1.数据资源 数据挖掘，首先必须先得有数据资源吧。数据的来源可以从互联网download，不管是公开的数据还是你自己从网页上爬取出来的数据都可以作为数据挖掘的原始资料。 2.数据管理 对于数据的管理必须采用自己熟悉的方式，最好是能够建立自己的数据库，这样方便今后自己按照一定要求或者原则提取特定的数据集。 3.数据初步分析 在数据挖掘中，拿到数据后的第一步绝对不是直接就导入数据，盲目提取各
转载
2024-05-13 21:08:47
41阅读
最近在做数据挖掘应该说是入门的一个小实验，就是预测用户对电影的打分的一个推荐算法。感觉到处理数据是一件特别麻烦的事情，特别是漫长的等待时间，已经尽可能的构造出记录最少的用户相似性矩阵或者电影的相似性矩阵（我用了特别偷懒的做法，存放在数据库里面实现），因为都用到数据库，所以免去了写一些关于数据结构的操作，自己也很疑惑，到底数据挖掘过程的这些数据，一般是存放数据库进行操作还是直接在内存上面进行一次性操
最近有很多人参加学习大数据培训的课程，但不知道怎么入手，从哪里开始学习，需要学习哪些东西?对于一个初学者，学习大数据分析与挖掘的思路逻辑是什么?本文就梳理了如何从0开始学习大数据挖掘分析，学习的步骤思路，可以给大家一个学习的建议。很多人认为数据挖掘需要掌握复杂高深的算法，需要掌握技术开发，才能把数据挖掘分析做好，实际上并非这样。如果钻入复杂算法和技术开发，只能让你走火入魔，越走越费劲，并且效果不大
转载
2024-01-13 15:03:37
78阅读
思维导图：零基础入门数据挖掘的学习路径1. 写在前面零基础入门数据挖掘是记录自己在Datawhale举办的数据挖掘专题学习中的所学和所想， 该系列笔记使用理论结合实践的方式，整理数据挖掘相关知识，提升在实际场景中的数据分析、数据清洗，特征工程、建模调参和模型融合等技能。所以这个系列笔记共五篇重点内容， 也分别从上面五方面进行整理学习， 既是希望能对知识从实战的角度串联回忆，加强动手能力的锻炼，也希
转载
2024-01-16 00:48:48
62阅读
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。
转载
2024-08-11 15:52:33
86阅读
下载地址：网盘下载 内容简介 · · · · · · 本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，
转载
2023-09-18 21:17:10
3阅读
本学习笔记为阿里云天池龙珠计划数据挖掘训练营的学习内容一、学习知识点概要EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问题更加可靠。二、学习内容载入各种
转载
2024-01-04 05:39:46
67阅读
DATA步循环与控制、常用全程语句、输出控制1. 各种循环与控制DO组 创建一个执行语句块
DO循环 根据下标变量重复执行DO和END之间的语句
DO WHILE 重复执行直到条件为假则退出循环
DO UNTIL 重复执行直到条件为真则退出循环
DO OVER 对隐含下标数组元素执行DO/END之间的语句
END 退出DO或SELECT语句
转载
2023-08-25 11:27:42
100阅读
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
转载
2023-07-04 11:21:16
104阅读
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.
转载
2023-06-15 15:21:07
261阅读
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
转载
2023-11-02 07:40:08
231阅读
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
转载
2023-11-11 20:03:32
18阅读
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
转载
2021-03-06 11:08:00
175阅读
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
转载
2023-11-27 15:49:19
114阅读
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？
转载
2024-01-16 19:13:53
50阅读
首先，作为一个新人，你要明白数据挖掘究竟是什么，这样你才能更好的融入数据分析这个行业中去。数据挖掘：从一些原始数据中提取大量有意义的数据。像我们如何提取这些数据呢，可以通过自己编写爬虫代码对网站的信息进行提取，也可以使用市面上的爬虫软件进行提取，当然公司里也会有内部的数据库，进行数据库的数据提取，也可以通过各种路径购买的数据各个行业都有其对面的挖掘模型：电信：客户流失预警，客户细分，客户召回互联网
转载
2024-08-16 20:39:26
35阅读
因为这里是面对小白的教程，所以写的比较简略，先熟悉流程，进阶的可以大家一起交流。这里是我个人的一点入门经验分享，也不一定完全正确，欢迎大家在群里交流讨论。1.准备工作在DC竞赛平台注册账号，需要实名认证防止小号作弊，然后进入页面下载数据。2.赛题分析2.1赛题任务明确本赛题的任务目标，是分类还是回归，分类的话是二分类还是多分类，是普通题还是时序题等等。2.2评价指标理解每道赛题的评价指标十分关键，
转载
2024-01-22 21:49:22
36阅读
一、什么是数据挖掘？人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓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，作出归纳性的推理，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，作出正确的决策。知识发现过程由以下三个阶段组成：①数
转载
2023-07-03 17:38:27
123阅读
关于数据挖掘的算法有很多，而这些算法都是能够帮助我们去解决很多的问题，所以说我们要重视数据挖掘算法的学习。在这篇文章中我们重点为大家介绍关于数据挖掘的算法，希望这篇文章能够更好地帮助大家去理解数据挖掘。1.Apriori算法首先我们说的是The Apriori algorithm，Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推
转载
2023-07-07 18:02:03
74阅读
今天看了研究者July的文章，讲的是最恨对一个问题了解而不深入 ~ ~。切记，戒之。 在这篇文章中，我准备对数据挖掘的常用分类算法进行一一介绍，它们的实现，原理和适用问题及对比。首先补充一下监督学习，非监督学习和半监督学习的。常用的分类算法包括：决策树分类算法、朴素贝叶斯分类算法、基于支持向量机的SVM算法、神经网络算法、k近邻算法、模糊分类算法
转载
2024-01-16 15:33:00
48阅读
