如何系统地学习数据挖掘？

最新推荐文章于 2024-11-13 08:53:52 发布
转载 最新推荐文章于 2024-11-13 08:53:52 发布 · 859 阅读 · 0

博客聚焦于如何系统地学习数据挖掘，旨在为学习者提供学习思路和方法，助力其掌握数据挖掘相关知识和技能。
新手入门该如何系统地学习数据挖掘？
程序之道的博客
03-25 505
大数据现在火到不行，究其原因是大数据的价值引得各大企业趋之若鹜。其实大数据之所以价值潜力无穷，其核心是数据挖掘，挖掘找到人们所需要的有价值的东西。然而这个过程又是怎样的呢？如何开始？如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西呢？ 在学习数据挖掘之前应该明白几点： 数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。 数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统...
给师弟师妹们学习数据挖掘的一些建议
热门推荐
一路向前
11-28 2万+
看着刚进实验室的师弟师妹们的迷茫，虽然也与他们进行过一些零散的交谈，但是都不够系统。因此，根据自己的经历给出学习数据挖掘的一些建议，大家可以根据自身的情况，具体问题具体分析，作为参考。希望在上一届的基础上，走的更深，走的更远。
想要系统地学习数据挖掘，应该怎么规划
数智集的博客
01-22 411
磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点： 　　数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。 　　数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 　　数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。 　　数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效） 　　数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLAP等）无法支持的领域。 　　数据挖掘项目...
如何系统地学习数据挖掘
技术斋
04-22 2084
转自知乎：http://www.zhihu.com/question/20751219/answer/24345252?utm_campaign=official_account&utm_source=weibo&utm_medium=zhihu&utm_content=answer
什么是数据挖掘？数据挖掘的目标是什么？
Chahot的博客
03-18 5789
数据挖掘绪论什么是数据挖掘数据挖掘要解决的问题是什么？数据挖掘的任务预测建模关联分析聚类分析异常检测 什么是数据挖掘 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，则是信息检索( information retrieval) 领域的任务。虽然这些任务非常重要，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。尽管如此，人们也在利用数据挖掘技术增强信息检索
精选资源
机器学习和数据挖掘课程设计-米其林餐厅数据挖掘管理系统源码+使用文档说明.zip
04-26
机器学习和数据挖掘课程设计-米其林餐厅数据挖掘管理系统源码+使用文档说明.zip个人经导师指导并认可通过的98分课程设计项目，主要针对计算机相关专业的正在做课程设计、期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者...
精选资源
机器学习与数据挖掘.pdf
09-24
机器学习和数据挖掘技术的结合可以使人类更好地理解和分析复杂的系统，从而对人类决策和行动产生重要影响。 机器学习和数据挖掘技术的结合可以使人类更好地预测和预测未来的变化，从而对人类决策和行动产生重要影响...
基于 Flask6+机器学习的数据挖掘可视化系统
05-07
数据挖掘可视化系统（Data Mining Visualization System）通过数据挖掘理论、机器学习算法以及数据可视化等信息技术，并基于 Flask 框架搭建 Web 服务器，实现数据挖掘可视化。 构建一个基于Flask框架的数据挖掘可视...
机器学习、人工智能和数据挖掘到底有什么联系？
线粒体小亚的空间
11-13 1073
机器学习、人工智能和数据挖掘到底有什么联系？
如何系统地学习数据分析与挖掘？
实验楼
10-23 779
在过去几年，磁盘存储器价格几乎下降了99%。试想如果存储1兆的价格是10元，1TB就是10000000元，但当1兆的价格降为1毛钱时，1TB就成100000元。这种变化彻...
如何学习数据挖掘和数据科学的7个步骤
楼上小宇_home
04-06 8881
前言 概括 1 学习语言 2 工具：数据挖掘，数据科学和可视化软件 3 教科书 4 教育：网络研讨会，课程，证书和学位 5 数据 6 比赛 7 互动：会议，团体和社交网络 more 前言 最近一直一再学习数据挖掘的相关知识，这是一篇国外的文章，我添加了自己的一些理解，大概的翻译过来，供大家一起学习参考。 概括 语言：学习R，Python和SQL 工具：了解如何使用数据挖掘...
