Java语言开发，RapidMiner（前身是Yale）已经是一个比较成熟的数据挖掘解决方案了，包括常见的机器学习、NLP、推荐、预测等方法（推荐只占其中很小一部分），而且带有GUI的数据分析环境，数据ETL、预处理、可视化、评估、部署等整套系统都有。

当今这个大数据时代，数据就等于金钱。随着向一个基于应用的领域过渡，数据则呈现出了指数级增长。然而，百分之八十的数据是非结构化的，因此它需要一个程序和方法来从中提取有用信息，并且将其转换为可理解、可用的结构化形式。

开源免费电子书集合，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理和数学等。 本文是WIKI页面，请自由的参与到这个列表的贡献。 机器学习/数据挖掘 An Introduction To Statistical

译文出处： Sunstone 按照Elder博士的总结，这10大易犯错误包括： 0. 缺乏数据（Lack Data） 1. 太关注训练（Focus on Training） 2. 只依赖一项技术（Rely

原文出处： fengfenggirl（@也爱数据挖掘） 神经网络曾经很火，有过一段低迷期，现在因为深度学习的原因继续火起来了。神经网络有很多种：前向传输网络、反向传输网络、递归神经网络、卷

总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书，有的适合入门，有的适合进阶，没有按照层次排列，先总结一下，等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的，不然不敢写，怕误人子弟

四、对 k - 近邻算法的说明 按距离加权的 k - 近邻算法是一种非常有效的归纳推理方法。它对训练数据中的噪声有很好的鲁棒性，而且当给定足够大的训练集合时它也非常有效。注意通过取 k 个近邻的加权平均，可以消除孤立的噪声样例的影响。

由于本人这段时间在学习数据挖掘的知识，学习了人工神经网络刚好就把学习的一些笔记弄出来，也为以后自己回头看的时候方便些。 神经网络学习方法对于逼近实数值、离散值或向量值的目标函数提供了一种健壮性很强

1. 数据仓库和数据挖掘在商业活动中的应用刘建民 博士 首席顾问1 2. 简介●数据仓库是公司成功的关键因素 ●随着数据的数量以指数速度增长，将原始数据转化为可供决策的信息就变得十分关键 ●这个演讲将

数据挖掘技术在移动通信行业中的应用 数据挖掘技术在移动通信行业中的应用 【关键词】 数据挖掘. 移动大客户. 【聚类检索】 同类文献 引用文献 被引用文献 【摘要】 该文在这些研究的基础上,介绍了一

统计学和数据挖掘：交叉学科 摘要：统计学和数据挖掘有很多共同点，但与此同时它们也有很多差异。本文讨论了两门学科的性质，重点论述它们的异同。 关键词：统计学 知识发现 1． 简介 统计学和数据挖掘有着共同

问答 数据科学是什么？ 7 我怎样才能成为一个数据科学家？ 4 科学数据是如何从传统的统计分析不同吗？ 1 相关课程 计算数据概念，伯克利分校 9 实用机器学习，伯克利分校 4 人工智能伯克利分校 1

数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器 学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关

International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank

Xn=xn)=P(X1=x1)P(X2=x2)......P(Xn=xn),其次基于贝叶斯定理，对于给定的训 练数据集，首先基于特征条件独立假设学习联合概率分布，然后基于此模型，对于给定的输入向量，利用贝叶斯公式求出后验概率最大的输出分类标签

很对我的胃口。 “假如你训练了一只狗，若干年后，如果它忽然有一天能帮你擦鞋洗衣服，那么这就是数据挖掘；要是忽然有一天，你发现狗化装成一个老太婆消失了，那么这就是机器学习。” ——杨强，香港科技大学

com/BaiYiShaoNian/p/4907292.html 机器学习和数据挖掘推荐书单 有了这些书，再也不愁下了班没妹纸该咋办了。慢慢来，认真学，揭开机器学习和数据挖掘这一神秘的面纱吧！ 《机器学习实战》 ：本书第

这样处理。而且在本文后面若提到这两个名词，我们所表示的意思是一致的。 但无论是机器学习，还是数据挖掘，你一定听说过很多很多，名字叼炸天的传说中的，“算法”，比如：SVM，神经网络，Logistic回归，决策树、EM、

数据挖掘十大经典算法 一、 C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法.   C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：

无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。 最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。 可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚。