本课时，我将为你介绍数据挖掘操作流程的倒数第二个步骤：模型评估。在每次训练一个模型之后，尤其是现在的深度模型，通常要消耗大量的时间等待模型的产出，那种心情是可想而知的，谁都希望能够有一个好的结果。模型评估就是对你的模型进行多种维度的评估，来确认你的模型是否可以放到线上去使用。这一课时，我将介绍一些常用的评估指标，其中会涉及一些比较难理解的名词和计算，不过不用担心，我会带你逐个突破难关。当然，我也准
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2024-07-18 01:10:13
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教材：数据挖掘基于R语言的实战。1数据挖掘数据挖掘的定义数据挖掘是对大量数据进行探索和分析，以便发现有意义的模式和规则的过程。“有意义”针对的是具体需要用数据分析来回答和解决的问题。数据挖掘活动无监督数据挖掘：对各个变量不区别对待，而是考查他们之间的关系。描述和可视化 关联规则分析 主成分分析、聚类分析等有监督数据挖掘：建立根据一些变量来预测另一些变量的模型，前者被称为自变量，后者被称为因变量。线
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2023-08-14 16:52:38
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数据挖掘 今天，我带领大家来了解一下数据挖掘。 首先，我们先来了解一下数据挖掘的定义。 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。 我们再来看一下数据挖掘的详细解释。 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
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2023-11-22 16:10:24
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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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数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘对象根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。数据挖掘流程定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。数
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2023-08-24 20:46:43
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目录数据挖掘一、数据挖掘理解二、数据准备1、缺失值处理2、异常值处理3、数据偏差的处理4、数据的标准化5、特征选择三、数据建模1、分类问题2、聚类问题3、回归问题4、关联问题四、评估模型1、混淆矩阵与准确率指标2、评估数据的处理 业务理解、数据理解、数据准备、构建模型、评估模型、模型部署。一、数据挖掘理解业务理解和数据理解思考问题数据挖掘只能在有限的资源与条件下去提供最大化的解决方案把握
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2023-08-13 21:36:41
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所有需要进行数据访问的操作都须依赖Model提供的服务。简单地说，Model负责通过数据库、AD（Active Directory）、Web Service及其他方式取得数据，或者将用户数据输入的数据保存到数据库、AD、Web Service等中。一、Model的任务 Model的独立性很高，所以VS方案中有多个要开发的项目
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2023-10-24 10:35:06
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数据预处理达到：符合用于模型加工计算的数据类型 提高效果：1）提高数据质量 2）尝试新的算法why?现实世界数据处理的瑕疵 现实数据是我们再特定情况下所能拿到的一部分数据——思考：能够真实的反映现实情况吗？数据缺失数据冗余总结出来的规则模型和经验模型——有其自身的道理和组织性。数据抽取数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。 解决方案： ETL:是英文Extract-Transform-Load的缩写
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2023-11-19 07:19:31
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1. 过度拟合overfittingt是这样一种现象：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在训练数据外的数据集上却不能很好的拟合数据。此时我们就叫这个假设出现了overfitting的现象。出现这种现象的主要原因是训练数据中存在噪音或者训练数据太少。而解决overfit的方法主要有两种：提前停止树的增长或者对已经生成的树按照一定的规则进行后剪枝。百度中关于overfitting的
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2024-05-19 12:34:39
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完整代码： https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic为什么有的机器学习项目成功了有的却失败了呢？毕竟算法是有限的改进也是有限的，最主要的因素就是特征的选择了。如果我们有一些与类别非常相关同时又相互独立的特征，学习起来是很容易的，相反就不一定了。通常情况下，并不是直接把原始数据作为特征，而是从中构建一些特征。这是机器学习中的主要工作。在这
