[数据挖掘]前言

最新推荐文章于 2024-11-03 23:16:39 发布
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本文介绍了数据挖掘领域的几个核心概念和技术，包括数据离散化的Chimerge算法、决策树及贝叶斯分类器等，并提供了使用Java实现这些算法的具体实例。

介绍常用的数据挖掘概念和算法：

数据离散化：chimerge算法

分类：决策树，贝叶斯分类器

算法用Java实现，代码及工程文件算法实现

数据挖掘引言
seacean2000的专栏
11-20 722
总述：数据挖掘是一种数据处理技术，针对历史存量数据进行分析，通过描述趋势来帮助客户。 数据挖掘产生的原因 什么是数据挖掘 可以对什么类型的数据进行挖掘 数据挖掘功能：可以挖掘什么类型的模式 数据挖掘的分类标准有哪些 数据挖局任务的原语有哪些 数据挖掘系统与数据系统的集成问题 数据挖掘的主要问题有哪些 1.数据挖掘产生的原因 答：数据系统的应用使得数据存量在一定规则下不...
【科研笔记】时空大数据挖掘——前言
weixin_54335478的博客
05-01 3287
从基础理论的角度出发，有侧重地讲述数据科学、网络科学以及AI赋能下的ST-BD。随着机器学习、深度学习的不断发展，时空分析领域不仅仅限于使用物联网传感器检测、运筹统计、GIS空间数据分析、地统计等方向，AI+X赋能众多“基科”，推动了全新的数据挖掘建模方式。根据任务场景的不同，选取需要的数据，进行清洗；以及所选数据的时空特性（不同领域的数据具有不同的特异属性--后续分享）综合建立所需的模型。季节性变化通常遵循时钟和日历——一般一天、一周或一年的重复。时空轨迹、时空格子数据、时空图数据、时空序列数据。
数据挖掘（一）数据挖掘前言介绍
Floris_lovelace的博客
05-02 472
介绍：数据挖掘课程相关笔记 内容： 1.数据挖掘是什么？ 2.为什么要进行数据挖掘？ 3.怎样进行数据挖掘？ 4.数据是什么？大数据的"4V"特点？有哪些类型数据？ 数据挖掘是什么？ ...
数据挖掘学习前言
xy88115211的博客
01-20 399
决定考研,但是既然之前也定下了数据挖掘的学习目标,那就不能半途而废,所以我准备继续学习下去,只是相应的减缓学习速度,以考研为主,其他的照常进行,不会把所有的时间都投入到考研上. 这里主要说数据挖掘,我的学习课本是Robert Layton的(杜春晓 译).至于为什么选这本,当然是因为书又薄目录又吸引人了O(∩_∩)O, a joke,这本书列举了很多示例来讲数据挖掘的实际应用，相比一些很厚的数据
01数据挖掘引言
weixin_33861800的博客
04-30 207
1.为什么不用传统的数据分析？ 2.KDD过程的步骤 3.数据挖掘和商务智能 4.数据挖掘功能 5,数据挖掘分类 6,OLAP挖掘与数据仓库的集成 7.数据挖掘查询语言 调性（元语言） 转载于:https://www.cnblogs.com/Firesun/p/10796767.html...
机器学习与数据挖掘——前言
eyes++的博客
12-02 1802
这是从老师的PPT里面提取出来的，知识点分布比较零散，可能他做PPT的时候也没想那么多。
数据挖掘概念与流程
最新发布
agshj的博客
11-03 857
数据挖掘是一个从大量数据中提取有价值信息或模式的过程，它依赖于统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等多个领域的知识和技术。
数据挖掘基础
qq_62722502的博客
03-13 1237
本文基于书籍《数据仓库与数据挖掘（Python+Hadoop+Hive）微课视频版》魏伟一 张志国 秦宏武主编 所写的数据挖掘部分（3、6、7、8、9、10、13章节）学习笔记。本文主要总结第三章数据预处理主要内容，数据预处理主要步骤包括：数据清洗、数据集成、数据标准化（数据转换）、数据标准化、数据归约，通过数据预处理，将获取的脏数据整理转化成可以数学分析和建模的有效数据，为建立良好的模型尽力基础。（后续章节会陆续更新！）
精选资源
《数据挖掘与机器学习》
01-05
《数据挖掘与机器学习》是一份深入探讨这两个关键领域的学习资料。数据挖掘是现代数据分析的核心技术，它通过从海量数据中发现有价值的信息和知识，帮助企业和研究者做出更明智的决策。而机器学习，作为数据挖掘的一...
“数据挖掘与智能计算”前言.pdf
07-14
数据挖掘与智能计算是信息科学领域中非常重要的研究方向，它们的发展和应用不仅推动了科学技术的进步，还在工业、生物、金融等多个实际领域显示出了巨大的潜力和应用价值。下面将详细阐述这两个领域的相关知识点。 ...
MATLAB技术论坛数据挖掘公开课 01.MATLAB数据挖掘概论 共12页.pdf
