人工智能深度学习数据挖掘算法第7页

数据挖掘（三）关联分析

（5）任何具有反单调性的度量都能够结合到数据挖掘算法中，对候

_chan_·2020-09-13 13:26

广告算法，反作弊，机器学习研发工程师

机器学习算法的研发；2.为满足数据挖掘产品需求提供算法支持，根据业务特点设计、评估算法；3.为研发自动化数据挖掘平台提供算法支持；职位要求：1.计算机、统计学相关专业硕士以上学历；2.熟悉主流的机器学习、数据挖掘算法原理

chouying6149·2020-09-13 00:34

为什么他也是做爬虫的，公众号 3 年就做到了 48W 粉？

VIP_CQCRE·2020-09-12 23:08

在分类及预测任务中对高维类别（category）变量的预处理方法

其中高维类别数据是数据挖掘算法（比如神经网络、线性or逻辑回归、SVM）最具挑战性的数据类型。事实上，在一些像决策树或者一些规则归纳的学习算法中，对类别数据并不需要额外的处理。

OraYang·2020-09-12 11:11

一种基于并查集的层次聚类算法

自己设计的一个数据挖掘算法，不过好可惜，csdn上传图片好麻烦，不能直接黏贴，论文中好多公式。等到年后有时间在再来好好发表这篇文章吧

Gentle_bird·2020-09-10 11:00

数据挖掘算法——Apriori算法

一、Apriori算法背景Apriori算法主要目的是发现数据间的关联规则，例如经典的购物篮分析：其中有许多定义，诸如支持度、置信度、关联规则等等。二、Apriori算法具体步骤1、相关步骤：连接步骤：频繁(k-1)项集Lk-1的自身连接产生候选k项集CkApriori算法假定项集中的项按照字典序排序。如果Lk-1中某两个的元素（项集）itemset1和itemset2的前(k-2)个项是相同的，

FCB—MESSI·2020-08-25 12:12

英伟达A100 Tensor Core GPU架构深度讲解

这种密集的应用包括人工智能深度学习训练和推理、数据分析、科学计算、基因组学、边缘视频分析和5G服务、图形渲染、云游戏等。

计算机视觉研究院·2020-08-25 00:01

如何进行大数据分析及处理？

2.数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统

GEERO·2020-08-24 13:11

数据挖掘之apriori算法（python实现详细注释）

概念介绍转自代码一部分参考的这位老哥，自己加了一部分自己的理解1.Apriori算法简介Apriori算法是经典的挖掘频繁项集和关联规则的数据挖掘算法。Apriori在拉丁语中指"来自以前"。

苏木George·2020-08-24 04:01

Python爬虫爬取百度百科内容实例

Big__Boy·2020-08-24 03:20

数据挖掘十大经典算法之一--APRIORI

1Apriori算法学习博客：http://blog.csdn.net/qq675927952/article/details/6707704Apriori算法是一关联规则算法，很多数据挖掘算法是在Apriori

zjuslowisfast·2020-08-23 23:45

旷视Brain++ 天元平台 megstudio

天元MegEngine深度学习框架正式开源官网：https://megengine.org.cn/人工智能深度学习开源框架旷视自主研发的深度学习框架，具备训练推理一体化，动静合一，兼容并包和灵活高效四个特点

菜鸟来求学·2020-08-23 22:54

数据挖掘经典算法PrefixSpan的一个简单Python实现

Github仓库https://github.com/Holy-Shine/PrefixSpan-py首先对韩老提出的这个数据挖掘算法不清楚的可以看下这个博客，讲解非常细致。

weixin_30954607·2020-08-22 23:57

达观数据纪达麒：个性化推荐系统商业化，五大要素不可或缺

在峰会大数据专场上，达观数据CTO纪达麒围绕“数据挖掘算法落地实践”做了主题演讲，就个性化推荐系统商业化的五大要素进行了详细探讨。下面为大家献上演讲的精华内容。机器学习的原理并不神秘

达观数据·2020-08-22 10:41

基于MapReduce编程模型的数据挖掘算法

Mapreduce是一个分布式计算模型，用来解决海量数据的计算问题。首先打个比方，我们要做菜，你切牛肉，我切土豆，这就是“Map”。我们人越多，切得就越快。然后我们把切好的牛肉和土豆放到一起，这就是“Reduce”。(1)Map阶段将一个大任务分解成小任务，并分发给每个节点，每个节点并行处理这些任务，处理速度很快。实现：读取文件内容的时候对每一行解析成key-value的形式，再传进map()函数

susht·2020-08-21 05:16

大数据分析的5个基本方面

2、数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世

数据分析技术·2020-08-21 04:00

Mapreduce常见数据挖掘算法集收集

1.Map/Reduce方式实现矩阵相乘http://www.norstad.org/matrix-multiply/index.html2.Map/Reduce方式实现PageRank算法http://blog.ring.idv.tw/comment.ser?i=369http://code.google.com/p/map-reduce-assignment/source/browse/tru

guoery·2020-08-21 02:44

永不过时的 K 均值算法

引言众所周知，数据挖掘算法并非十全十美，在某些情况下他们也会失效。

Datartisan数据工匠·2020-08-20 21:44

如何把听过的很多道理，内化为过好这一生的能力？

经过几十年的发展，尤其在近年来取得了巨大进步的人工智能深度学习方法，已经在图像、语音、自然

闭关_ef0e·2020-08-20 11:14

【每周一本书】之《数据可视化与数据挖掘》：基于Tableau和SPSS Modeler图形界面

编辑|abby官网|www.datayuan.cn微信公众号ID|datayuancn当前，经典的数据挖掘算法日趋成熟，相关标准和技术已经在各行各业得到广泛应用。