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2023-10-12 12:26:01
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文章目录1 分类2 聚类3 关联分析4 数值预测5 异常点挖掘6 序列分析7 社会网络分析 数据挖掘是从大量数据中自动发现隐含的信息和知识的过程，属于主动分析方法，不需要分析者的先验假设，可以发现未知的知识。 1 分类分类（classification） 是通过对具有类别的对象的数据集进行学习，概括其主要特征，构建分类模型，根据该模型预测对象的类别的一种数据挖掘和机器学习技术。例如，电信公司的
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2023-09-01 06:38:08
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课程笔记第三篇本课程笔记的课程来源于清华大学深圳研究生院-袁博老师的《数据挖掘：理论与算法》。视频在学堂在线或者b站都有。第二章第五节-特征选择：特征选择就是要找出那些数据中好的属性。熵entropy：衡量一个系统或者变量的值的不确定性，不确定性越大，熵值越大。例如，如果男人和女人都是50%的话，这个时候是最不确定一个人的性别的，这个时候的熵值就会很高。在0.5时熵最高为1，0或者1的时候熵值是最
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2023-07-10 14:00:05
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1.precision、recall、F1、ROC(1)TP、TN、FP、FN(2)precision精确率：正确预测为正的占全部预测为正的的比例(3)recll召回率：正确预测为正的占全部实际为正的比例(4)accuracy精准率：就是所有的预测正确（正类负类）的占总的比重(5)F1值：越大越好: (6)ROC横坐标：1-Specificity，伪正类率(False positive
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2024-04-16 09:01:26
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三、数据挖掘-分类 分类是一种很重要的数据挖掘技术，也是数据挖掘研究的重点和热点之一。分类的目的是分析输入数据，通过训练集中的数据表现出来的特性，为每一个类找到一种准确描述或者模型，这种描述常常用谓词来表示。由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。尽管这些未来测试数据的类标签是未知的，仍可以由此预测这些新数据所属的类。也可以由此对数据中每一个类有更好的理解。 3.1.1 分类的基本概念 分类
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2023-06-25 09:36:52
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Orange为新手和专家提供开源机器学习和数据可视化。使用大型工具箱交互式数据分析工作流程。交互式数据可视化Orange的全部内容都是关于数据可视化，帮助发现隐藏的数据模式，提供数据分析过程背后的直觉或支持数据科学家与领域专家之间的交流。可视化窗口小部件包括散点图，箱形图和直方图，以及特定于模型的可视化，例如树状图，轮廓图和树可视化，仅举几例。许多其他可视化功能可用于附加组件，包括网络，词云，地理
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2024-01-07 18:25:27
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Orange3 使用 一、Orange3数据挖掘工具的介绍 正如首页介绍的那样：它是一个面向新手和专家的开源的机器学习和数据可视化工具，带有很多用于数据挖掘或机器学习模型的交互式数据分析工作流程；另外，它绑定了Python语言进行脚本开发。包含一系列数据挖掘流程的组
针对数据挖掘过程中直接与数据相关的部分，SAS公司提出了SEMMA方法论，将数据挖掘的核心过程分为抽样（Sample）、探索（Explore）、修整（Modify）、建模（Model）、评估（Assess）几个阶段。1.数据抽样数据抽样就是从数据集中抽取具有代表性的样本，样本应该大到不丢失重要的信息，小到能够便于操作。2.探索使用可视化方法或主成分分析、因子分析、聚类等统计方法对数据进行探索性分析
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2023-06-14 11:36:02
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文章目录1 Weka2 数据和数据集3 ARFF 文件4 过滤器与预处理5 分类与回归6 聚类分析7 关联分析 weka github 项目 weka maven packagesweka wikiweka java doc1 WekaWeka 是一种使用 Java 语言编写的数据挖掘及机器学习软件，主要用于科研、教育和应用领域。Weka 是一套完整的数据处理工具、学习算法、评价方法，包含数据可
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2023-12-15 14:25:39
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首先有四个基本概念是由二分类的混淆矩阵得来，需要了解。TP：将实际正样本预测为正样本 FP：将负样本预测为正样本 TN：将负样本预测为负样本 FN：将正样本预测为正样本最开始的时候分类可能认准了准确率（accuracy）作为评估指标。但是呢如果样本的正负样本很不均衡就会出现问题，准确率只考虑到了正样本的预测问题。比方说我们有一个预测person的任务，有1000张样本数据，其中有980张图片是pe
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2024-01-13 12:06:27
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