理论来说,如果不同的模型在评分上类似但是结果上差异较大,那么这些不同的模型融合效果会比较理想.内容简介1. 简单加权融合:回归(分类概率):算术平均融合,集合平均融合(权重的差异不宜过大)分类:投票(Voting)综合: 综合排序(Rank averaging),log融合 (分线性)2. stacking/blending构建多层模型,并利用预测结果再拟合预测3. boosting/
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2023-08-12 20:25:18
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决策树理论1.前言：2.决策树概述：3.信息增益3.1熵与条件熵4.ID3算法5.C4.5算法6.剪枝7.CART算法7.1基尼指数 1.前言：机器学习是由模型、策略、和算法实现的，所谓模型是由该模型的所有参数所组成的假设空间、而策略是指按照怎样的方式在假设空间中选择某个特定参数组合的模型。即策略对应着损失函数的最小化。而所谓算法则是实现损失函数最小化的方法，如梯度下降、牛顿法。2.决策树概述：
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2024-06-25 21:09:02
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随着人口红利的逐渐消失，App运营商的商业化出路在哪里？2015年第八届中国R语言会议（上海）期间，来自诸葛io的数据科学家任万凤给你答案。 R是一门用于数据分析和图形展示的语言、平台和环境，其官方机构每年都会举办useR！会议，各个国家及地区也定期有R用户的交流活动。 中国R语言会议自2008年以来，已经办到了第八届。2015年，在统计之都和各地高校的支持下，已经成功举办了西
原创
2015-11-21 16:55:51
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“就香水市场份额而言，亚洲占全球销售额的8%，仅占拉丁美洲的20%，而中国仅占全球销售额的0.8%。从国际市场角度来看，香水市场是一个438.9亿美元的产业，每年至少有300种新产品推出。”要点提示在法国，香水就像衣食住行一样不可或缺，而占世界人口约20%的中国，只占全球香水销售的1.5%。国内消费者不习惯使用香水。购买的香水往往只在出席特殊场合时使用。香水在中国仍然是一个比较新的东西。
原创
2021-07-01 17:18:06
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数据挖掘的目标并不在于单纯的数据采集策略，而是深入分析和利用这些数据，为决策提供支持。为此，一个可靠的备份与恢复策略是确保数据安全的基础。在这篇博文中，我们将探讨如何设计一个有效的备份与恢复方案，并通过各个环节的分析和示例来阐明这一过程。
## 备份策略
首先，让我们建立一个清晰的备份策略。备份策略应该基于可视化的思维导图来呈现，这有助于团队理解不同组件的关系及其在整个架构中的位置。整体存储架
“就香水市场份额而言，亚洲占全球销售额的8%，仅占拉丁美洲的20%，而中国仅占全球销售额的0.8%。从国际市场角度来看，香水市场是一个438.9亿美元的产业，每年至少有300种新产品推出。”要点提示在法国，香水就像衣食住行一样不可或缺，而占世界人口约20%的中国，只占全球香水销售的1.5%。国内消费者不习惯使用香水。购买的香水往往只在出席特殊场合时使用。
原创
2021-07-01 17:18:44
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为了确保系统和应用的安全性，漏洞挖掘和安全审计成为了至关重要的环节。通过源代码审计、黑盒测试、渗透测试、安全策略审查等技巧
原创
2023-08-29 09:51:22
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很多人估计还不清楚数据挖掘的目的是什么，其实数据挖掘的两大目的就是是预测和描述数据，其中前者的计算机建模及实现过程通常被称为监督学习(supervised learning) ，后者的则通常被称为无监督学习(supervised learning) 。往更细分，数据挖掘的目标可以划分为以下这些： 预测数据 预测性挖掘任务对当前数据进行推断，以做出预测。预测主要包括分类——将样本划分到几个预定义类之
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2023-11-23 13:36:49
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数据挖掘的目的不在于数据采集策略
在数据挖掘过程中，核心目标不仅限于有效的数据采集策略，更重要的是从收集到的数据中提炼出洞察和知识。然而，这种转变需要一个系统的方法，包括环境准备、分步指南、深入的配置详解、功能验证与测试、以及后续优化与扩展应用。以下是解决“数据挖掘的目的不在于数据采集策略”问题的详细步骤。
