数据挖掘导论总结之分类技术

最新推荐文章于 2023-12-27 01:47:52 发布
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#数据挖掘 #浙江大学 #技术

本文为浙江大学在校学生阅读《数据挖掘导论》后的学习总结，主要介绍了几种常见的数据分类技术，并制作了PPT进行直观展示。

博主是浙江大学一名在校学生，现在把这几天读的《数据挖掘导论》中的几个常见的分类技术进行简要的总结汇报，做成PPT并截图，有什么不对的地方欢迎大家指正。











































































































































































数据挖掘导论 之 分类
Claire_Bear7的专栏
07-01 1247
这篇总结一下《数据挖掘导论》中的分类部分。
数据挖掘导论.rar
07-22
《数据挖掘导论》这本书会详细介绍这些概念和技术，并通过实例展示如何在实际项目中应用。无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中获得宝贵的知识，提升在大数据时代解决问题的能力。通过深入学习和实践，你...
数据挖掘分类技术
博文视点（北京）官方博客
04-03 2789
数据挖掘分类技术 从分类问题的提出至今，已经衍生出了很多具体的分类技术。下面主要简单介绍四种最常用的分类技术，不过因为原理和具体的算法实现及优化不是本书的重点，所以我们尽量用应用人员能够理解的语言来表述这些技术。而且我们会在第4章再次给读者讲述分类算法和相关原理。 在我们学习这些算法之前必须要清楚一点，分类算法不会百分百准确。每个算法在测试集上的运行都会有一个准确率的指标。用不同的算法做成的分
数据挖掘导论 完整版_数据挖掘_
10-01
本资料《数据挖掘导论 完整版》深入浅出地介绍了数据挖掘的核心概念、基本算法和实际应用，是学习数据挖掘领域的入门经典。 首先，数据挖掘的目标可分为五类：描述、预测、关联规则、分类和聚类。描述性挖掘旨在...
数据挖掘导论 完整版
01-09
数据挖掘是一种从海量数据中提取有...总结，“数据挖掘导论 完整版”是一本全面介绍数据挖掘的书籍，涵盖了从基础理论到实际应用的各个方面，适合对数据科学感兴趣的初学者和专业人士阅读，以提升数据驱动决策的能力。
数据挖掘导论.ppt
最新发布
05-17
数据挖掘导论详细内容知识点： 数据挖掘的发展背景： 人类已经进入了一个崭新的信息时代，数据的存储量急剧膨胀。信息过量、真假难辨、信息安全难以保证、信息形式不一致、数据爆炸但知识贫乏等成为数据处理的挑战...
数据挖掘导论（第二版），中文第4章：基于规则的分类器 - 副本.pptx
09-30
在数据挖掘领域，分类技术是实现数据理解的重要手段之一，而基于规则的分类器作为一种强大的分类方法，凭借其规则的清晰性、易于理解性以及直观性，广泛应用于客户分类、信贷风险评估、医疗诊断等众多领域。...
《数据挖掘导论》（完整版）习题答案
11-02
《数据挖掘导论》（完整版）习题答案，答案有详细解题过程。
完整版数据挖掘导论 课后习题答案（中文版）
03-17
完整版数据挖掘导论 课后习题答案（中文版）。 数据挖掘导论（完整版）课后习题答案（中文版）
<数据挖掘导论>读书笔记3--分类
09-18 256
1.分类的基本概念 分类任务就是通过学习得到一个目标函数f，把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y 目标函数也称为分类模型。 2. 解决分类问题的一般方法： 决策树分类法 基于规则的分类法 神经网络 支持向量机 朴素贝叶斯分类法 3.决策树归纳 通常采用贪心策略，在选择划分数据的属性时，采用一系列局部最优决策来构造决策树，hunt算法就是一种这样的算法。 Hun...
数据挖掘导论-分类
02-23 166
分类 ，classification，分类任务就是通过学习得到一个目标函数（target function），把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称为分类模型（classification model） 决策树，decistion tree 1.概念 决策树是一种由节点和有向边组成的层次结构，树中包含三类节点 （1）根节点，root node ，没有入边，但有0条或...
分类和聚类：数据挖掘的基本技术
AI天才研究院
12-27 1392
1.背景介绍 数据挖掘是指从大量数据中发现新的、有价值的信息和知识的过程。它是人工智能领域的一个重要分支，涉及到许多技术，如机器学习、数据库、统计学、优化等。在现实生活中，数据挖掘应用非常广泛，例如推荐系统、搜索引擎、垃圾邮件过滤、金融风险评估等。 分类(classification)和聚类(clustering)是数据挖掘中两种常见的技术，它们都是用于将数据划分为不同的类别或组，以便更好地理...
数据挖掘 - 分类
Sunlight的博客
12-20 6705
根据邵俊明老师的课件整理而成监督学习和无监督学习 无监督的学习关联规则聚类分析 监督学习分类预测 模型分类 生成模型Generative Model 判别模型 Discriminative Model 对比分类和预测 分类算法 决策树Decision Tree 决策归纳树算法 属性选择度量 信息增益ID3 增益率 C45 Gini Index 指标 CART 过拟合Overfitting问题 由决策
数据挖掘中的数据分类
Chahot的博客
04-15 5083
分类、决策树与模型评估分类决策树 分类 分类就是通过学习一个目标函数F，把每个属性集x映射到一个预先定义好的类标号y上。目标函数也被称为分类模型。 建模分为两种目的，一种是描述性建模一种是预测性建模。 对于学习算法，我们将一部分数据分为训练集和测试集，一般训练集占比70%测试集占总体数据集的30%。通过对训练集的学习训练建立一个适合处理对应一类数据的模型，然后将这个模型套用到测试集上，来观察数据的处理效果，根据是否能得到预期重新评价模型，决定是否要继续训练或者改变训练集比例。 混淆矩阵是一个用来测试训练
数据挖掘导论-数据
02-23 129
1.数据集的一般特征 （1）维度， dimensionality ，是数据集中的对象具有的属性数目。 （2）稀疏性，sparsity （3）分辨率 resolusion 2.数据质量 噪声、伪像、偏倚、精度、准确率、离群点、遗漏、不一致的值、重复数据 （1）测量误差和数据收集错误 测量误差，measurement error，测量过程中导致的问题，测量值与实际值的差称为误差。 （...
《数据挖掘导论》- 读书笔记 - 总结
bakalaka的博客
11-18 1776
0.概述数据挖掘导论涉及到的知识比较丰富,梳理下内容，为后面推荐系统设计做铺垫。 1.什么是数据挖掘数据挖掘是在大型数据存储库中，自动发现有用信息的过程。数据挖掘技术用来探测大型数据库，发现先前未知的有用模式。数据挖掘还可以预测未来观测结果，例如预测一位新的顾客是否会在一家百货公司消费100美元以上。 数据挖掘是数据库中知识发现(KDD)不可缺少的一部分，而KDD是将未加工的数据转换为有用信息的...
数据挖掘导论完整版习题解答指南
在数据挖掘导论的学习中，我们会了解到数据挖掘的基本概念、主要步骤、常用算法以及实际应用案例。 ##### 1.1 数据挖掘基本概念 - **定义**: 数据挖掘是从大量、不完全、有噪声、模糊和随机的实际数据中提取或...
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