1.1 什么是数据挖掘从大量数据中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立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，这就是数据挖掘。是统计学、数据库技术、人工智能技术的结合。1.2 数据挖掘的基本任务利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。1.3 数据挖
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2023-12-08 07:44:45
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数据挖掘是数据分析工作中一个前提工作，毕竟数据分析是需要分析数据的，而数据的来源就是需要数据挖掘才能够得到我们想要的数据。所以说，没有数据挖掘这项工作，我们的数据分析工作基本上就没什么意义。由此看来，提高数据挖掘能力是一个十分重要的事情，那么如何提高数据挖掘的能力呢？下面我们就给大家介绍一下这个问题。1.对业务有深刻的理解通常来说，没有深刻的业务理解去做数据挖掘往往是事倍功半，
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2023-09-27 14:02:55
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一直没搞明白数据挖掘和机器学习的关系，就从网上搜索了些这方面的资料，在这里做个记录和总结。南京大学教授周志华写了篇文章数据挖掘与机器学习 对这个问题作了个很好的论述，这里也有很多内容是来自于这篇文章里面的。 数据挖掘就是试图从海量数据中找出有用的知识。大体上看，数据挖掘可以视为机
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2023-12-06 23:59:18
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数据集1、KDD 99数据KDD是知识发现与数据挖掘（Knowledge Discovey and Data Mining）的简称。2、HTTP DATASET CSIC 2019HTTP DATASET CSIC 2019包含大量标注过的针对web服务器的36000个正常请求及25000个攻击请求，攻击类型包括sql注入、缓冲区溢出、信息泄露、文件包含、xss等，被广泛用于WAF类产品的功能评测
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2024-01-31 17:55:32
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数据挖掘知识清单一.数据挖掘基本流程- six steps商业理解 - 目的 挖掘不是目的，帮助业务才是目的，从商业的角度理解项目需求，再开始定义挖掘目的数据理解 - 初步认知 收集、探索数据，包含数据描述、数据质量验证等数据准备 - 收集 清洗、数据集成等准备工作模型建立 - 分类 利用各种数据挖掘模型，进行优化模型评估 - 商业目标 对模型进行评价，并检查模型的每个步骤，确认是否实现了预定的商
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2023-09-27 06:05:30
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``一、报告任务 对于一个通信数据包，文件中每一行为：X,Y，代表IP为X的主机发向IP为Y的主机的一个数据包。使用Count-Min Sketch方法识别Top-10频繁通信主机对。 二、算法原理 Count-Min Sketch算法，用于解决大数据统计难题。算法的特点是：不存储所有的不同的元素，只存储它们Sketch的计数。基本的思路是为： 1.创建一个长度为m的数组，用来计数，初始化每个元素
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2023-10-06 22:52:13
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一、数据挖掘的基本流程1、商业理解：数据挖掘的目的是更好地帮助业务，要从商业的角度理解项目需求。2、数据理解：尝试收集部分数据，然后对数据进行探索，包括数据描述、数据质量验证等，有助于对数据有个初步认识。3、数据准备：开始收集数据，并对数据进行清洗、集成等操作，完成数据挖掘前的准备工作。4、模型建立：选择和应用数据挖掘模型，并进行优化，以便得到更好的分类结果。5、模型评估：对模型进行评估，并检查构
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2023-10-16 07:12:44
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国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. &n
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2023-10-03 18:18:58
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大数据之所以受到人们的关注和谈论。是由于隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。 大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。下面内容供个人学习用，感兴趣的朋友能够看一下。 智库百科是这样描写叙述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是眼下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庸过程。数据挖掘是一种决策支持过程。它
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2023-09-04 21:20:56
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概念描述 数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。 为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据，并查找特定类型的模式和趋势。算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的最佳参数。然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。算法根据您的数据创建的挖掘模型可以采用多种形式，这包括：说明数据集中的事例如何相关的一组分类。
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2023-08-17 23:31:43
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I . 数据挖掘 功能II . 数据挖掘 结果判断III . 数据挖掘 学习框架IV . 数据挖掘 分类
原创
2022-03-09 10:17:00
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一. 数据挖掘与机器学习二. 数据挖掘工具Mahout讲解三. Mahout 在各平台所支持的机器学习算法四. 数据挖掘工具MLlib讲解五. MLlib 所支持的机器学习算法一. 数据挖掘与机器学习数据挖掘是识别出海量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单来说就是从海量数据中找出有用的知识。机器学习起初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力，以便实现人工智能。
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2023-11-11 13:20:51
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机器学习与数据挖掘中的十大经典算法背景：top10算法的前期背景是吴教授在香港做了一个关于数据挖掘top10挑战的一个报告，会后有一名内地的教授提出了一个类似的想法。吴教授觉得非常好，开始着手解决这个事情。找了一系列的大牛（都是数据挖掘的大牛），都觉得想法很好，但是都不愿自己干。原因估计有一下几种：1.确实很忙2.得罪人3.一系列工作很繁琐等等。最后和明尼苏达大学的Vipin Kumar教授一起把
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2024-08-23 13:06:52
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我的理解是这样的:1.人工智能:给机器赋予人类的智能,让机器能够像人类那样独立思考.当然,目前的人工智能没有发展到很高级的程度,这种智能与人类的大脑相比。。
数据挖掘重在发现数据间的相关关系,数据分析,发现价值!机器学习好像重在决策学习,自适应方面吧!个人拙见查看原帖>>。
数据挖掘,机器学习,自然语言处理三者的关系:1、数据挖掘、机器学习、自然语言处理三者之间既有交集也有不同,彼此之间既有联
原创
2021-07-22 10:41:25
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简单概念及关系 数据挖掘就是试图从海量数据中找出有用的知识。数据挖掘的一个重要方法，是机器学习，即通过程序积累经验，但机器学习是一门学科，并不从属于数据挖掘，二者相辅相成；而速度学习是机器学习的一个子集，就是用复杂、庞大的神经网络进行机器学习。统计学与机器学习是在研究模型与算法，统计学基于数学，而机器学习基于机器自主学习，是数学、统计学、计算机科学的交融结合。数据挖掘顾名思义就是从海量
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2023-12-15 12:07:14
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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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本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第1章 ，第1.1节，张良均 樊 哲 位文超 刘名军 许国杰 周 龙 焦正升 著 2.1 Hadoop概述2.1.1 Hadoop简介随着现代社会的发展，各种信息数据存量与增量都非常大，很多情况下需要我们能够对TB级，甚至PB级数据集进行存储和快速分析，然而单机的计算机，无论是硬盘存储、网络IO、计算CPU还是内存都是非常有限的。针对这种情况
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2023-09-20 10:45:35
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数据挖掘路径—探索性数据分析（EDA）数据挖掘学习大致路径1.EDA目标1.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。 2.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。 3.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。 4
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2024-06-12 22:47:19
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快速浏览Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task1&2Task1 赛题理解赛题目的评价指标Task2 数据分析EDA简介探索性数据分析Reference Task1 赛题理解赛题以二手车市场为背景，要求选手预测二手汽车的交易价格，这是一个典型的回归问题。通过这道赛题来引导大家走进AI数据竞赛的世界，主要针对于于竞赛新人进行自我练习、自我提高。赛题目的浏览完赛题具体数据及其它官方信
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2024-08-28 21:07:34
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