数据挖掘学习笔记

最新推荐文章于 2025-12-15 13:55:58 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-15 13:55:58 发布 · 364 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#数据分析 #数据挖掘 #大数据 #机器学习 #人工智能

文章目录

数据规范化

1、离差标准化（最小—最大标准化）
2、标准差标准化（零—均值标准化）
3、小数定标规范化
在这里插入图片描述

数据清洗的步骤

在这里插入图片描述

数据挖掘的过程

在这里插入图片描述

离散化

1、等宽离散化
2、等频率离散化
3、一维聚类离散化

数据挖掘-学习笔记1
qq_59218860的博客
06-28 1703
数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量的有噪声的、不完全的、模糊的和随机的数据中，提取出隐含在其中的事先不知道但具有潜在利用价值的信息的过程。主要包含以下几层含义：1.数据必须真实的、大量且含有噪声的。2.发现的是用户感兴趣的可以接受、理解、运用的知识。3.仅支持特定的问题，并不要求放之四海而皆准的知识。
JAVA疫情数据项目（JAVA课程设计）
程序员小R的博客
12-30 3563
前言 课设毕设源码收集已上传到github,地址：https://github.com/52JDK/Source-Collection 如果对大家有用的话欢迎点个star，本文源码请直接到文章末尾 说明 2020年新冠肺炎爆发，我们采用很多措施来避免疫情的进一步扩大，目前已经很好的控制住了疫情，但是仍然不能掉以轻心，该系统就是为了方便查看疫情数据而开发的。通过访问卫生局公开的数据接口，获取疫情数据，通过图表的方式展示。系统采用了spring boot作为后端框架，利用httpclient访问数据接口获取
Python-Matplotlib实现新冠病毒疫情数据分析-超细致流-逐行注解
weixin_45154559的博客
02-29 4275
sss
数据挖掘学习笔记01——数据挖掘的基本流程
weixin_51128278的博客
08-31 2700
来自 B站最完整系统的Python数据分析-数据挖掘教程，72小时带你快速入门，轻松转行（月入10W+数据分析师强烈推荐！） 的学习笔记
数据挖掘学习笔记——GEO数据库：芯片数据分析
qq_45794091的博客
02-13 5273
GEO数据库：芯片数据分析（获取表达矩阵，limma差异化分析）
数据挖掘学习笔记7-关联规则
irony_202的博客
02-12 1204
关联规则即P→Q且P∩Q≠∅（P发生则Q发生） 支持度：support（p→q）=（p∩q）/n 置信度：confidence（p→q）=（p∩q）/p（条件概率） 支持度大于一定值（δ)的项集成为频繁的项集 置信度大于一定值（φ）的关联规则成为强关联规则 大图像（the big picture）： 第一步，找出所有频繁项集 第二步，根据项集的所有非空子集，找出所有关联规则 误区： 1.一个规则很强不代表这个规则有意义（条件概率可能比先验概率更低） 2.两个商品出现概率差异较大时，规则可能也没有意义 3.条
【数据挖掘学习笔记】数据挖掘中主要问题有哪些？
qq_41595507的博客
12-29 3964
数据挖掘是一个动态、强势快速扩展的领域。数据挖掘研究的主要问题，可划分为五组：挖掘方法、用户交互、有效性与可伸缩性、数据类型的多样性、数据挖掘与社会。 一、挖掘方法 目前大牛们已经开发了一些数据挖掘方法，涉及到新的知识类型的研究、多维空间挖掘、集成其他领域的方法以及数据对象之间语义捆绑考虑。此外，数据挖掘应该考虑诸如数据的不确定性、噪声和不完全性等问题。有些数据挖掘方法探索如何使用用户指定的度量评估所发现的模式的兴趣度，同时直到挖掘过程。 挖掘各种新的新的知识类型： 数据挖掘广泛涵盖数据分析和知识发现的.
python数据挖掘学习笔记——logistic逻辑回归实现
lijij的博客
11-17 5234
logistic模型利用python的简单实现学习笔记
数据挖掘学习笔记之决策树
秘密的博客
09-10 4411
