com/archives/41312 摘 要： 介绍了数据挖掘的定义，分析了日志数据面临的挑战及对其进行挖掘的原因。讨论了日志数据挖掘的需求，归纳了对日志数据挖掘的具体内容，总结了日志数据挖掘的具体应用。该研究对加强企事业单

com/group/class 2. 数据蕴含商机，挖掘决胜千里腾讯研究院 数据分析研究室 SimonJiang / 江宇闻 2009-02-24 3. Agenda数据挖掘是什么？1模型+算法2数据挖掘实践分享3心得与总结4

第零步：原点，大数据与价值 大概一年多以前，和几个小伙伴均认同一个趋势：觉得通过技术手段获取网上越来越丰富的数据，并基于这些数据做分析及可视化，必能产生有价值的结果，帮助大家改善生活。（大数据被叫烂了，所以用低调的方式来解释我们的初心）

，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘 数据

数据挖掘中聚类分析的技术方法 汤效琴 戴汝源 摘 要：数据挖掘是信息产业界近年来非常热门的研究方向，聚类分析是数据挖掘中的核心技术。本文对数据挖掘领域的聚类分析方法及代表算法进行分析，并从多个方面对

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

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

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

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：