最近正打算学习一些数据挖掘方面的知识，开始看了一些相关博文，但是太过零碎，一直对此没有一个较为系统的认识。周末在图书馆闲逛，偶然看见《大话数据挖掘》一书，发现讲的比较有条理，还蛮适合入门的，因此就读了两章，作此笔记。本文只是介绍了数据挖掘入门的一些算法分类，不涉及具体算法实现。
一下是整理的算法分类图：
1、关联
 
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书，发现课后答案只有英文版，于是打算结合自己的理解将答案翻译一下，其中难免有错误，欢迎大家指正和讨论。侵删。第十章 答： 首先，注意到基于密度和基于邻近度的技术是相关的，因为高密度的区域的点附近必然有很多点。而基于模型的技术需要找到一个适合数据的模型，并且一个具体的模型是假定的，从这一方面来说，基于密度和邻近度的技术不需要对数
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2023-12-08 19:27:53
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算法1、给定一个整数n，找出连续整数相加为该数的情况有多少？设等差数列：an=a+(n-1)*d （这里首项为a，公差d=1，第n项为an，前n项和为sn）a1=aan=a+n-1sn=(a1+an)n/2=(2a-1+n)*n/2再回到这个编程上来：我们的输入数据其实就是sn，需要找到以a开始的n个连续的递增数列使得和为sn。这里我们可以用循环来判定，给定一个n，sn已知，就可以求出a，如果a为
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2024-01-14 19:37:35
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数据挖掘是一门涉及统计学、机器学习和数据库技术的跨学科领域，其目的是从大量的数据中发现潜在的模式和关联。数据挖掘技术在商业、科学、医疗等领域都有着广泛的应用。
在数据挖掘中，我们通常会对数据进行各种处理和分析，以便从中获取有用的信息。而在实际应用中，往往需要借助计算机编程语言来实现数据挖掘算法。下面我们以一个数据挖掘期末考试的计算题为例，来介绍一些常见的数据挖掘计算方法。
**考试题目：**
原创
2024-04-24 07:46:06
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文章目录作业清单（4/20）作业清单（4/22）csv、线性回归【3】 思考最大似然估计MLE和最小二乘之间的关系？作业清单（4/29、5/4）实验报告1. 一元回归——通过面积预测房价2. 建立多元回归模型——波士顿房价预测数据集使用的第三方库读取并处理数据查看数据查看数据分散情况——绘制箱形图数据集分割建立多元回归模型测试画图表示结果实验结果分析知识点总结过拟合&欠拟合数据清洗作业清
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2023-12-22 21:57:58
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集成软考计算题及答案深度解析
在信息系统集成及服务领域，软考（计算机软件技术水平考试）是衡量从业人员专业能力和技术水平的重要途径。其中，计算题作为软考中的一大题型，对于考查考生的实际应用能力和问题解决能力具有重要意义。本文将围绕集成软考中的计算题及其答案进行深度解析，帮助考生更好地理解和掌握相关知识点。
一、计算题题型分析
集成软考中的计算题主要涉及项目管理、系统分析与设计、软件测试等方面的
原创
2024-04-07 15:42:56
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# 理解逻辑回归：数据挖掘中的重要工具
逻辑回归是数据挖掘和机器学习中一种重要的统计方法，它主要用于二分类问题。逻辑回归虽然叫“回归”，但它实际上是一种分类模型。它通过建立自变量与因变量之间的关系，预测因变量的类别。在这篇文章中，我们将介绍逻辑回归的基本概念、应用场景以及实现代码示例。
## 逻辑回归的基本概念
逻辑回归的核心思想是通过逻辑函数（逻辑斯蒂函数）将线性方程的输出压缩到0和1之间
原创
2024-11-01 06:45:24
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（一）假定下面的表从面向属性的归纳导出 （a）t-权交叉表:使用t_weight表示主概化关系中每个元组的典型性, class\birth_placecanadaothersboth_birth_place countt-weightd-weightcountt-weightd-weightcountt-weightd-weightprogrammer18060%90
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2024-01-14 09:22:34
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集成软考计算题及答案详解
在软件行业，集成软考（软件系统集成资格考试）是衡量从业人员在软件系统集成领域专业知识与技能水平的重要考试。该考试涉及广泛的内容，其中计算题是检验考生对理论知识应用能力的关键环节。本文将围绕集成软考中的计算题，提供详细的题目解析和答案，帮助考生更好地理解和掌握相关知识点。
一、计算题示例及解析
【题目1】某软件开发项目原计划30人工作100天完成，项目开始40天后，因
原创
2024-05-08 15:45:56
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【系统集成计算题教程及答案】软考备考攻略
随着信息技术的迅猛发展，系统集成已经成为了企业信息化建设的重要组成部分。而系统集成计算题，作为软考中的一项重要考试科目，对于考生来说，掌握其解题方法和技巧显得尤为重要。本文将为大家提供一份系统集成计算题的备考攻略，帮助大家更好地应对考试。
一、了解考试要求和考试内容
在备考系统集成计算题时，首先需要了解考试的要求和内容。系统集成计算题主要考察考生对于
原创
2023-11-17 15:25:34
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在信息技术迅猛发展的今天，软件行业作为其中的重要支柱，一直受到广泛的关注与追捧。而在这个行业中，软件专业技术资格（水平）考试，即人们常说的“软考”，则成为了衡量从业人员专业能力和技术水平的重要标准之一。中级软考作为其中的一个重要层级，对于广大软件工程师而言，既是挑战也是机遇。