CursorFreeVIP-1.9.04-linux.zip
12-20
CursorFreeVIP_1.9.04_linux.zip
遥感影像分析中的多时相土地利用分类系统设计：基于Google Earth Engine的Landsat与Sentinel-2数据融合及机器学习模型应用
12-20
内容概要：该文档为一段用于Google Earth Engine（GEE）平台的JavaScript脚本，旨在构建一个多时相土地利用/土地覆盖（LULC）分类与变化监测的应用程序。程序支持多个遥感影像数据源（如Landsat 5/7/8和Sentinel-2），通过统一的大气反射率处理、云掩膜、光谱指数计算（如NDVI、EVI、NDBI等）进行影像预处理，并基于用户提供的训练样本使用随机森林、SVM或CART分类器进行监督分类。系统提供年际LULC制图、变化检测、趋势分析、统计图表可视化以及地图交互与结果导出等功能，形成一套完整的遥感地表覆盖动态监测解决方案。; 适合人群：具备遥感与地理信息系统（GIS）基础知识，熟悉Google Earth Engine平台操作，有一定JavaScript编程经验的科研人员或技术人员。; 使用场景及目标：①实现长时间序列的土地利用/覆盖分类制图；②开展区域地表变化检测与趋势分析；③生成统计图表并导出矢量、栅格或动画成果，支持环境监测、城市扩张研究、生态评估等应用。; 阅读建议：使用前需先导入研究区（aoi）及各类地物的训练样本数据；建议逐步执行面板功能，尤其在模型训练和批量处理年份时注意计算资源消耗；可结合高级图表模块深入分析分类结果与时空变化特征。
Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率
12-20
Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要：本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开，重点介绍了基于粒子群优化算法（PSO）和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现，结合智能优化算法与先进控制策略，对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化，有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时，文档还涵盖了多种电力系统应用场景，如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等，展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师；尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标：①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数，提升动态响应速度与稳态精度；②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力；③复现已发表的高水平论文（如EI、SCI）中的仿真案例，支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作，重点关注算法实现细节与系统参数设置，同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例，加深对优化算法与控制系统设计的理解。
Python编程语言实现的高效排序算法及其优化策略详解与多线程并发处理实践项目_涵盖数据结构设计力扣算法题库解析NumPy数值计算库应用Pandas数据分析工具集成日志模块.zip
12-20
Python编程语言实现的高效排序算法及其优化策略详解与多线程并发处理实践项目_涵盖数据结构设计力扣算法题库解析NumPy数值计算库应用Pandas数据分析工具集成日志模块.zip
（25页PPT）某省市应急指挥系统建设整体解决方案.pptx
最新发布
12-20
（25页PPT）某省市应急指挥系统建设整体解决方案.pptx
基于乐乐课堂网站十万余条作文数据的多维度文本分析与可视化系统_该项目是一个针对leleketangcom作文库的综合性数据分析项目数据集包含超过十万条作文条目每条数据涵盖标题.zip
12-20
基于乐乐课堂网站十万余条作文数据的多维度文本分析与可视化系统_该项目是一个针对leleketangcom作文库的综合性数据分析项目数据集包含超过十万条作文条目每条数据涵盖标题.zip
我要如何系统地学习数据挖掘
04-27
学习数据挖掘需要以下步骤： 1. 学习数学基础：数据挖掘是基于数学模型和算法实现的，因此需要掌握数学基础知识，如线性代数、概率论、数理统计等。 2. 学习编程语言：数据挖掘需要编程实现，因此需要学习编程语言，如Python、R等。 3. 学习数据处理技能：数据挖掘需要对数据进行清洗、预处理、转换等操作，因此需要学习数据处理技能，如数据清洗、数据预处理、特征工程等。 4. 学习数据挖掘算法：数据挖掘的核心是算法，需要掌握常用的数据挖掘算法，如聚类、分类、回归、关联规则挖掘等。 5. 实践项目：通过实践项目，巩固学习成果，提高数据挖掘技能。 综上所述，学习数据挖掘需要掌握数学基础、编程语言、数据处理技能、数据挖掘算法和实践项目等方面的知识和技能。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值