【数据挖掘学习笔记】2.认识数据

最新推荐文章于 2022-05-10 15:07:07 发布
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此博客围绕数据挖掘展开，聚焦于认识数据这一内容，虽未给出具体内容，但推测会涉及数据挖掘中数据的相关知识，如数据特征、类型等信息技术领域关键信息。



解锁数据宝藏：数据挖掘之数据预处理全解析
邓邓子的博客
06-20 1069
在数据挖掘领域，数据预处理是挖掘高质量结果的关键前提。本文系统阐述数据预处理的重要性，深入剖析现实数据存在的不完整、含噪声等问题及其对挖掘结果的影响。详细介绍数据清洗、集成、变换、归约等核心方法，涵盖缺失值处理、特征编码、归一化等技术细节。结合 Python 实践，展示数据加载、清洗、转换等全流程操作，并通过电子商务客户数据、电力窃漏电数据等实际案例，呈现预处理的应用效果。最后对数据预处理的未来发展趋势进行展望，为数据挖掘工作者提供理论与实践参考。
大数据挖掘的意义是什么?
lmseo5hy的博客
07-04 1万+
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。数据挖掘本质上像是机器学习和人工智能的基础，它的主要目的是从各种各样的数据来源中，提取出超集的信息，然后将这些信息合并让你发现你从来没有想到过的模式和内在关系。这就意味着，数据挖掘不是一种用来证明假说的方法，而是用来构建各种各样的假说的方法。数据挖掘不能告诉你这些问题的答案，他只能告诉你，A和B可能存在相关关系，但是它无法告诉你A和B...
第二章 认识数据
moving
07-07 2772
第二章 认识数据 2.1 数据对象与属性类型 数据集由数据对象组成。一个数据对象代表一个实体。例如，在销售数据库中，对象可以是顾客、商品或销售。 通常，数据对象用属性描述。数据对象又称样本、实例、数据点或对象。 如果数据对象存放在数据库中，则它们是数据元组。也就是说，数据库的行对应于数据对象，而列对应于属性。 2.1.1  什么是属性 属性是一个数据字段，表示数据对象的一个特征。 在
对于数据挖掘的几点认识[转]
weixin_33736832的博客
01-08 2494
赖　锋  一、数据挖掘的理解 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的知识的非平凡过程。这个定义包括几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。数据挖掘，简单地可理解为通过对环境数据的操作，从数据中发现有...
《数据挖掘》学习笔记——认识数据(1)
qqmindyourwill的博客
05-19 1078
一、数据属性定义：属性即一个数据的字段，在不同的领域有不同的等价叫法，例如：维度、特征、变量。 从具体事例角度看，数据的属性就像Excel表格的列，比如：
数据挖掘：认识数据
qq_33737558的博客
05-14 665
越来越多的人认识到，数据对这个世界的影响越来越大，掌握数据就掌握了发言权。如何从数据中找到想要的知识，是得到数据之后最需要关心的。数据挖掘，也是知识发现的过程。 1、理解数据 现实世界中，各行各业每时每刻都在产生数量庞大的数据集，让人眼花缭乱，应该怎样理解和处理数据呢？ 数据集由数据对象组成，一个数据对象代表一个实体，也可称样本、实例、数据点或者对象。那么，该如何刻画这些数据对象呢？一般在数据仓库...
数据挖掘 | 对于数据挖掘的初步理解
qq_40958580的博客
07-20 1113
  作为一个过来人的见解：https://www.zhihu.com/question/20751219   机器学习不应该成为一种职位，更应该成为一种技能，能够被更多行业的人利用，解决从事行业所遇见的问题。 附图： ...
精选资源
《数据挖掘概念与技术》-思维导图学习笔记，第一章。
03-24
2. 数据挖掘任务类型：主要分为五类：分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘和异常检测。分类是根据已知特征将数据划分为预定义类别；聚类则是将相似的数据分组；关联规则用于发现项集之间的频繁模式；序列模式...
Python数据科学手册在Jupyter笔记本全文.zip
最新发布
01-11
scikit-learn提供了简单而高效的工具用于数据挖掘和数据分析，它支持多种常见的机器学习模型，包括分类、回归、聚类等。用户可以通过这些工具构建复杂的机器学习模型，来预测数据趋势或者发现数据中的潜在结构。 ...