本文主要来自<<数据挖掘导论>>以及本人的一些感悟 决策数 从数据中产生决策树的数据学习称为决策数学习,简称决策数.决策树是数据挖掘中最常用的一种分类和预测技术,使用其可建立分类和预测模型; 它的形状如同一棵树,每个节点对于与对象的某个属性,每个分支对应这个属性的某个可能取值,每个叶节点表示经历从根节点到该叶节点这条路径上的对象的值; 决策树模型(图片来自于网络) 决策树算法的关键技术 决策树算法中有以下三项关键技术: 1.选择最能区别数据集中实例属性的方法 2.剪枝方法 3.检验
数据挖掘学习笔记（一）
01-20
数据挖掘利用各种算法，如分类、聚类、关联规则学习、回归分析等，来发现知识和模式，这些知识可能对决策制定有着重大影响。在现代社会，数据源多样化且增长迅速，涵盖了商业、科学、社会和个人生活的各个层面。数据...
精选资源
机器学习与数据挖掘学习笔记.zip
04-27
《机器学习与数据挖掘学习笔记》是一份综合性的学习资料，涵盖了这两个领域的重要概念、算法和技术。这份笔记的目的是为了帮助读者深入理解机器学习和数据挖掘的基础知识，并提供实际操作的指导。 首先，我们来探讨...
精选资源
数据挖掘学习笔记（四）
01-07
数据预处理是数据挖掘过程的第一个主要步骤，了解数据才能为分析与挖掘做好预处理。 数据的属性： 数据值类型 数据的分布 图形表示形式 数据的相似性与相异性 数据的属性 1.数据对象 数据集由数据对象组成。 一个...
精选资源
数据挖掘学习笔记（三）
01-06
数据分析与数据挖掘的方法 1.频繁模式 频繁模式：数据中频繁出现的模式。 频繁项集：频繁在事务数据集中一起出现的商品集合。 例如，信用卡分析、患者就诊分析、购物车分析… 2.分类与回归 分类与标签预测是找出描述...
技术实践：用大模型平台重构医疗数据分析Pipeline
最新发布
2501_93763751的博客
12-15 805
本文从一线开发者的角度，分享如何利用六行神算API（https://grok-aic.com/）重构一个传统的医疗数据分析工作流。通过具体场景对比，详细阐述其在降低开发维护成本、提升分析灵活性及促进跨领域协作方面的技术优势。
【Python数据分析】数据分析完整流程（全）
2301_80636070的博客
12-09 1215
本文详细介绍了Python数据分析的完整流程，主要包括：1)数据导入导出方法(CSV/JSON)；2)缺失值处理(检测/剔除/填充)；3)数据类型转换与变形；4)数据分列与分箱技术；5)时间数据处理技巧；6)分组聚合分析方法。通过企鹅数据和睡眠质量两个案例，演示了从数据清洗、特征构造到统计分析的完整过程。文中提供了大量Pandas代码示例，涵盖数据预处理、特征工程和统计分析等核心环节，适合数据分析学习者参考。所有案例代码已开源至Gitee平台。
昆明天气数据分析与挖掘（二）- 昆明天气数据预处理
zcs2312852665的博客
12-14 581
本文介绍了昆明天气数据的预处理流程，包括数据加载、重复值处理、日期特征提取和天气类型简化等关键步骤。通过Python代码实现了数据质量检查、日期标准化（提取年/月/日/季节等特征）以及将复杂天气描述归类为"雨天""雪天"等标准类型。预处理后的数据集消除了冗余信息，结构更加清晰，为后续天气分析和建模提供了高质量的数据基础。整个处理过程注重可复用性，代码模块化设计便于应用于其他城市天气数据的预处理任务。
数据分析之淘宝商品数据获取方法分享
Ob_API20230201的博客
12-15 825
对于需要高度自定义采集规则（如采集特殊字段、复杂筛选条件）或小规模数据获取的场景，技术人员可通过编写爬虫程序实现淘宝商品数据采集。需注意：淘宝采用了反爬机制（如IP封禁、Cookie验证、动态JS渲染），爬虫开发需规避反爬风险。三种淘宝商品数据获取方法各有优劣，需根据自身技术背景、数据需求、合规要求选择合适的方案：方法类型适用场景推荐人群淘宝开放平台API企业级、规模化、稳定数据获取；电商服务商、ERP系统集成企业开发者、数据分析师（有技术基础）第三方采集工具快速获取少量数据；非技术场景；
机器学习与数据挖掘精华笔记整理
本压缩包内的“机器学习与数据挖掘学习笔记”文件应该是上述知识点的整理和总结，它可能包括了机器学习算法的详细解释、数据挖掘技术的应用案例、各种算法的优缺点比较以及实际操作中可能遇到的问题和解决方法等。...
评论
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