数据挖掘个人总结

最新推荐文章于 2022-06-27 21:02:58 发布
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分类专栏： 数据分析 python 文章标签： 数据挖掘 机器学习 python
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版权

*本篇是个人对数据挖掘过程的一些代码总结
##数据挖掘
1、明确目的
2、数据获取
3、数据审查
4、特征工程
5、模型构建
6、模型验证及迭代

思维导图全貌：
在这里插入图片描述导图下载：
链接：https://pan.baidu.com/s/10F_Ush-2Htn2CRaknEfzXg
提取码：pcde

数据挖掘知识总结
StarryDream
01-25 1520
1.  数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。2.  主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识3.  web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘4.  一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。5.  数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理...
数据挖掘简答知识点总结
weixin_43826149的博客
06-18 2631
绪论 为什么进行数据挖掘？ （1）已获得的大量数据往往是数据丰富但信息贫乏的 （2）计算设备变得廉价且功能强大 （3）没有强大的工具的话，数据量已经超过人类的理解能力 （4）数据收集存储的速度越来越快 （5）传统技术已经不适用于原始数据 （6）数据挖掘有助于科学研究 什么是数据挖掘？ 从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息或知识的非平凡过程。 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、
数据挖掘-数据总结
Jacky_Cmd
11-23 601
下图是用Google思维导图做的一个简单总结：
数据挖掘（1）知识点总结
weixin_41259130的博客
05-24 2920
详细文章转自：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_22594309/article/details/74923643数据挖掘的一般过程包括以下这几个方面：1、 数据预处理2、 数据挖掘3、 后处理一、数据预处理主要手段分为两种：选择分析所需的数据对象和属性；创造或改变属性。1.常见的几种预处理方法：聚集、抽样、维归约、特征子集的选择、特征的创建、离散化和二元化、变量变换。聚集：...
数据挖掘实习
weixin_33847182的博客
06-03 483
原文：http://aleeee.com/category/it/interview 百度数据挖掘实习工程师一、二现场面试（深圳） 一面 项目 详细介绍项目。 现场手写代码 字符串反转 快排 Python 如何提高Python的运行效率 写一个简单的正则匹配表达式(将文本中的123.4匹配出来) 机器学习 KNN（分类与回归） CART（回归树用平...
数据仓库与数据挖掘个人复习
12-17
数据仓库与数据挖掘个人复习 数据仓库与数据挖掘是两个紧密相连的概念，都是数据分析和知识发现的重要组成部分。在本文中，我们将对数据仓库和数据挖掘进行详细的介绍和分析。 数据挖掘是从大量数据中挖掘重要、...
数据挖掘腾讯百度华为数据挖掘岗位求职经验总结：技术要求与面试技巧详解
最新发布
05-09
内容概要：本文基于作者在过去一年中参与多家知名企业（腾讯、百度、华为）数据挖掘岗位的求职经历，详细分享了求职准备、简历制作、海投策略及面试技巧。文章首先介绍了数据挖掘岗位所需的核心能力，包括业务经验、...
《大数据挖掘、分析与应用》个人总结（第三周作业）
12-22
数据类型2.运算符3.条件语句4.循环语句四、程序练习1.数字猜谜2.数字求和3.斐波那契数列 一、环境部署 1.工具下载 1.1下载Python 3.8 （1）打开浏览器输入网址https://www.python.org回车进入网页，单击Dowloads->...
常用数据挖掘算法总结及Python实现
12-14
### 数据挖掘与机器学习数学基础 #### 第一章 机器学习的统计基础 **1.1 概率论** 概率论是数据科学的基础之一，它提供了处理不确定性和随机性的工具。掌握概率论的基本概念对理解和应用机器学习算法至关重要。 ...
Python与数据挖掘期末大作业1
08-04
【Python与数据挖掘期末大作业1】主要涵盖了几个方面的知识点，包括Branching Process（分支过程）、实对称矩阵的对角化、稳态随机过程以及课程学习的个人反思。 首先，我们来详细讨论第1题。Branching Process...
数据挖掘报告，计算机专业学生
06-19
数据挖掘的报告，大学生用的到，一一般的修改就好了
【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘相关概念 ) ★★
让 学习 成为一种 习惯 ( 韩曙亮 の 技术博客 )
12-28 2476
一、 数据挖掘特点、 二、 数据挖掘组件化思想、 三、 朴素贝叶斯 与 贝叶斯信念网络、 四、 决策树构造方法、 五、 K-Means 算法优缺点、 六、 DBSCAN 算法优缺点、 七、 支持度 置信度、 八、 频繁项集、 九、 非频繁项集、 十、 Apriori 算法过程
数据挖掘一般过程总结
qq_27816469的博客
10-16 341
http://www.cnblogs.com/codetker/p/4607442.html
数据挖掘 模型总结
想吃煎饼果子
03-06 651
分析和预测时序数据的主要方法,如何使用Python处理时序数据 构建信用卡反欺诈预测模型——机器学习 Lending Club——构建贷款违约预测模型 使用VAE、CNN encoder+孤立森林检测ssl加密异常流的初探 ...
数据挖掘项目总结文档
茄肥猫的窝
08-01 4661
数据挖掘项目总结文档 1、文档概述 1.1 编写目的 记录本次实验思路及流程，备忘用。 1.2 适用对象 个人学习总结，描述有偏差之处陆续更进。 2、业务理解与分析定义 2.1 需求概述 针对传统网络入侵检测系统存在的误判以及漏检情况，采用数据挖掘的指导思想，通过大量的攻击样本数据进行知识发现，本次实验采用的kdd99数据集，其中包含了大量的模拟攻击行为。 1998年美国国防
数据挖掘的功能总结
02-20 5742
总的来说，数据挖掘任务可以分为两类：描述性的和预测性的。描述性的数据挖掘任务是对目标数据集中数据的属性进行特征描述，而预测性的挖掘任务是对当前数据进行归纳以进行预测。 1，特征描述和区分     特征描述是对某类的数据的一般特征或属性的总结。特征描述的结果可以以多种方式进行展现，例如饼状图，条形图，曲线，多维数据立方体，多维表等。     数据区分是将某类的数据的一般特征与另一个或多个类别的
数据挖掘知识点总结
Galaxy
06-27 4127
1.数据挖掘产生的背景?驱动力是什么？ 四种主要技术激发了人们对数据挖掘技术的开发、应用和研究的兴趣： 超大规模数据库的出现，如商业数据仓库和计算机自动收集数据记录手段的普及 先进的计算机技术，如更快和更大的计算能力和并行体系结构 对海量数据的快速访问，例如分布式数据存储系统的应用 统计方法在数据处理领域应用的不断深入 大量信息给人们带来方便的同时也带来一大堆问题： 信息冗余、信息真假难以辨识、信息安全难以保证、信息形式不一、难以统一处理等。“数据过剩”、“信息爆炸”和“知识贫乏”等现象相继产生。 数据挖掘
数据挖掘-数据挖掘综述-基础知识和概念总结
数据挖掘+大数据研发+算法学习
06-07 8242
数据挖掘-数据挖掘综述-基础知识和概念总结 目录 1.数据挖掘的发展历史 1.1 20世纪60年代及更早 1.2 20世纪70年代到80年代初期 1.3 20世纪80年代 1.4 20实际90年代 1.5 20世纪90年代到现在 2.数据挖掘专业术语列表 3 数据挖掘介绍 3.1 数据挖掘概念 3.1.1 数据挖掘定义 3.1.2 数据挖掘特点 3.1.3 什么样的数据能被挖掘 3....
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