一、Python数据挖掘1.1 数据挖掘是什么？数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，通过算法，找出其中的规律、知识、信息的过程。Python作为一门广泛应用的编程语言，拥有丰富的数据挖掘库，使得数据挖掘变得更加容易。1.2 Python的优势为什么我们要选择Python来进行数据挖掘呢？以下几点原因可能解答你的疑惑：语法简洁，易学易用丰富的数据挖掘库和工具跨平台性
转载
2024-08-16 13:38:33
50阅读
python数据挖掘项目实战记录取自《Python数据分析与挖掘实战》一书，整理各个项目中用到的数据处理方法：数据预处理方法建立模型方法绘制图形对于分类问题：用模型分类；混淆矩阵及其绘图；观测其ROC曲线； 对于聚类问题：划分类目数；获取划分类目中心；平行坐标系描述 （一）数据预处理的方法在获取数据之后，会发现一些数据值错误 一、填补空值 二、观察数据分布 三、数据清
转载
2023-09-15 21:21:24
122阅读
第一章 何为数据挖掘一、数据挖掘定义、意义和基本任务1、数据挖掘**是从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模型和趋势，并根据这些信息建立起用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。**简言之就是在海量的数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供方向、决心等。2、数据挖掘的意义：数据挖掘有助于企业发现业务的趋势，揭示已知事实，预测未知的结果，对于企业保
转载
2023-08-06 14:16:50
92阅读
前言本实例采用python3环境，编辑器采用Jupyter Notebook，安装使用方法请参考，本实例中所用到的附件内容放在文末，如果想要自行运行一下代码，可以尝试一下。Jupyter Notebook介绍、安装及使用教程亲和性分析示例终于迎来了第一个数据挖掘的例子，我们拿这个亲和性分析的示例来具体看下数据挖掘到底 是怎么回事。数据挖掘有个常见的应用场景，即顾客在购买一件商品时，商家可以趁机了解
转载
2024-01-21 05:34:42
167阅读
我的工程实践选题是基于数据挖掘技术和大数据分析的成绩预判系统，该选题的主要难点在于利用数据挖掘技术和机器学习的方法对给定的一系列特征量进行数据分析和做出成绩预判。考虑到运用到人工智能领域的机器学习技术，我参考了人工智能课程的一些教材官方源代码在这里跟大家分享一下自己关于代码风格的一些认知和理解。
转载
2023-05-29 23:01:02
74阅读
什么是数据挖掘？数据挖掘是从庞大的数据集中寻找潜在有用模式的过程。它是一种多学科技能，使用机器学习，统计学和AI来提取信息以评估未来事件的概率。从数据挖掘中获得的见解用于营销，欺诈检测，科学发现等。 数据挖掘就是要发现数据之间隐藏的、未被怀疑的、以前未知但有效的关系。数据挖掘也称为数据中的知识发现（KDD），知识提取，数据/模式分析，信息收集等。数据类型可以对以下类型的数据执行数据挖掘关系数据库数
转载
2023-07-29 20:21:41
166阅读
数据挖掘是一个从大量数据中提取有用信息和知识的过程。Python作为一种强大的编程语言，结合其丰富的库和工具，使得数据挖掘工作变得简单而高效。本文将介绍Python在数据挖掘中的基本应用，并通过一些简单的例子和样例代码来展示如何使用Python进行数据挖掘。一、数据准备在进行数据挖掘之前，首先需要准备数据。这通常包括数据的收集、清洗和预处理。Python中的pandas库是处理数据的强大工具。im
转载
2024-05-31 09:56:31
285阅读
1.2 工具简介数据挖掘软件的历史并不长，甚至连“数据挖掘”这个术语也是在19世纪90年代中期才正式被提出。如今，商用数据挖掘软件和开源工具都已经非常成熟，不仅提供易用的可视化界面，还集成了数据处理、建模、评估等一整套功能。部分开源的数据挖掘软件，采用可视化编程的设计思路。之所以这么做，是因为它能足够灵活和易用，更适合缺乏计算机科学知识的用户，如WEKA和RapidMiner。当用户拥有较多特定的
转载
2024-06-18 21:29:36
37阅读
2.3 项目—发现软件项目标签中的关联规则1997年，Freshmeat网站创立，它是一个跟踪免费、自由和开放源码软件（FLOSS）项目的目录。2011年，该网站更名为Freecode。在出售、并购和多次网站重新设计之后，2014年，Freecode网站的所有更新都停止了。这个网站仍然在线，但是不再更新，目录中也不再加入任何新项目。现在，Freecode是20世纪90年代和21世纪初FLOSS项目
转载
2024-01-10 15:53:30
67阅读
本节书摘来自华章社区《Python数据挖掘：概念、方法与实践》一书中的第2章，第2.3节项目—发现软件项目标签中的关联规则，作者[美] 梅甘·斯夸尔（Megan Squire），2.3 项目—发现软件项目标签中的关联规则1997年，Freshmeat网站创立，它是一个跟踪免费、自由和开放源码软件（FLOSS）项目的目录。2011年，该网站更名为Freecode。在出售、并购和多次网站重新设计之后，
转载
2024-01-31 09:26:30
69阅读
数据挖掘流程及主流工具
限于篇幅，本文并不想对数据挖掘的技术多加阐述，读者可以阅读一些经典教材来获得相应的知识，比如《数据挖掘：概念与技术》、《数据挖掘原理》、《机器学习》等。一般来说，常用的数据挖掘技术包括：用于客户细分的聚类算法，用于交叉销售的关联分析和序列分析算法，用于客户价值分析、流失分析、交叉销售的决策树、神经网络和回归等预测算法，用于互联网的文本挖掘和Web分析等等
转载
2023-11-03 12:14:15
104阅读
现在很多网页都是由数据库自动生成的,数据分散在html代码之中:有的位于URL链接中,有的位于<td></td>之中,有的位于javascript代码之中.如何挖掘这些数据为我所用?小的不才,最近写了一个网络数据库挖掘程序,挖掘了几千万条数据.源代码不能公开,这里简单述说一下设计思路和基本结构吧.本来是用.net写的,写了几天,因为找不到好的c#的html解析器,最后还是改
一、飞机客户数据分析预测1、读取数据代码如下import pandas as pd
datafile = "D:\\python_data\\air_data.csv"
resultfile = "D:\\python_data\\air_data_explore.csv"
data = pd.read_csv(datafile, encoding='utf-8')
explore = data.
