原文链接：http://blog.csdn.net/china1000/article/details/48597469感觉狼厂有些把机器学习和数据挖掘神话了，机器学习、数据挖掘的能力其实是有边界的。

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设计原理，是指一个系统的设计由来，其将需求合理拆解成功能，抽象的描述系统的模块，以模块下的功能。功能模块化后，变成可组合、可拆解的单元，在设计时，会将所有信息分解存储在各个表中，界面不会显示所有定义的字段。在设计时，会有几大要求，抽象、模块化、信息隐藏、耦合低、内聚等特性，本系统的设计也符合以上几大特性。制作和显示流程都属于程序员需要分析研究的一部分。每个模块都是相对独立的，系统前台不显示账号操作

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自上世纪九十年代至本世纪初，随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商业智能工具和知识的管理技术也开始得

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。

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1.背景介绍深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到神经网络、机器学习、数据挖掘等多个领域知识。深度学习的核心思想是通过多层次的神经网络来进行数据的处理和分析，从而实现对复杂问题的解决。

接下来我们看看回归算法如何把数据分析与echarts图表结合的.这里我们需要借助echarts的一个扩展库:echarts-stat.jsecStat是ECharts的统计和数据挖掘工具。

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数据挖掘概述数据挖掘概念随着爆炸性的数据增长，我们拥有丰富大量的数据，但却不足以提供有用的信息。我们亟需一些工具帮助我们从海量数据中提取有用的信息。

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随着互联网的日益发展，网络爬虫和数据挖掘等技术逐渐成为各行各业的需求。在这个领域中，代理IP扮演着重要的角色。那么，什么是Java代理IP？如何使用Java实现代理IP访问网站呢？

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当数据挖掘和机器学习算法应用于高维数据时，一个关键问题被称为维数诅咒：数据在高维空间中变得更加稀疏，对为低维空间设计的算法产生不利影响的现象。

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文章目录聚类KMeans层次聚类层次聚类概述dendrogram-树状图linkages-衡量两个类之间的距离Lance-Williams算法K-meansVS层次聚类DBSCAN聚类定义：聚类是一种无监督学习，样本没有标签，将一群样本划分到一个类中，使得：最大化类间距，最小化类内距离测量指标：四种聚类：基于质心的聚类，使用中心表示该簇（K-means，K-medoids）基于链接的聚类：层次聚类

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【嵌牛鼻子】数据降维人脸识别数据挖掘

SPSS最初由IBM公司推出，用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等。其统计分析过程涵盖描述性统计、均值比较、

增量/全量第十章：拉链处理第十一章：分布式处理增量第十二章：列式存储第十三章：逻辑数据模型（数仓模型）第十四章：数据模型参考第十五章：维模型第十六章：渐变维第十七章：数据回滚第十八章：关于报表第十九章：数据挖掘数据仓库实践杂谈

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文章目录1、在PCA中为什么要做正交变换？2、给定一个数据集，这个数据集有缺失值，且这些缺失值分布在离中值有1个标准偏差的范围内。百分之多少的数据不会受到影响？为什么？3、给你一个癌症检测的数据集，你已经建好了分类模型，取得了96％的精度。如果不满意你的模型性能的话，你可以做些什么呢？4、对于不平衡数据集，有什么应对方案？5、什么是K-fold交叉验证？6、简述准确率(accuracy)、召回率(