小样本数据也是可以进行挖
常用的基本上UCI和w3c的。关于源代码，网上有很多公开源码的算法包，例如最为著名的Weka，MLC++等。Weka还在不断的更新其算法，下载地址：http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/UCI收集的机器学习数据集ftp://pami.sjtu.edu.cnhttp://www.ics.uci.edu/~mlearn/\\MLRepository.htmstatli
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2023-05-30 13:08:29
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问题假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15,35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？等宽划分时在第几个箱？分箱问题分为有监督分箱和无监督分箱。无监督分箱等宽分箱 将变量的取值范围分为k个等宽的区间，每个区间当作一个分箱。
原文标题为“Top 10 Data Mining Mistakes”，作者是John F. Elder IV, Ph.D.编译：IDMer（数据挖掘者）http://www.salford-systems.com/doc/elder.pdf按照Elder博士的总结，这10大易犯错误包括：0. 缺乏数据（Lack Data）1. 太关注训练（Focus on Training）2. 只依
问题1：空间数据挖掘有哪些常用方法，举例说明一种方法的原理及应用. 答：空间数据挖掘的常用方法有：统计法，聚类方法，关联规则发掘方法，Rough集方法，神经网络方法，云理论，证据理论，模糊集理论，遗传算法等算法(出自丁信宙，仇环，苏晓庆. 基于云理论的缺损数据推理和预测 山东理工大学学报 2006年11月)。除此以外还有老师课件上提到的聚类检测，决策树方法等。 以下对
小样本学习是当下机器学习界的一个核心课题。大数据是当下深度学习的咽喉，面临收集成本昂贵，甚至根本无法采集的弊端， 小样本学习的实践价值不言而喻。对于众多产业来说， 真正能够收集到大量样本的是极少数情况，比如人脸识别，互联网上的文本等。而更广大的行业， 数据本身收集就很难，一些隐私伦理等障碍难以跨越，比收集数据更难的还有标注，大数据支撑的机器学习基本使用无望。所谓小样本学习，就是使用远小于深度学习所
本节书摘来自华章出版社《Python数据挖掘：概念、方法与实践》一书中的第1章，第1.3节，作者[美] 梅甘·斯夸尔（Megan Squire），1.3 在数据挖掘中使用哪些技术现在我们对数据挖掘在整个KDD或者数据科学过程中的位置有了了解，下面就可以开始讨论完成这一任务的细节了。从试图定义数据挖掘的早期起，几类相关的问题就一再出现。Fayyad等人在1996年的另一篇重要论文“Fro
《数据挖掘与机器学习》复习根据复习阶段遇到的题型列出比较可能考的知识点第1章 绪论这部分基本概念了解即可第2章 数据预处理光滑噪声数据的方法——分箱分箱的方法：有4种：等深分箱法、等宽分箱法、最小熵法和用户自定义区间法。数据平滑方法：有3种按平均值平滑、按边界值平滑和按中值平滑。分箱等深分箱 统一权重，也成等深分箱法，将数据集按记录行数分箱，每箱具有相同的记录数，每箱记录数称为箱子的深度。这是最简
