数据挖掘案例分析（1）－Apriori算法前言：由于单单学习算法太过于枯燥和乏味，所以我们采取的学习方法是练中学，本人也是之前一点关于数据挖掘的算法知识没有学习，因此可能在理解上还不是很到位，我会尽我最大的努力来进行阐述。我们一起共勉。学习资料来源，《数据挖掘十大算法》－清华大学和《数据挖掘实用案例分析》－机械工业出版社。案例：商业零售业中的购物篮分析一、挖掘目标的提出 &n
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2023-07-07 19:24:39
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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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一个优秀的数据分析师，除了要掌握基本的统计学、数据库、数据分析方法、思维、数据分析工具技能之外，还需要掌握一些数据挖掘的思想，帮助我们挖掘出有价值的数据，这也是数据分析专家和一般数据分析师的差距之一。 数据挖掘主要分为分类算法，聚类算法和关联规则三大类，这三类基本上涵盖了目前商业市场对算法的所有需求。而这三类里又包含许多经典算法。市面上很多关于数据挖掘算法的介绍深奥难懂，今天就给大家用简
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2023-12-29 23:27:45
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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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A
2006年的ICDM（the IEEE International Conference on Data Mining) 上，评选出了数据挖掘领域的十大算法，分别是1，C4.5 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。
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2024-08-11 15:52:33
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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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一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。有监督学习 有监督的学习，即存在目标变量，需要探索特征变量和目标变量之间的关系，在目标变量的监督下学习和优化算法。例如，信用评分模型就是典型的有监督学习，目标变量为“是否违约”。算法的目的在于研究特征变量（人口统计、资产属性等）和目标变量之间的关系。分类算法 分类
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2023-11-11 20:03:32
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C4.5是在ID3算法的基础上发展而来的，是对ID3算法的一种优化。其采用信息增益率作为选择分裂属性的标准，而ID3是以信息增益为标准。这是根本的不同之处，也是优化所在。C4.5相对于ID3的改进包括：①通过信息增益率选择分裂属性，克服了ID3算法中通过信息增益倾向于选择拥有多个属性值的属性作为分裂属性的不足； ②能够处理连续型数据，克服了ID3算法只能处理离散型数据的不足；③在构造决策
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2023-11-02 07:40:08
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1.C4.5算法2. k 均值聚类算法3.支持向量机4. Apriori 关联算法5.EM 最大期望算法 Expectation Maximization6、PageRank 算法7、AdaBoost 迭代算法8、kNN 算法9、朴素贝叶斯算法10、CART 分类算法。 补充：11.随机森林 12.维度降低算法13.渐变增强和AdaBoost1.C4.5算法C4.5是做什么的？
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2024-01-16 19:13:53
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数据挖掘十大经典算法一、 C4.5C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算
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2023-11-27 15:49:19
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一、数据挖掘及算法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。是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类
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2021-03-06 11:08:00
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算法，可以说是很多技术的核心，而数据挖掘也是这样的。数据挖掘中有很多的算法，正是这些算法的存在，我们的数据挖掘才能够解决更多的问题。如果我们掌握了这些算法，我们就能够顺利地进行数据挖掘工作，在这篇文章我们就给大家简单介绍一下数据挖掘的经典算法，希望能够给大家带来帮助。1.KNN算法KNN算法的全名称叫做k-nearest neighbor classification，也就是K
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2023-07-04 11:21:16
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、数据挖掘定义及用途1.定义：2.用途：二、决策树1.理论知识（1）概念（2）算法一般过程（C4.5为例）2.小结三、关联规则1.概述2.关联分析3.小结四、聚类分析（K-means）1.K-means算法（K-均值算法）2.小结五、数据库中的知识发现（KDD）1.KDD过程2.KDD应用六、评估技术1.数据集划分2.
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2023-06-15 15:21:07
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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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数据挖掘简介数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD）中的一个步骤。数据挖掘一般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。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述
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2023-08-07 14:36:18
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1 数据挖掘数据挖掘（Data Mining，简称DM），是指从大量的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程2 机器学习 与 数据挖掘与数据挖掘类似的有一个术语叫做”机器学习“，这两个术语在本质上的区别不大，如果在书店分别购买两本讲数据挖掘和机器学习的书籍，书中大部分内容都是互相重复的。具体来说，小的区别如下：机器学习这个词应该更侧重于技术方面和各种算法，一般提到机器学习就会想到语音识别，
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2023-09-10 15:33:57
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为了进行数据挖掘任务，数据科学家们提出了各种模型，在众多的数据挖掘模型中，国际权威的学术组织 ICDM （the IEEE International Conference on Data Mining）评选出了十大经典的算法。按照不同的目的，我可以将这些算法分成四类，以便你更好的理解。l 分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（Naive Bayes），SVM，KNN，Adaboost，CARTl 聚类
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2023-07-04 11:21:06
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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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数据挖掘作为一门新兴的多学科交叉应用技术，正在各行各业的决策支持活动中扮演着越来越重要的角色。数据挖掘概念的定义描述有若干版本，本文采用的是一个普遍接受的定义:数据挖掘，又称为数据库中的知识发现(KDD)，它是一个从大量数据中抽取出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。一个完整的数据挖掘过程主要包含数据选择、数据预处理、数据挖掘以及知识的表达和解释几个步骤。
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2023-08-15 16:36:24
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