数据猿·2020-08-20 06:26

10个优秀的数据挖掘工具，一定不要错过

1.KNIMEKNIME可以完成常规的数据分析，进行数据挖掘，常见的数据挖掘算法，如回归、分类、聚类等等都有。而且它引入很多大数据组件，如Hive，Spark等等。

小几斤·2020-08-18 23:16

[聚类算法]K-means优缺点及其改进

其实几乎所有的机器学习和数据挖掘算法都有其优点和缺点。那么K-means的缺点是什么呢?总结为下：(1)对于离群点和孤立点敏感；(2)k值选择;(3)初始聚类中心的选择；(4)只能发现

mapw1993·2020-08-18 16:24

十大数据挖掘算法

国际权威的学术组织theIEEEInternationalConferenceonDataMining(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,AdaBoost,kNN,NaiveBayes,andCART.不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它

sun_shang·2020-08-18 11:37

数据挖掘实验（七）：K-means算法 R语言

实验目的：了解Kmeans算法基本原理；编写代码并实现Kmeans算法对数据的聚簇二、实验软件Rstudio三、实验内容（1）Ｋ-Means算法Ｋ-Means算法是最为经典的基于划分的聚簇方法，是十大经典数据挖掘算法之一

黄烦烦二号机·2020-08-18 11:49

机器学习：k-means算法

K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代

汤圆甜筒·2020-08-18 11:13

数据挖掘算法之-关联规则挖掘(Association Rule)（购物篮分析）

1.置信度(confidence)定义：设W中支持物品集A的事务中，有c％的事务同时也支持物品集B，c％称为关联规则A→B的可信度。通俗解释：简单地说，可信度就是指在出现了物品集A的事务T中，物品集B也同时出现的概率有多大。实例说明：上面所举的圆珠笔和笔记本的例子，该关联规则的可信度就回答了这样一个问题：如果一个顾客购买了圆珠笔，那么他也购买笔记本的可能性有多大呢？在上述例子中，购买圆珠笔的顾客中

liyonghui123·2020-08-18 11:15

十六、数据变换和数据离散化

数据变换是一种将原始数据变换成较好数据格式的方法，以便作为数据处理前特定数据挖掘算法的输入。数据离散化是一种数据变换形式。

智享AI·2020-08-18 10:29

Graphchi介绍及BFS实现

随着图规模的逐渐增大，普通PC已无法将整个图一次完全载入到内存中，如何在数据图只能部分载入内存的情况下也能使用数据挖掘算法（如pagerank、wcc等）进行分析？

warnon·2020-08-17 21:24

对Weka中DBSCAN算法的分析以及在C#中的实现

DBSCAN算法是常用的数据挖掘算法。所有的聚类方法分为若干类型，前面讨论过的KMEANS算法是基于划分的方法进行聚类，而这次提到的DBSCAN算法是基于密度的方法。

weixin_30487201·2020-08-17 15:35

决策树算法原理及实现

近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法，它的概念非常简单。决策树算法之所以如此流行，一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法，也不用深究它是如何工作的。直观看上去，决

weixin_30682127·2020-08-17 03:40

决策树

目录决策树的构造信息增益划分数据集递归构建决策树使用Matplotlib注解绘制树形图决策树是最经常使用的数据挖掘算法。

- birdguan -·2020-08-16 14:44

kMeans算法JAVA实现

K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类

二到深处自然傻·2020-08-16 08:33

数据挖掘该怎样的学习路线？

建议你现从基本的数据挖掘算法开始学起，了解基础知识，数据预处理，基本的分类聚类算法还有关联规则的发现。

Raecing·2020-08-16 05:57

数据蒋堂 | 谈谈临时性计算

这种计算在日常数据处理中很常见，我们举一些例子：应对业务部门的取数需求：比如销售部门想获得进行了某项促销活动前后的销售情况变化信息；数据挖掘算法前的清理准备：将来自各个业务系统的数据（甚至一些企业外部的数据

数据派THU·2020-08-16 01:27

k-means像素聚类

使用K-means进行像素聚类python通过使用K-means对像素聚类以此进行图像分割K-means聚类简介：K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。

