1. 数据分析多层模型介绍这个金字塔图像是数据分析的多层模型，从下往上一共有六层：底下第一层称为Data Sources 元数据层。比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银行的业务数据，也可能是电信运营商在交换机里面采集下来的数据等等，然后这些生产的数据通过ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、
机器学习中的熵的理解 熵的概念最早起源于物理学，用于度量一个热力学系统的无序程度，在信息论里，熵是相对不确定的测量，熵越高，则能传输的信息就越多，熵越低，则能传递的信息就越低。信息熵 熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以也被称为香农熵 (Shannon entropy)，信息熵 (information entropy)。
数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信
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2023-06-09 15:34:59
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一、课后习题1 数据、信息和知识之间有什么关系？信息是数据的内涵，要得到信息需要对数据进行解释或加工处理。数据是信息的载体，是具体的；信息是数据的内在联系，是抽象的。对信息进行再加工，进一步抽象和概括，就得到了知识。知识通常是表现为模式或者规律，是信息之间逻辑联系的抽象概括，具有简单、可重复，可推广的特点2 什么是数据挖掘？ 数据挖掘是利用人工智能、机器学习、统计学等方法从海量的数据中提取有用的、
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2024-01-12 00:34:46
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这篇文章主要是最近整理《数据挖掘与分析》课程中的作品及课件过程中，收集了几段比较好的代码供大家学习。同时，做数据分析到后面，除非是研究算法创新的，否则越来越觉得数据非常重要，才是有价值的东西。后面的课程会慢慢讲解Python应用在Hadoop和Spark中，以及networkx数据科学等知识。 如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵~希望文章对你有所帮助。一. Pandas获取数据集并显示采用Pa
小白学数据，只为记录学习进程，对每个问题有新的理解会及时更正。1.引入熵的概念： 计算集合中，所有数据的熵 D表示整个集合，pk表示第k类分类的数据所占的比例，熵越大，表示集合D越混乱，越小表示集合越纯。一般熵介于0，1之间。2、引入条件熵 p(xi)表示属性x，是xi属性的数据所占比列，Entropy（Y|xi）表示在属性是xi的前提下，Y的信息熵3、信息增益 信息增益 = 集合D的信息熵 -
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2024-10-23 15:48:26
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我们通常或将数据的提取描述为数据的挖掘，那么数据的提取就是数据挖掘吗？ 数据挖掘和数据提取虽然都会涉及提取和获取的行为。但是它们之间还是存在本质差异的。如果说我们把信息转化为价值分为信息、数据、知识、价值四个层面。那么数据提取就是将信息转化为数据的过程，数据挖掘就是将数据转化为知识的过程。数据提取有许多不同的名称，例如数据抓取、数据收集、网络抓取等。数据提取即从在线资源中提取非结构化的数
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2023-12-10 10:42:01
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信息技术大数据挖掘是一项复杂的任务，但是只要按照正确的流程进行，就能够有效地进行数据挖掘并得到有价值的结果。作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍整个信息技术大数据挖掘的流程，并提供每一步所需的代码和注释。
首先，让我们来看看信息技术大数据挖掘的整个流程。我将使用一个表格来展示步骤和对应的代码。
| 步骤 | 描述 | 代码 |
| ---- | ---- | ---- |
| 步骤1 | 数
原创
2023-12-23 04:22:23
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### 生物信息计算与数据挖掘：探索生命的密码
生物信息学是一个交叉学科，它结合了生物学、计算机科学和数学，旨在理解生命的基本过程。随着基因组测序技术的快速发展，生物信息学的应用变得越来越广泛。在这篇文章中，我们将探讨生物信息计算与数据挖掘的基本概念，展示一些代码示例，并通过状态图和序列图来更好地理解该领域的关键流程和机制。
#### 一、什么是生物信息计算与数据挖掘？
生物信息计算主要指利
一.为什么要学数据挖掘数据是人类对客观世界感知的一种具体表现形式。随着信息技术的发展,数据变得无所不在,对数据进行加工和分析已经成为一项核心的技能。二.数据挖掘的客观基础数据挖掘的两大基础条件是： 1.大容量的存储能力 2.高性能的运算能力三.数据挖掘的现状据专业研究显示如今的数据挖掘的现状是：** Data Rich, Information Poor**。世界的数据中心存储着大量的数据，但是只
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2023-12-06 22:24:44
