数据挖掘算法汇总

最新推荐文章于 2024-07-10 18:30:16 发布
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《AI大模型开发笔记》——数据挖掘领域十大经典算法
qq837993702的博客
01-25 8903
数据挖掘是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据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。< span=“”>
机器学习与数据挖掘相关算法汇总
一只不会码代码的咸鱼
06-04 1203
机器学习与数据挖掘相关算法汇总 本文供机器学习学习者作为方向指导。 参考资料： http://tieba.baidu.com/p/4843600839?fr=ala0&pstaala=1&tpl=5&isgod=0 http://www.cnblogs.com/IvanSSSS/p/4951758.html 声明： 特殊子领域的一些算法不包含在内：计算智
机器学习数据挖掘常用算法总结梳理完整版
08-08
机器学习数据挖掘常用算法总结梳理完整版：是对于机器学习以及数据挖掘领域中使用到的算法、方法和模型等方面一个全面的总结和学习概括，欢迎同行互相交流学习，欢迎指点。
常用数据挖掘算法总结及Python实现 文字版+code
04-21
本书适合有志于从事数据挖掘的初学者，需要的朋友可看看 第一部分 数据挖掘与机器学习数学基础3 第一章 机器学习的统计基础3 第二章 探索性数据分析（EDA） .11 第二部分 机器学习概述14 第三章 机器学习概述14 第三部分 监督学习---分类与回归16 第四章 KNN（k 最邻近分类算法） 16 第五章 决策树19 第六章 朴素贝叶斯分类29 第七章 Logistic 回归 .32 第八章 SVM 支持向量机42 第九章 集成学习(Esemble Learning)43 第十一章 模型评估46 第四部分 非监督学习---聚类与关联分析50 第十二章 Kmeans 聚类分析 .50 第十三章 关联分析 Apriori.52 第十四章 数据预处理之数据降维54 第五部分 Python 数据预处理 .57 第十五章 Python 数据分析基础 .57 第十六章 Python 进行数据清洗 .77 第六部分 数据结构与算法82 第七部分 SQL 知识.86 第八部分 数据挖掘案例分析87 案例一 A Journey through Titanic 597c770e .87 案例二 Analysis for airplane-crashes-since-190894 案例三 贷款预测问题98 案例四 KNN 算法实现葡萄酒价格模型预测及交叉验证107
数据挖掘十大经典算法总结
12-23
数据挖掘（Data mining）又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般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。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
python数据挖掘资料汇总
11-30
数据挖掘导论.pdf 2.79M Python数据结构与算法（En）.chm 3.34M 用Python进行自然语言处理.pdf 4.26M Python操作Mysql实例教程手册.pdf 277.04kb Python高级编程.pdf 72.29M 使用Python语言分析金融数据的研究....
机器学习，数据挖掘，深度学习数据科学算法汇总（基于Kaggle汇总）.zip
最新发布
09-21
10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2...
数据挖掘算法基础教程
kkchenjj的博客
07-10 942
分类算法是一种监督学习方法，用于预测数据点属于哪个预定义的类别。它基于训练数据集中的特征和类别标签，学习一个模型，然后使用该模型对新数据进行分类。聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据点分组到不同的簇中，使得簇内的数据点相似，簇间的数据点差异大。关联规则学习是一种用于发现数据集中变量之间的有趣关系的方法。这些关系通常表示为“如果A发生，则B也有可能发生”的形式。回归算法是一种用于预测连续值输出的监督学习方法。它通过分析训练数据集中的特征和目标变量之间的关系，学习一个模型，然后使用该模型对新数据进行预测。
数据挖掘与数据分析应用案例 数据挖掘算法实践 基于C++的文档数据的简单预处理实现.doc
06-30
实际系统中的数据往往具有不完整性、冗余性和模糊性等特点，直接使用这些数据可能会导致数据挖掘算法执行效率低下，甚至出现偏差的结果。因此，数据预处理是确保数据挖掘成功的关键步骤之一。 #### 2. 数据预处理的...
基于网格的数据挖掘算法.pdf
07-14
基于网格的数据挖掘算法因其对大规模数据集的强大处理能力、高效计算性能和良好的扩展性，成为一种非常有前景的数据分析方法。 总之，网格技术与数据挖掘算法的结合，为处理和分析海量数据提供了一种创新的解决方案...
数据挖掘十大算法
weixin_39484738的博客
10-15 1万+
数据挖掘十大算法一、C4.5 算法二、K-Means 算法三、朴素贝叶斯算法四、K 最近邻分类算法（KNN）五、EM 最大期望算法六、PageRank 算法七、AdaBoost八、Apriori 算法九、SVM 支持向量机十、CART 分类与回归树 一、C4.5 算法 ID3 算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。ID3 算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。 C4.5 算法核心思想是ID3 算法，是ID3 算法的改进，改进方面有：
数据挖掘十大常用算法
weixin_30367873的博客
04-11 283
https://blog.youkuaiyun.com/fuqiuai/article/details/79482487 转载于:https://www.cnblogs.com/hkkeryu/p/10688188.html
数据分析 - 数据挖掘 之 第一章：数据挖掘原理 - 第二节：数据挖掘算法
开码河粉
07-18 211
1.数据挖掘算法分类 (1)按有无目标变量 (2)按分析目的 (3)算法汇总 2.机器学习算法一览表
积累-数据结构与算法介绍
ssqi's blog
05-16 394
一、 数据结构的分类与算法 1. 数据结构可以分为： “数据的逻辑结构”：数据元素间的逻辑关系。 “数据的物理结构(存储结构)” ：数据元素在内存中的存放方式。 2. 算法： 算法实际就是在具体的存储结构上，对数据元素进行的运算操作，如：检索、排序、插入、删除、修改等。二、 图解 1. 数据的逻辑结构 2. 数据的存储结构 顺序存储：数据元素放在一片连
数据挖掘十大经典算法（包括各自优缺点 / 适用数据场景）
热门推荐
昆兰.沃斯 的博客
09-04 16万+
本文主要分析皆来自其他资料，借用较为权威的总结来对我已经学习的这些经典算法做一个极为精简的概述（根据自身经验有一定修改），另外同时附上机器学习实战中作者对各种算法的评价。另外机器学习实战这本书是本人看了这么多书籍或者资料中唯一一本坚持从头看到尾，看完了的书籍，包括其中的代码皆实践运行过，收获颇多，个人认为虽然这本书时间上已经算是老资料了，但其中作者的各种总结和代码的演练都由浅入深（前提还是要有一点...
数据挖掘10大算法及详解
William Zhao's notes
11-14 6万+
数据挖掘十大经典算法(1) C4.5 机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策
数据挖掘十大经典算法
xuweiling
01-01 2万+
数据挖掘基本任务：分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。 DM过程：        a目标定义（任务理解、指标确定）        b数据采集（建模抽样、质量把控、实时采集）        c数据整理（数据探索、数据清洗、数据变换）        d构建模型（模式发现、构建模型、验证模型）        e模
数据挖掘十大经典算法（详解）
小硒---代码无疆
04-23 4万+
数据挖掘十大经典算法
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