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

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、 HMM、贝叶斯网络、随机森林、LDA... .

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。

1. 基于Graphx的大规模用户图计算淘宝技术部——数据挖掘与计算 吴炜（梧苇） 2. 目录Graphx简介和特性 图计算场景 整体模型，流程和算法 调优与改进 性能和技巧 总结 3. Graphx的发展0

日前，Boing Boing在网上发布了一份长达96页关于英国情报机构GCHQ数据挖掘技术的电子书—《数据挖掘研究问题书(Data Mining Research Problem Book)》。据悉，这份文件最早由爱德华·斯诺登获得。

tion)，F-distribution(F-分布) Data Pre-processing(数据预处理) ： Missing Value Imputation(缺失值填充)，Discreti

数据挖掘(Data mining)，又译为资料探勘、数据挖掘、数据采矿。它是数据库知识发现(英文：Knowledge-Discovery in Databases，缩写：KDD)中的一个步骤。数据挖掘

原文出处： fengfenggirl（@也爱数据挖掘） 隔了很久没有写数据挖掘系列的文章了，今天介绍一下朴素贝叶斯分类算法，讲一下基本原理，再以文本分类实践。 一个简单的例子 朴素

函数，该函数就是我们需要找的分类函数，它用来预测输入数据的判断结果。 （2）构造一个Cost函数（损失函数），该函数表示预测的输出（ h ）与训练数据类别（ y ）之间的偏差，可以是二者之间的差（

。 2、支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面，分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。

数据挖掘之经典算法 1 决策树算法 机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性值与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对

在网上和教材上也看了有很多数据挖掘方面的很多知识，自己也学习很多，就准备把自己学习和别人分享的结合去总结下，以备以后自己回头看，看别人总还是比不上自己写点，及时有些不懂或者是没有必要。 定义：分类

传统数据挖掘/机器学习库存在的问题 缺少一个活跃的技术社区 扩展性差 文档化差，缺少实例 不开源，商业化库 通常由研究机构开发 实施性差 Apache Mahout优点 技术社区活跃

International Conference on Data Mining (ICDM) 早前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

如何定义最近的概念，对于欧式空间中的点，可以使用欧式空间，对于文档可以用余弦相似性等等。对于给定的数据，可能适应与多种合适的邻近性度量。 其他问题 离群点的处理 离群点可能过度影响簇的发现，导致簇

感谢邀请，说说我自己的一些观点，求拍。我觉得从事数据挖掘工作，尤其是在互联网行业，主要需要三个方面的能力，即机器学习和数据挖掘的理论知识、编程开发与数据结构算法的基础和业务理解与沟通表达的能力。

详细解释数据挖掘中的 10 大算法（上） 2015/09/04 · IT技术 · 数据挖掘, 算法 本文由 伯乐在线 - 土豆粉ss 翻译，黄利民 校稿。未经许可，禁止转载！ 英文出处：rayli。欢迎加入翻译组。

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。