# 数据挖掘与人工智能：入门指南
在当今的数据驱动时代，数据挖掘与人工智能（AI）之间的关系越来越紧密。作为一名新手开发者，理解数据挖掘是否属于AI是一个重要的起点。在这篇文章中，我们将探讨数据挖掘的基本流程、步骤及其与人工智能的关系，并提供相关代码示例。
## 数据挖掘的基本流程
首先，我们需要了解数据挖掘的基本步骤。下面是一个数据挖掘流程的概述：
| 步骤 | 描述
视乎已经听到或看到无数遍数据挖掘了，那么，你知道那是什么吗？关于什么是数据挖掘，很多学者和专家给出了不同的定义，以下我们列出几种常见的说法： “简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或‘挖掘’知识。该术语实际上有点用词不当。数据挖掘应当更正确地命名为‘从数据中挖掘知识’，不幸的是它有点长。许多人把数据挖掘视为另一个常用的术语‘数据库中知识发现’或KDD的同义词。而另一些人只是把数据挖掘视为数据库中知
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2023-11-01 19:48:05
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一、 概念DBSCAN是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。低密度区域中的点被视为噪声而忽略，因此DBSCAN不产生完全聚类。二、 伪代码1 将所有点标记为核心点、边界点和噪声点。2 删除噪声点。3 &nb
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2023-07-14 09:51:22
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学习数据挖掘算法也有一段时间了，某天小伙伴问我，你学的这个跟我们之前学校学的数据结构算法有什么区别吗。我很快回答：当然有区别啊。其实过后细想，究竟有啥区别。就是因为这个问题，才有了今天这篇文章。那么在我们开始前，可以先暂停阅读一分钟，回忆下已了解数据结构的算法还有数据挖掘算法，思考下这两种算法有区别吗。下面我们称数据结构算法为经典算法。首先我们来看看算法是什么看看维基百科的定义算法（algorit
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2024-01-17 14:23:12
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# 数据挖掘与算法岗：新手指南
数据挖掘是当前数据科学领域的重要组成部分，它不仅涉及到数据的分析和处理，还包括将数据转化为可用信息的过程。在这个过程中，很多人会问：“数据挖掘属于算法岗吗？”今天，我会为你详细解答这个问题，并教你如何实现数据挖掘的基本流程。
## 数据挖掘的基本流程
数据挖掘的基本流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
由于数据科学刚刚兴起，数据科学家作为一种新生职业被提出，数据研究高级科学家Rachel Schutt将其定义为”计算机科学家、软件工程师和统计学家的混合体“。数据挖掘作为一个学术领域，横跨多个学科，涵盖了统计学、数学、机器学习和数据库等，此外还包括各类专业方向比如从油田电力、海洋生物、历史文本、电子通讯、法律税务等的各个专业领域。注意每一分类都需要相当的行业经验。
而要明白某一事物的本质，就需要
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2023-08-11 08:34:39
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数据挖掘包括 AI 吗？
在现代数据科学领域，数据挖掘和人工智能（AI）常常被视为相互关联但又有所区别的概念。数据挖掘专注于从大量的数据中提取有用的信息，而 AI 则主要涉及创建能够执行任务的智能系统。为了深入探讨“数据挖掘是否包括 AI”的问题，我将从背景、技术原理，到架构解析及应用场景等多个维度进行分析。
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A(数据挖掘过程) -->
大数据时代已经来临，利用网络和生活中产生的大量数据发现问题并创造价值，使得数据挖掘成了一门新的学科和技术。那么什么是大数据挖掘，数据挖掘的过程是什么，以及它的具体算法又有哪些?今天这篇文章，将带你一起了解数据挖掘的那些事儿。 01、首先，数据挖掘到底是什么?官方的定义，数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知
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2023-11-06 19:08:30
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## 理解AI算法与数据挖掘的关系
在现代科技中，AI（人工智能）和数据挖掘是两个紧密相关的领域。在这个过程中，我们需要理清楚这两者之间的联系，以及如何实现相关的算法。本文将带你逐步了解这个初学者所关心的问题：“AI算法包括数据挖掘吗”。我们将通过一个简单的流程图和关系图来帮助你理解，并且在每一步中给出示例代码。
### 流程图概述
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人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）之间的关系人工智能是什么： 就是类似电影中终结者，像阿尔法狗这类的具有一定的和人类智慧同样本质的一类智能的物体。人工智能和机器学习的关系： &nbs
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2023-12-17 15:15:42