## 环境准备
在开展数据挖掘工作之前，需要确保所有前置依赖已安装。推荐使用Pyth
随着信息时代的来临以及大数据的发展，数据挖掘和数据分析也如雨后春笋般火热起来，很多人对于数据挖掘和数据分析也是字面上的了解，对这两种事物并没有多么深入的了解，下面我们就给大家讲一讲这两种事物的区别。其实在数据应用的角度上面来说，这个问题其实没有什么意义，这是因为在企业的商业战争中，在通过使用数据分析分析问题的时候，我们首先考虑的是思路，考虑完了这些思路我们才会对与思路匹配的分析
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2023-08-27 01:57:54
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今天看Flatten, Expand, Mine: The three pillars of Google’s strategy，很有趣的文
原创
2023-04-09 11:33:27
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就香水市场份额而言，亚洲占全球销售额的8%，仅占拉丁美洲的20%，而中国仅占全球销售额的0.8%。从国际市场角度来看，香水市场是一个438.9亿美元的产业，每年至少有300种新产品推出。 要点提示
在法国，香水就像衣食住行一样不可或缺，而占世界人口约20%的中国，只占全球香水销售的1.5%。国内消费者不习惯使用香水。购买的香水往往只在出席特殊场合时使用。香水在中国仍然是一个比
原创
2022-11-07 13:38:53
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大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 聚类分析算法）
）
本篇文章主要是继续上一篇Microsoft决策树分析算法后，采用另外一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。应用场景介绍通过上一篇中我们采用Microsoft决策树分析算法对已经发生购买行为的订单中的客户属性进行了分析，可以得到几点重要
数据挖掘算法组件化组件一 : 模型或模式结构组件二 : 数据挖掘任务组件三 : 评分函数组件四 : 搜索和优化算法组件五 : 数据管理策略数据挖掘算法 组件化思想应用
原创
2022-03-09 10:14:52
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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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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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# 数据挖掘之源码挖掘
在计算机科学领域，数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。而在软件开发中，源码挖掘则是从源代码中提取信息、寻找模式或发现潜在问题的重要环节。通过分析代码，开发者可以了解软件的结构和逻辑，从而更好地维护和优化其性能。
## 源码挖掘的概念
源码挖掘是应用数据挖掘技术于软件源代码分析的过程。这一过程包括几个步骤：数据收集、数据清理、特征提取和模式识别。接下来，我们将详
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
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2023-11-03 11:29:56
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# 数据挖掘: 从目标出发的探索之旅
数据挖掘是现代信息处理领域中的一个重要环节，也是一项日益受到重视的技术。尽管数据采集策略是数据挖掘的起点，但数据挖掘的真正目标在于分析和理解这些数据，从中发现潜在的模式和知识。本文将深入探讨数据挖掘的目标，提供相应的代码示例，并通过类图和序列图来阐明相关概念。
## 数据挖掘的目标
数据挖掘的目标通常可以概括为以下几个方面：
1. **模式识别**：找
数据挖掘是一门多交叉研究领域。至于数据挖掘的理念和概念，本人没有兴趣去关注，我们只关注的是如何挖掘数据，挖掘知识的一些手段。数据挖掘都有哪些东西可以挖掘呢？关联知识挖掘：反映了一个事件和其他事件之间的依赖或关联。（数据库中的关联是现实世界中事物联系的表现。）分类：分类技术是一种有监督的学习，即每个训练样本的数据对象已经有类标识，通过学习可以形成表达数
原创
2016-12-20 16:09:37
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