数据挖掘工作指南(1)

作者:周琦
链接:https://www.zhihu.com/question/27317479/answer/67237736
来源:知乎
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1 工具的学习(排列有序)
python(我用的python tutorial,细节可以查书learning python,然后查询一些文档比如,numpy,matplotlib官方文档)
java (我先看的 head first java, 然后thinking in java看了一部分)
linux shell (越熟越好,我只是刷了鸟哥那本入门书的前半部分)
hadoop (需要会折腾,在win电脑上不好配置,如果实验室有环境或者有人帮忙带带入门最好。


2 机器学习入门(排列有序)
集体编程智慧(把例子刷一遍,一方面是理解入门数据挖掘,一方面更熟悉下python)
数据挖掘导论,机器学习(tom mitchell),Andrew Ng的机器学习课程,机器学习实战(主要参考下书中的代码,书中代码并不是非常完美,主要用来入门)。。
这几个材料建议选其中一、二个为核心连贯学习,其他可以参考。比如你先用数据挖掘导论了解一些基本的概念,用Andrew Ng的机器学习课程进行比较细致的学习,其中要实习一些算法的时候可以参考机器学习实战,某些算法看不懂时候可以参考其他书籍

Kaggle找几个最简单的题进行入门实战。(比如泰坦尼克号那题)
可以适当了解一些机器学习的具体应用,如:推荐系统、图像处理、语音或搜索。(结合自己的兴趣专业选择某一个深入学习)
Pattern Recognition And Machine Learning,The Elements of Statistical Learning 两本理论非常详细的巨著,如果有精力一定要看看。建议从第一本看起(因为我也只能勉强看懂第一本,第二本如果其他人都说很经典,可以看懂的话肯定是要看的)。


3 数据结构基础
算法导论+leetcode在线题目

总结:
看书要多动手,多总结,比如看了个朴素贝叶斯算法,最好把这个方法总结一下,然后编写代码实现简单的例子。参考更多的书籍,参考baidu
内容概要:本文详细介绍了如何使用Matlab对地表水源热泵系统进行建模,并采用粒子群算法来优化每小时的制冷量和制热量。首先,文章解释了地表水源热泵的工作原理及其重要性,随后展示了如何设定基本参数并构建热泵机组的基础模型。接着,文章深入探讨了粒子群算法的具体实现步骤,包括参数设置、粒子初始化、适应度评估以及粒子位置和速度的更新规则。为了确保优化的有效性和实用性,文中还讨论了如何处理实际应用中的约束条件,如设备的最大能力和制冷/制热模式之间的互斥关系。此外,作者分享了一些实用技巧,例如引入混合优化方法以加快收敛速度,以及在目标函数中加入额外的惩罚项来减少不必要的模式切换。最终,通过对优化结果的可视化分析,验证了所提出的方法能够显著降低能耗并提高系统的运行效率。 适用人群:从事暖通空调系统设计、优化及相关领域的工程师和技术人员,尤其是那些希望深入了解地表水源热泵系统特性和优化方法的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要对地表水源热泵系统进行精确建模和优化的情景,旨在找到既满足建筑负荷需求又能使机组运行在最高效率点的制冷/制热量组合。主要目标是在保证室内舒适度的前提下,最大限度地节约能源并延长设备使用寿命。 其他说明:文中提供的Matlab代码片段可以帮助读者更好地理解和复现整个建模和优化过程。同时,作者强调了在实际工程项目中灵活调整相关参数的重要性,以便获得更好的优化效果。
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