转载
2023-11-21 08:58:06
84阅读
第三个算法终于算是稍有了解了，其实当你结合数据了解了它的实现原理后，你会发现确实很朴素。这里对朴素贝叶斯算法做一个介绍和总结，包括（原理、一个代码示例、sklearn实现），皆为亲自实践后的感悟，下面进入正文。原理：首先我们需要了解概率论的一些简单知识：最后推导出的就是贝叶斯公式，这里说一下我的感悟：上面的公式如果就这样不结合数据来看，是很容易理解的，我用了几分钟便了解了这个高中学过的东西。但是在
转载
2024-07-08 10:03:57
13阅读
文章目录1. 导包2.数据加载3.特征工程4.划分数据集4.模型选择6.模型调参（优）7.模型评估8.模型融合 1. 导包import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns (数据可视化)
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#消除Waring
import
转载
2023-07-07 14:54:52
114阅读
目录一、归一化处理方法（1）min-max方法（离散归一化）（2）零-均值规范化方法（3）小数定标规范化二、插值法（1）拉格朗日插值法三、相关性分析（1）pearson相关性系数（2）spearman相关性系数四、主成分分析（PCA）一、归一化处理方法归一化常用方法有：（1）min-max方法（离散归一化）对原始数据的线性变换，将数据点映射到了[0,1]区间（默认）一般调用sklearn库中的mi
转载
2023-09-19 13:00:02
66阅读
本文结合代码实例待你上手python数据挖掘和机器学习技术。 本文包含了五个知识点：1. 数据挖掘与机器学习技术简介 2. Python数据预处理实战 3. 常见分类算法介绍 4. 对鸢尾花进行分类案例实战 5. 分类算法的选择思路与技巧 一、数据挖掘与机器学习技术简介
转载
2024-08-21 16:13:42
22阅读
1.理论背景 在美国，著名的沃尔玛超市发现啤酒与尿布总是共同出现在购物车中，于是沃尔玛超市经过分析发现许多美国年轻的父亲下班之后经常要去购买婴儿的尿布，而在购买尿布的同时，他们往往会顺手购买一些啤酒；因此沃尔玛超市将啤酒与尿布放在相近的位置，方便顾客购买，并明显提高了销售额。这是频繁模式挖掘的一个经典例子——"啤酒和尿布"。简单来说，频繁模式就
转载
2023-10-24 17:16:07
90阅读
本节书摘来自华章出版社《Python数据分析与挖掘实战》一书中的第2章，第2.2节，作者 张良均 王路 谭立云 苏剑林2.2 Python使用入门限于篇幅，本书不可能详细地讲解Python的使用，而只能是针对本书涉及的数据挖掘案例所用到的代码进行基本讲解。如果读者是初步接触Python，并且用Python的目的就是数据挖掘，那么相信本节的介绍对你来说是比较充足的。如果读者需要进一步了解Python
转载
2024-07-29 11:51:42
26阅读
一、问题医院礼品店已完成5项交易，购买记录清单如表8-3所示，请使用Apriori算法进关联规则分析。(1)使用数字代替商品完成第3列；(2)计算购买“鲜花”的支持度；(3)计算购买“慰问卡”的支持度；(4)计算同时购买“鲜花”和购买“慰问卡”的支持度和置信度；(5)使用Python对表8-3中的购买记录清单进行Apriori关联规则分析。{1：鲜花、2：慰问卡、3：苏打水、4：毛绒玩具熊、5：气
转载
2023-10-22 08:15:16
327阅读