在中级软考的诸多考试科目中，集成计算题以其综合性和实践性强的特点，往往成为考生们备考的重点和难点。这类题目通常要求考生结
原创
2024-04-16 19:36:43
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【系统集成中级计算题及答案】软考备考攻略与实战分析
随着信息技术的迅猛发展，系统集成成为了行业的重要支柱。为了满足行业需求，越来越多的人选择参加系统集成软考，以提升自身的专业技能和竞争力。本文将围绕系统集成中级计算题及答案，为广大考生提供一份全面的备考攻略和实战分析。
一、备考攻略
1. 明确考试要求
在备考过程中，首先要明确系统集成软考中级的考试要求。这包括了解考试科目、考试形式、考试时
原创
2023-11-14 18:10:10
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Occam剃刀越简单越好原假设原假设是假定在观测中的不同只归因于偶然性。数据挖掘者和统计学家之间的一个差别是，数据挖掘者时常面对足够大量的数据，没有必要去考虑那些归因于偶然性事件的概率计算技巧。p值一般常用p值给出原假设为真的概率。当原假设为真是，表示真的没有发生什么，因为差异归因于偶然性。置信度，又是称为q值，是p值的反面。通常的目标是追求至少90%的置信层次，如果达不到95%或者更多的话。观察
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2024-01-15 09:40:05
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目录(?)[-]一认识Logistic回归LR分类器二Logistic回归数学推导1梯度下降法求解Logistic回归2向量化Vectorization求解3步长a的选择4特征值归一化5算法优化--随机梯度法三Python实现Logistic回归算法machine learning Logistic regression四Logistic回归应用参考 （一）认识Logistic回归（LR）分类器首
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2024-02-05 09:00:19
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特征工程包括特征选择和特征提取。数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。通常而言，特征选择是指选择获得相应模型和算法最好性能的特征集，工程上常用的方法：①计算每一个特征与响应变量的相关性：计算皮尔逊系数和互信息系数，皮尔逊系数只能衡量线性相关性而互信息系数能够很好地度量各种相关性，但是计算相对复杂一
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2024-09-03 09:16:16
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**系统集成中级案例计算题及答案解析**
在软件水平考试中，系统集成中级职称是一个相对较高的资格认证。为了帮助广大考生更好地备考，本文将对系统集成中级案例计算题及答案进行详细的解析。
**一、背景介绍**
随着信息化的深入，系统集成在企业中的作用日益凸显。系统集成中级是对企业信息化规划、设计、实施和维护的全面能力认证。通过该认证，不仅能证明考生在系统集成领域的专业技能，还对其在项目管理、团队
原创
2023-11-14 18:19:26
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软考系统集成计算题及答案深度解析
在软考的系统集成领域，计算题是检验考生对专业知识掌握程度的重要手段。这类题目不仅要求考生熟悉各种计算公式，还需要他们能够根据实际问题灵活应用这些知识。下面，我们将通过一些典型的计算题及其答案，来详细解析软考系统集成中的计算要点。
首先，我们来看一个关于项目时间管理的计算题。在系统集成项目中，时间管理至关重要。项目经理需要准确估算各个任务的时间，并合理安排进度，
原创
2024-01-30 17:25:50
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软考计算题及答案深度解析
在软件行业，软考（软件专业技术资格与水平考试）是衡量从业人员专业能力和技术水平的重要途径。其中，计算题作为软考中的一大题型，对于考生的逻辑思维、分析能力和数学基础都有着较高的要求。本文将围绕软考中的计算题及其答案进行深度解析，帮助考生更好地理解和掌握相关知识点。
一、软考计算题概述
软考计算题主要涉及软件开发、项目管理、软件测试等领域的基础知识和核心概念。题目类型多
原创
2024-03-27 10:48:18
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5.1 假定10维基本方体只包含3个基本单元: (1) (a1,d2,d3,d4,...,d9,d10), (2) (d1,b2,d3,d4,...,d9,d10), 和(3) (d1,d2,c3,d4,...,d9,d10),其中a1≠d1, b2≠d2并且c3≠dz。该立方体的度量是count ()。 (a)完全数据立方体中包含多少个非空方体? (b)完全立方体中包含多少个非空聚集(即非基本
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2024-01-10 16:33:32
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大数据时代的数据挖掘—— 从应用的角度看大数据挖掘李 涛1,2，曾春秋1,2，周武柏1,2，周绮凤3，郑 理1,21. 南京邮电大学计算机学院 南京 210023；2. 美国佛罗里达国际大学 迈阿密 33199；3. 厦门大学自动化系 厦门 361005 摘要：介绍了大数据时代数据挖掘的特点、任务及难点，分析了大数据挖掘的核心架构，提出大数据的核心和本质，即应用、算法、数据和平台4个要素的有机结
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2024-09-22 11:04:15
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