数据挖掘的基本任务：
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
数据挖掘建模过程：
1）定义挖掘目标
2）数据取样：定义数据挖掘目标之后，从业务系统中抽取出一个与挖掘目标相关的样本数据子集。取样方式：随机抽样，等距抽样（每隔一段距离抽取一个样本），分层抽样，从起始顺序抽样，分类抽样。
3）数据探索：异常值分析、缺失值分析、相关分析和周期分析等。
4）数据预处理：降维、缺失值处理。主要包括：数据筛选、数据变量转换、缺失值处理、坏数据处理、数据标准化、主成分分析、属性选择、数据规约。
5）挖掘建模：选用合适的算法进行建模
6）模型评价
数据挖掘基础 数据挖掘的概念： 从数据中“淘金”，从大量数据（文本）中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在的关系、模...
浅谈数据仓库 前言：数据挖掘的一个重要基础就是大量的、高质量的数据，数据的采集和收集是数据挖掘基础且重要的一步。由...
数据挖掘的基本任务：分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐数据挖掘建模过程：1）定义挖掘目标...
有道笔记原文 机器学习实战 Github代码 第一章 机器学习基础 2007年选出的十大数据挖掘算法C4.5决策树...
08 | 数据采集：如何自动化采集数据？ 数据采集是数据挖掘的基础，没有数据，挖掘也没有意义。很多时候，我们拥有多...
前言 其实读完斯坦福的这本《互联网大规模数据挖掘》，让我感觉到，什么是人工智能？人工智能就是更高层次的数据挖掘。机...
总结自《Python 数据分析与数据挖掘》第1章 从数据中“淘金”，从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、未知的、...
1）随机现象 根据客观现象的特征，将其分类两类：一类是确定性现象，在一定条件下必然出现（或不出现）某种结果的现象；...
都说大数据，大数据的基础是数据大，也就是有海量数据可以进行挖掘，那么对于B2B来说，对海量数据的挖掘会带来怎样的改...
基本概念 这周数据挖掘课上老师介绍了一种基础的数据挖掘算法——频繁项集挖掘算法。这种算法用一句话来总结就是要在数据...
本文标题：第一章 数据挖掘基础
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/kifszftx.html
网友评论