07-10
MATLAB数据挖掘概论 1 1 交流空间 2 1.1 论坛 2 1.2 王小川论坛ID 2 1.3 新浪微博 3 2 前言 3 2.1 涉及内容-综合篇 3 2.2 什么是数据挖掘呢？ 4 2.3 数据挖掘能做什么？ 4 3 分类 5 3.1 什么是分类？ 5 3.2 应用实例...
从零开始的《数据挖掘与大数据分析》课堂学习笔记-1 前言&第一章“数据挖掘与大数据分析简介”片段
一碗菜粥的博客
03-01 1482
本文目录写在前面整装待发0.初步了解大数据 数据分析 数据挖掘0.1 大数据（big data）0.2 数据分析0.3 数据挖掘0.4 大数据 数据分析 数据挖掘的关系1.学习方法2.进一步学习&研究3.课程内容3.1 数据挖掘3.2 大数据分析4 课程意义5.理论学习环节第一章 数据挖掘与大数据简介第二章 认识数据与数据预处理第三章 关联数据挖掘第四章 分类/回归第五章 聚类分析和噪声检测第六章 大数据分析6.实践环节实验一 数据预处理及WEKA(JAVA使用的库)实验二 关联规则挖掘算法实验三
第一章：数据挖掘引言
围城
06-18 740
2020/06/15 - 数据挖掘是什么？最常见，最容易被接受的说法是，从数据中发现“模型”，而模型有很多种。（p19） 文章列举了在建模过程中比较重要的几个研究方向：统计建模、机器学习、建模计算方法、总结（？）、特征提取（？）。 这里我没明白，再往下读来解决疑惑。 1.1 统计建模 当代的统计学家将数据挖掘作为一种统计模型的构建方式，构造变量的分布。 1.2 机器学习 机器学习中的一些方法，与...
Eclipse搭建scala环境(解决“JDT weaving is currently disabled”问题)
linchere的专栏
11-04 5825
随着Apache Spark，scala也成了必学的语言，下面讲一下Eclipse搭建scala开发环境。 网上有很多的教程，但是给的scala的地址下载的插件无法开发scala，会出现“JDT weaving is currently disabled”的问题,这是由于使用了错误的Scala地址。 Java: jre1.8.0_40 Eclipse: 4.4.1 http://w
[数据挖掘]决策树ID3和C45
linchere的专栏
03-29 1448
数据分类数据分类就是建立模型把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。这个模型称为分类器，预测分类的（无序，离散）类标号。数据分类通常分为两个过程，学习阶段（模型构建）和分类阶段（预测类标号）。例如下图我们预测客户是否会购买计算机a) 学习过程 b) 分类过程决策树归纳决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取...
Java运行linux和windows系统命令
linchere的专栏
11-02 1051
在java中运行系统命令的代码： package executiveUnixCmd; import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; public class ExecutiveCmd { public static void main(Stri
[Py4J]从Pythyon端启动Py4J
linchere的专栏
10-18 786
实现从python端启动Py4J的server
[Java Core]Java字符串的代码点和代码单元
linchere的专栏
09-03 620
Java Core的3.6.6有关代码点和代码单元的概念可能让很多同学迷惑，在这里做一点说明。 Java char数据类型实际上采用UTF-16编码表示的Unicode的代码单元 String str = "你好！"; 这里str中的第一个代码单元是“你”。通常来讲，基本字符用一个char表示，辅助字符使用一对char表示。 所以str实际上是3个代码单元组成。 System.o
[Java Core]Java类的equals方法的实现
linchere的专栏
09-12 508
Java对equals方法的要求： 1. 自反性：x.equals(x) == true 2. 对称性：x.equals(y) == y.equals(x) 3. 传递性： x.equals(y) == true && y.equals(z) == true   =>    x.equals(z) == true 4. 一致性：若x,y均没有发生变化，x.equals(y)的结果不论调用
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