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在数据挖掘领域，KNN（K-最近邻算法）和决策树都是广泛使用的模型。KNN是一种基于实例的学习算法，通过分析邻近样本来进行分类或回归，而决策树则通过构建树形结构来实现决策过程。这两者都属于数据挖掘的范畴，因为它们的目标都是从数据中提取有价值的信息和模式。在接下来的内容中，我们将探讨如何通过备份策略、恢复流程、灾难场景等多角度对KNN和决策树的使用进行全面分析。
### 备份策略
在数据挖掘过
文章目录1. 数据仓库基础知识1.1 数据仓库的基本特性1.2 数据仓库的数据模式1.3 数据仓库的体系结构2. 数据挖掘基础知识2.1 数据挖掘的分类2.2 数据挖掘技术2.3 数据挖掘的应用过程 传统数据库在联机事务处理(OLTP)中获得了较大的成功，但是对管理人员的决策分析要求却无法满足。因为管理人员希望对组织中的大量数据进行分析，了解组织业务的发展趋势，而传统的数据库中只能保留当前的管
人工智能是计算机科学的一个分支，机器学习是计算机科学和统计学的交叉学科。数据挖掘是机器学习和数据库的交叉。数据挖掘利用机器学习的技术来分析海量数据，人工智能也用机器学习的方法解决问题。如：个性化推荐，就是通过机器学习的一些算法、技术分析平台上的各种购买，浏览和收藏日志的海量数据，得到一个推荐模型，来预测你喜欢的商品。 人工智能Artificial Intelligence：缩
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2023-07-07 10:28:01
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# AI 实现数据挖掘的入门指南
数据挖掘，作为一种从大量数据中提取有用信息的方法，已在各个行业中获得了广泛应用。通过运用人工智能（AI）技术，开发者可以更加高效地处理和分析数据。本文将为刚入行的小白介绍如何实现数据挖掘，并带您了解整个流程。
## 流程概述
在开展数据挖掘之前，我们需要制定一个清晰的步骤计划。以下是数据挖掘的一般流程：
| 步骤 | 描述
# 数据挖掘与AI入门指南
数据挖掘与人工智能（AI）是当今技术发展的热门领域。作为一个刚入行的小白，了解整个流程和相关技术将帮助你顺利入门。接下来，我将为你详尽介绍数据挖掘和AI的基本流程，并提供相应的代码实例和说明。
## 数据挖掘与AI的流程
在开始实际编码之前，我们需要了解整个工作流程。以下是一个基本的数据挖掘与AI的步骤：
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区别：大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。大数据：指无法在可承受的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；在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·
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2023-09-03 09:18:56
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1.以下哪个不属于大数据的技术特征（）。A.分析全面的数据 B.关注数据的相关性 C.力求数据的精确性 D.重视数据的复杂性2.使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务（）。A.寻找模式和规则 B.探索性数据分析 C.建模描述 D.预测建模3.下面哪种不属于数据预处理的方法（）。A.变量代换 B.离散化 C.聚集 D.估计遗漏值4.下面关于数据开放的陈述哪个是不正确的（）
1 --查询表信息
2 xxx_tables--包含表的基本描述信息和统计信息
3 xxx_tab_columns--包含表中列的描述信息和统计信息
4 xxx_all_tables--包含当前数据库所有的关系表和对象表信息
5 xxx_tab_comments--包含所有表和视图的注释信息
6 xxx_col_comments--包含所有表和视图的列注释信息
7 xxx_tab_st
过拟合&欠拟合我们使用测试集上的误差来近似泛化误差。所以不能在测试数据上调整参数，这样会造成完全的过拟合。 k折交叉验证会轮流留出一部分进行调参。 造成这些现象的有模型复杂度和训练数据集大小等因素。 欠拟合可能是由于模型复杂度不高。 一般有两种方法来应对过拟合：权重衰减（L2范数正则化）Dropout（以一定概率丢弃隐藏单元）、 丢弃法中，隐藏单元有概率p会被丢弃，1-p概率被拉伸。丢弃发
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2023-11-21 07:19:48
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数据挖掘：What？Why？How？这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议先看下以前的一些回答。什么是数据挖掘？怎么培养数据分析的能力？如何成为一名数据科学家？磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点：数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。数据挖掘技术更适合
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2023-09-10 10:06:23
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