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熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以也被称为香农熵 (Shannon entropy)，信息熵 (information entropy)。百度百科这样解释信息，信息是指指音讯、消息、通讯系统传输和处理的对象，泛指人类社会传播的一切内容。熵的概念使得信息可以被量化。&n
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2024-01-04 12:19:03
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写于 2011.11.2 日通常，我们会关心自己的密码安全， 一个较为通用的方法是密码分等级，安全级别最高的密码会使用字符数字等的混合组合。相比于密码安全，我想，网络上的隐私安全更为重要，尤其是在即将普及的数据挖掘时代。基于数据挖掘获取隐私的简单场景非实名社交网站 —> 人人网在社交网站中找到找到此人的学校、家乡和星座信息，以及年龄和年级区间。在人人网的高级搜索中输出上述信息，检索出的条目通
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2023-07-29 21:16:23
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生物信息学利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法研究生物学的问题。目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。目前主要的研究方向有：序列比对，基因识别，基因重组，蛋白质结构预测，基因表达，蛋
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2023-12-07 00:42:10
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整理于2020年一月，山东大学ppt1倒排索引p5 and查询：字典里找出两个postings -> 合并合并算法，同时浏览两个表，时间与doc数成正比，关键：按序号排序布尔查询p12 查询优化：多个and，从最小集合开始合并(A or B) and (C or D)：估计每个or的文档频率和，按大小排序先处理频率小的，短短合并，再与长字典数据结构哈希表p20：哈希表：每个项都散列为一个整数
# 智能信息处理与数据挖掘
在信息爆炸的时代，智能信息处理与数据挖掘成为了从海量数据中提取有用知识的重要工具。本文将介绍这两个领域的基本概念、技术方法，并通过具体的代码示例帮助读者进一步理解。
## 什么是智能信息处理？
智能信息处理是人工智能的一种应用，它旨在通过数据分析、自然语言处理、图像识别等技术，从大规模的信息中提炼出有用的知识。这些技术能够帮助我们自动化处理和理解数据，提高决策效率
原创
2024-09-14 06:47:17
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信息检索到多媒体信息检索，以及数据挖掘的基本介绍
原创
2012-11-01 10:19:02
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肿瘤基础 特点： 疾病，无线增殖 基因相关 细胞进化过程中发展异常，突变积累 概念： germline mutation: 生殖细胞突变 somatic mutation: 体细胞突变，不可遗传 driver mutation 关键突变 passenger mutation 无关紧要 二次打击学说：
原创
2022-09-01 09:53:10
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电子信息时空数据挖掘方法是一项复杂的技术任务，它涉及到对时空数据的提取、处理和分析。本博文将详细记录解决这一问题的过程，并涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和进阶指南等多个方面。
### 环境配置
要开始电子信息时空数据挖掘的工作，首先需要设置开发环境。以下是配置流程图和所需的Shell代码块。
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flowchart TD
A[安装依赖包] --
引自 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NTYxNDUzMA==&mid=2650800877&idx=1&sn=21f1139bbc50487b7d38780c6ab4c5cf&scene=23&srcid=0616vhwOwxkLA0i1oLZ3u0hz#rd一、需求分析 随着电子病历系统在医院的普遍使用，
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2024-07-23 21:57:54
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# 生物信息学数据挖掘：揭示生命的奥秘
生物信息学是一个多学科交叉的领域，利用计算机科学、统计学和生物学的方法来解决生物学问题。数据挖掘作为生物信息学中重要的一环，旨在从大量生物数据中提取出有价值的信息。这篇文章将以数据挖掘为中心，探讨其在生物信息学中的应用，并提供一些简单的代码示例。
## 什么是数据挖掘？
数据挖掘是从大量数据中提取模式和知识的过程。在生物信息学中，这些数据可能来自基因组
原创
2024-10-24 06:40:53
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