MingChaoSun·2020-08-16 01:42

机器学习三要素

Title:机器学习三要素category:机器学习tags:CS机器学习人工智能深度学习summary:统计机器学习三要素，模型+策略+算法，主要出自李航的《统计学习方法》致谢模型损失函数总结策略总结算法广告深度学习目录链接本文完整版链接致谢本文来自以下内容

sndnyangd·2020-08-16 01:16

面试有感

今天面试了头条的数据挖掘算法岗面试官很好，对我很有耐心，说话也很友善。可惜我水平太渣。

PosterLiu·2020-08-15 21:02

三四月找实习总结

于是就找了以下几个实习：蚂蚁金服阿里巴巴宜信360人工智能深度学习岗位网易结果很悲催这几个实习一个都没成功，究其原因是：知识储备不够、代码功底不扎实、面试时没有能拿出手的东西。

HIT_haoran·2020-08-14 17:01

数据挖掘算法之聚类分析（三）朴素贝叶斯算法

贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类对于分类问题，其实谁都不会陌生，每个人生活中无时不刻的在进行着分类。例如，走在大马路上看到女孩子，你会下意识的将她分为漂亮和不漂亮（漂亮当然就多看几眼啦）。在比如，在路上遇到一只狗，你会根据这只狗的毛发脏不脏，然后想到这是一只流浪狗还是家养的宠物狗。这些其实都是生活中的分类操作。而贝叶斯分类是在生活中分类的基础上加以概

weixin_30553777·2020-08-13 20:55

梯度提升树（GBDT）详解之二：分类举例

在2006年12月召开的IEEE数据挖掘国际会议上（ICDM，InternationalConferenceonDataMining），与会的各位专家选出了当时的十大数据挖掘算法（top10dataminingalgorithms

白马负金羁·2020-08-13 13:29

AI学习笔记（一）人工智能初识及数学基础

文章目录什么是人工智能深度学习的崛起和AI的三次热潮人工智能发展的基石——图灵测试人工智能三大核心要素人工智能关系圈机器学习深度学习人工神经网络相关数学基础高等数学1、导数的定义2、左右导数的几何意义和物理意义

Lee森·2020-08-13 00:45

数据挖掘算法源代码：很好的参考资料

kaggle上近一段时间数据挖掘竞赛的获奖队伍的源代码，对掌握相应的数据挖掘技术很有帮助。这些代码和技术都是经过竞赛实际检验的，比很多华而不实的学术论文要接地气得多。学习和实践起来也更方便KaggleCompetitionPastSolutions2Replies[edit:lastupdateat2014/06/27.Myapologies,havebeenverybusythepastfewm

weixin_30443747·2020-08-12 13:24

数据挖掘中基于经纬度度距离计算

传统的数据挖掘算法中计算空间邻近关系R使用的是欧几里德距离其中d为距离阈值，这里的距离都采用长度单位，而当实例为坐标点x,y坐标经纬度值时，如果还采用欧几里得距离公式，计算出的两个实例间距离s与我们给定的距离阈值

pythondatagirl·2020-08-11 17:03

2019美团机器学习/数据挖掘算法实习生笔试编程题修改矩阵

主要用于交流思考1.修改矩阵时间限制：C/C++语言1000MS；其他语言3000MS内存限制：C/C++语言65536KB；其他语言589824KB题目描述：我们称一个矩阵为黑白矩阵，当且仅当对于该矩阵中每一个位置如(i,j),其上下左右四个方向的数字相等，即(i-1,j),(i+1,j),(i,j+1),(i,j-1)四个位置上的数字两两相等且均不等于(i,j)位置上的数字。(超出边界的格子忽

JoyceCoder·2020-08-11 05:22

大数据建模

当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。

曼陀罗彼岸花·2020-08-11 04:20

数据挖掘算法之-关联规则挖掘(Association Rule)

一、关联规则的定义和属性考察一些涉及许多物品的事务：事务1中出现了物品甲，事务2中出现了物品乙，事务3中则同时出现了物品甲和乙。那么，物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有规律可循呢？在数据库的知识发现中，关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知识模式。更确切的说，关联规则通过量化的数字描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。现实中，这样的例子很多。例如超级市场利用前端收款机

笔尖的痕·2020-08-11 01:51

项目实例---随机森林在Kaggle实例:Titanic中的应用(一)

在前两篇文章介绍了决策树和随机森林的原理、流程和算法之后，这里将以随机森林为例，探索数据挖掘算法在项目中的应用，尤其是在kaggle项目中进行数据挖掘的一般流程。

diggerTT·2020-08-10 18:02

读关联规则现状与应用有感

今天在dmresearch的网站上读了一篇题为的文章,虽然说对里边的软件也就只是了解SAS,但对作者提出的数据挖掘算法还是相当熟悉的.文中有段篇幅点破了关联规则的本质:6)关联规则挖掘算法：关联规则是描述数据之间存在关系的规则

cnhome·2020-08-10 15:53

数据挖掘算法和实践（五）：泰坦尼克号titanic的乘客生存预测模型剖析

titanic乘客的生存预测是数据挖掘的入门级实例，根据船上乘客的多维特征预测事故发生后乘客的生还几率，属于监督学习中典型的分类问题。本文结合对数据挖掘流程的理解和经典案列，呈现数据挖掘过程。该模型属于监督学习，需要训练集和数据集：数据集地址：https://www.kaggle.com/omarelgabry/titanic/a-journey-through-titanic该文章同步更新在公众

有腹肌的小蝌蚪_·2020-08-10 08:52

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