Techniques 3. 分类 预测种类字段 基于训练集形成一个模型,训练集中的类标签是已知的。使用该模型对新的数据进行分类 Prediction: 对连续性字段进行建模和预测。 典型应用 信用评分 Direct Marketing
Techniques 2. 分类: 预测种类字段 基于训练集形成一个模型,训练集中的类标签是已知的。使用该模型对新的数据进行分类 预测: 对连续性字段进行建模和预测。 典型应用 信用评分 Direct Marketing
贝叶斯定理: P(H|X)=P(X|H)P(H)/P(X) 2. 朴素贝叶斯分类假定有m个类C1,…Cm,对于数据样本X,分类法将预测X属于类Ci,当且仅当 P(Ci|X)> P(Cj|X),1 < =j < =m
主要内容1.概述2.数据仓库与OLAP技术3.数据挖掘技术4.数据挖掘应用数据挖掘工具6.数据挖掘实例1概述1.1背景1.2数据挖掘定义1.3基本概念1.4主要功能1.5数据挖掘模型1.6实现流程1.7数据挖掘的应用1.8未来趋势1.1背景二十世纪末以来,全球信息量以惊人的速度急剧增长—据估计,每二十个月将增加一倍。许多组织机构的IT系统中都收集了大量的数据(信息)。目前的数据库系统虽然可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但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。
什么是数据挖掘? 数据挖掘是在大型数据存储库中,自动地发现有用信息的过程。数据挖掘技术用来探查大型数据库,发现前所未知的有用模式。数据挖掘还可以预测未来的观测结果。并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘,与
大数据的核心:数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。其实从大学到现在一直都接触数据挖掘,但是我们不关心是什么是数据挖掘,我们关心的是我们如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西,而我们更关心的是这个过程是什么?如何开始?
1. 数据挖掘 2. 为什么要进行数据挖掘 数据挖掘的研究现状 数据挖掘的过程 数据挖掘的主要方法 面临的问题 下一步的研究方向 3. 为什么要进行数据挖掘? 4. (本页无文本内容) 5. (本页无文本内容)
1. 数据仓库与数据挖掘综述概念、体系结构、趋势、应用报告人:朱建秋 2001年6月7日 2. 提纲数据仓库概念 数据仓库体系结构及组件 数据仓库设计 数据仓库技术(与数据库技术的区别) 数据仓库性能
1. 数据挖掘算法 Wang Ye 2006.8 2. 一、概念和术语1.1 数据挖掘 / 知识发现 (1)数据挖掘是从存放在数据集中的大量数据挖掘出有趣知识的过程。 (2)数据挖掘,又称为数据库中知识发现(Knowledge
1. 数据挖掘算法 Wang Ye 2006.8 2. 一、概念和术语1.1 数据挖掘 / 知识发现 (1)数据挖掘是从存放在数据集中的大量数据挖掘出有趣知识的过程。 (2)数据挖掘,又称为数据库中知识发现(Knowledge
数据挖掘的技术有很多种,按照不同的分类有不同的分类法。 下面着重讨论一下互联网数据挖掘中常用的一些技术:统计技术,关联规则,连接分析,决策树,神经网络,差别分析,概念描述七种常用的互联网数据挖掘的技术。
原文出处: fengfenggirl(@也爱数据挖掘) 上一篇介绍了用开源数据挖掘软件weka做关联规则挖掘,weka方便实用,但不能处理大数据集,因为内存放不下,给它再多的时间也是无用,因此
Htmlparser中的核心是Parser类,我们主要是通过三种方式初始化:publicParser(String),public(URLConnection)和一个静态方法Parser.createParser(Stringhtml,Stringcharset);其中html是我们下载的网页内容,charset是编码,像utf-8。通过解析出来的信息保存在一个为树的结构,这些结构中主要包括三种节点,remarkNode代表Html中的注释,tagNode代表标签节点,textNode代表文本节点。
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
可以通过扫描一遍数据库,得到所有的一维的频繁项集。则由以上结论,我们可以递归地得到所有的频繁项集。 Eclat算法根据以上结论,可以扫描一遍数据库,先获得一维的频繁项集,然后无需再扫描数据库,直接处理
Pattern由比利时安特卫普大学CLiPS实验室出品,客观的说,Pattern不仅仅是一套文本处理工具,它更是一套web数据挖掘工具,囊括了数据抓取模块(包括Google, Twitter, 维基百科的API,以及爬虫和HTML分析
1. 数据挖掘案例客户类别销售分析 2. 前提这个案例的前提是我们已经建立好了一个OLAP的多维数据库Sales,事实表为FactInternetSales,有 五个维度,分别是DimCurrency
1. 数据挖掘:概念与技术Jiawei Han and Micheline Kamber著 Monrgan Kaufmann Publishers Inc. 范明 孟小峰等译 机械工业出版社 2. 1
此外,对开源的数据挖掘工具有兴趣的同仁,可以关注以下 OSDM09 这个workshop,它会在PAKDD'09上同时进行,主要讨论的就是开源数据挖掘工具的议题。 开源的数据挖掘工具(Open-Source
数据挖掘:概念与技术 韩家威 Data Mining: Concepts and Techniques J. Han and M. Kamber Morgan Kaufmann 2000 目录 第一章