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 1477
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
基于Jupyter Notebook的Web_Crawler_2023-2024-01数据挖掘课程学习源码
09-26
本项目基于Jupyter Notebook，专门针对Web数据挖掘课程提供了一套完整的学习源码，旨在通过一系列精心设计的文件和材料，帮助学习者深入理解并掌握Web爬虫的构建与应用。文件总数高达296个，种类丰富多样，从基础的...
浅谈数据挖掘
my0214163的博客
05-10 1663
数据挖掘 数据挖掘起源 人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息，以更好地利用这些数据。但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能，无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。 数据挖掘同样需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能(并行)计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要.
关于数据挖掘的一点想法（复杂网络、机器学习、群体智慧）
jingyu7的专栏
12-04 5971
今天去听了遥感所的分享，也听了韩老师和刘老师的一些关于数据挖掘的心得，有些启发。之前刚进入数据挖掘这个领域，接触了复杂网络，信息物理和机器学习之后，有些迷失。 面对复杂网络，觉得这个不就是将复杂的数据抽象为以关系为边的网络，然后以网络的思维去挖掘信息。复杂网络相关研究成果目前已成功应用于推荐系统(物质扩散、热传导、三部图推荐、超图算法等)，社交网络的挖掘（圈子的划分、重要节点的识别、
对大数据 数据挖掘和机器学习的认识和理解
天天新知
03-29 8953
数据挖掘和大数据可以做什么？ 简而言之，它们赋予我们预测能力。 我们的生活已经数字化了 我们每天所做的许多事情都可以记录下来。 每张信用卡交易都是数字化和可追溯的。 我们的公众形象一直受到许多中央电视台在城市各个角落的监控; 对于企业而言，大多数财务和运营数据都保存在某些类型的ERP中; 随着可穿戴设备的兴起 ，每一次心跳和呼吸都被数字化并保存为可用数据。正当我们的大部分生活被数字化时，计算...
数据挖掘（一）你真的了解什么是数据挖掘和数据本身吗？
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王大宝的CD
07-10 4万+
数据挖掘系列的第一篇，介绍了关于数据挖掘的基本概念以及关于数据的方方面面，建立对于数据和数据挖掘的基本认识。
数据挖掘研究方向、热点以及对大数据研究的认识
m0_37896011的博客
04-08 8080
通过上网查询以及看同行对会议的公共认识，数据挖掘领域的顶级会议是KDD(ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)，公认的、排名前几位的会议是KDD、ICDE、CIKM、IC
【数据挖掘学习笔记】10.频繁模式挖掘基础
sigmeta的博客
07-03 6945
一、基本概念频繁模式– 频繁的出现在数据集中的模式– 项集、子序或者子结构动机– 发现数据中蕴含的事物的内在规律• 项(Item) – 最小的处理单位 – 例如：Bread, Milk• 事务(Transaction) – 由事务号和项集组成 – 例如：<1, {Bread,Milk}> • 事务数据库 – 由多个事务组成• 项集(Itemset)– 一个或多个项(item) 的集  ...
【数据挖掘学习笔记】4.数据预处理
sigmeta的博客
06-22 4135
数据预处理概述数据预处理 data preprocessing– 在主要的处理以前对数据进行的一些处理– 现实世界的数据通常无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意，为了提高数据挖掘的质量需要对现实数据进行处理数据预处理形式其他可能需要数据预处理的情况– 数据的压缩存储– 数据形式的转换– 数据内容的筛选和梳理例子预处理方法 ★数据清理 数据集成与变换 数据归约 离散化和概念分层1、数据清理现实世...
【数据挖掘学习笔记】6.随机过程与抽样
sigmeta的博客
06-23 3808
一、马尔可夫模型马尔可夫性(无后效性)– 过程（或系统）“将来”的情况与“过去”的情况无关，则成过程（或系统）具有马尔可夫性– 具有马尔可夫性的随机过程称为马尔可夫过程– 时间和状态都是离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链转移概率称条件概率为马氏链在时刻m处于状态ai条件下,在时刻m+n转移到状态aj的转移概率。说明: 转移概率具有特点由转移概率组成的矩阵称为马氏链的转移概率矩阵.此矩阵的每一行元素之...
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