大数据学习笔记之三十九 数据挖掘算法之预测建模

最新推荐文章于 2025-07-26 23:35:47 发布
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#大数据 #数据挖掘 #预测建模

本文探讨了数据挖掘中预测建模的核心方法。通过使用已有的数据集建立预测模型，可以对未来未知数据进行有效的分类预测。这种方法广泛应用于各种业务场景中。

数据挖掘关于预测建模的分析方法，主要根据已知的数据构建出数据模型，来对未知的数据的所属分类进行预测


大数据领域数据挖掘的技术融合
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随着物联网（IoT）、5G与人工智能的普及，全球数据总量已从TB级跃升至ZB级（IDC预测2025年全球数据量将达175ZB）。传统数据挖掘技术（如基于单机的决策树、K-means聚类）在处理海量、高速、多源异构数据时，面临计算瓶颈（如内存限制、单节点算力不足）、实时性缺陷（如批处理延迟）与模型泛化能力弱（如无法处理非结构化数据）等问题。本文聚焦大数据技术与数据挖掘的深度融合海量数据的存储与并行计算多模态数据（文本、图像、图结构）的统一建模实时流数据的在线挖掘与决策。
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数据挖掘实战经验——交通大数据预测
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dengjiyu8406的博客
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Task05：数据挖掘之建模预测
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Task05：建模预测 1. 线性回归模型 线性回归对于特征的要求： 特征符合线性行和可加性。假设因变量为Y，自变量为X1，X2，则回归分析的默认假设为Y=b+a1X1+a2X2+ε。 线性性：X1每变动一个单位，Y相应变动a1个单位，与X1的绝对数值大小无关。可加性：X1对Y的影响是独立于其他自变量（如X2）的特征之间应相互独立。 理解线性回归模型 线性回归五大假设： 1）线性性 & 可加性， 2）误差项（ε）之间应相互独立， 3）自变量（X1，X2）之间应相互独立， 4）误差项（ε）的方差应为常
大数据学习笔记_学习《Python数据分析与挖掘实战》关键知识点和心得笔记
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本文将基于《Python数据分析与挖掘实战》这本书的学习笔记，深入探讨几个关键知识点：分类与预测、聚类分析、关联规则以及时序模式。 **一、分类与预测** 分类与预测是数据分析中的核心任务，它通过历史数据来预测...
20200401零基础入门数据挖掘 – 二手车交易价格预测笔记（4）
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总结来说，数据挖掘中建模与调参是核心环节，从线性回归模型的构建到模型性能的验证，再到特征选择和模型对比，每一步都需要仔细考虑。线性回归虽简单，但其假设条件对数据质量有较高要求，如正态分布、无自相关性等...
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03-24
在金融领域，数据挖掘有助于风险预测和欺诈检测。 7. 数据挖掘面临的挑战：数据的质量、规模、复杂性、实时性以及隐私保护等问题是数据挖掘实践中需要克服的挑战。例如，大数据的处理需要高效的算法和计算资源；...
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future_xiaowu的博客
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数据模型与概念模型什么是抽象： ER（1）概念（2）抽象的概念 （3）角色（作用） 图示化表达方式 案例：分析并画图
大数据分析如何使用线性回归进行预测建模
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　　大数据分析如何使用线性回归进行预测建模?在R编程中，预测模型对于预测将来的结果和估计不可行的度量非常有用。例如，数据科学家可以使用预测模型根据降雨和温度来预测农作物产量，或者确定具有某些性状的患者对新药的不良反应是否更可能。 　　在我们专门讨论线性回归之前，让我们提醒自己一个典型的数据科学工作流程是什么样的。很多时候，我们会从一个要回答的问题开始，然后执行以下操作： 　　1)收集一些与问题相关的数据(越多越好)。 　　2)如果需要，将数据清理，扩充和预处理为方便的形式。 　　3)对数据进行探索性
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teacoffeetea
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python数据分析：如何使用机器学习算法进行数据预测？
伤心的辣条
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使用机器学习算法进行数据预测是数据分析中常见的任务之一。 以下是具体的案例：1. 线性回归：通过线性关系对数据进行预测。 解释：线性回归是一种基本的回归算法，适用于预测连续型变量。
预测算法用java实现
Knowledge&&Imagination
09-11 4775
最近事情比较多，所以很久没有来更新日志了，关于预测，有太多的说法，意义也重大。由其是关乎我们切身利益的股票走势，彩票等等，所以一个预测系统有很大的经济价值。我们完全可以此为切入点进行创业。 常见的预测算法有1.简易平均法，包括几何平均法、算术平均法及加权平均法;2.移动平均法，包括简单移动平均法和加权移动平均法;3,指数平滑法，包括一次指数平滑法和二次指数平滑法，三次指数平滑法;...
数据挖掘十大算法
weixin_45342593的博客
06-27 416
数据挖掘十大算法： 1.EM算法； 2.朴素贝叶斯算法； 3.CART决策树； 4.支持向量机； 5.AdaBoost； 6.k均值聚类； 7.k近邻算法； 8.Apriori算法； 9.PageRank算法； 10.C4.5算法 1.EM算法 用于隐参数估计，计算过程使用极大似然估计： 1.随机假设1个可能的后验分布； 2.反向推断因参数的可能取值λ； 3.再由λ计算后验概率； 4.再计算新λ…… 5.将各个步骤λ结果加权平均，得到可能值 2.朴素贝叶斯 利用先验概率推导后验概率： 由数据集已知情况根据
数据分析系列之挖掘建模
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经过数据探索与数据预处理,得到了可以直接建模的数据,根据挖掘目标和数据形式可以建立分类与预测,聚类分析,关联规则,时序模式和偏差检测等模型,帮助企业提取数据中的商业价值. 分类与预测 对于之前的背景假设,餐饮企业会经常遇到如下问题: 如何基于菜品历史销售情况,以及节假日,气候,竞争对手等影响因素,对菜品销量进行趋势预测? 如何预测未来一段时间哪些顾客会流失,哪些顾客会最有可能成为vip? 如何预...
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