数据挖掘十大算法

如何通俗理解EM算法

如何通俗理解EM算法前言了解过EM算法的同学可能知道，EM算法是数据挖掘十大算法，可谓搞机器学习或数据挖掘的基本绕不开，但EM算法又像数据结构里的KMP算法，看似简单但又貌似不是一看就懂，想绕开却绕不开的又爱又恨
v_JULY_v·2020-06-27 10:19

周志华《Machine Learning》学习笔记（9）--EM算法

本篇将介绍另一个当选为数据挖掘十大算法之一的EM算法。8、EM算法EM（Expectation-Maxi
努力进行光合作用·2020-06-27 02:03

数据挖掘十大算法--K-均值聚类算法

一、相异度计算在正式讨论聚类前，我们要先弄清楚一个问题：如何定量计算两个可比较元素间的相异度。用通俗的话说，相异度就是两个东西差别有多大，例如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑猩猩的相异度，这是能我们直观感受到的。但是，计算机没有这种直观感受能力，我们必须对相异度在数学上进行定量定义。设，其中X，Y是两个元素项，各自具有n个可度量特征属性，那么X和Y的相异度定义为：，其中R为实数域。也就是说相异度
流水无Qing·2020-06-27 00:46

数据挖掘十大算法----EM算法（最大期望算法）

概念在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（LatentVariable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（DataClustering）领域。可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚。比如说食堂的大师傅炒了一份菜，要等分成两份给两个人吃，显然没有必要拿来天平
流水无Qing·2020-06-27 00:15

数据挖掘十大算法--K近邻算法

k-近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基于实例学习的相关概念。一、基于实例的学习。1、已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例，它分析这个新实例与以前存储的实例的关系，并据此把一个目标函数值赋给新实例。2、基于实例的方法
流水无Qing·2020-06-27 00:15

数据挖掘算法总结--核心思想，算法优缺点，应用领域，数据挖掘优缺点

数据挖掘十大算法总结--核心思想，算法优缺点，应用领域，数据挖掘优缺点•分类算法：C4.5,CART,Adaboost,NaiveBayes,KNN,SVM•聚类算法：KMeans•统计学习：EM•关联分析
mishidemudong·2020-06-26 21:04

数据挖掘十大算法（六）：PageRank算法原理与Python实现

参考.PageRank算法--从原理到实现零.PageRank算法简介PageRank算法，即网页排名算法，由Google创始人LarryPage在斯坦福上学的时候提出来的。该算法用于对网页进行排名，排名高的网页表示该网页被访问的概率高。该算法的主要思想有两点：a.如果多个网页指向某个网页A，则网页A的排名较高。b.如果排名高A的网页指向某个网页B，则网页B的排名也较高，即网页B的排名受指向其的网
tensory.online·2020-06-26 18:52

数据挖掘十大算法（二）：K-means聚类算法原理与实现

参考：1.机器学习-KMeans聚类K值以及初始类簇中心点的选取2.K-Means算法的研究分析及改进一、K-means算法原理K-means算法是最常用的一种聚类算法。算法的输入为一个样本集（或者称为点集），通过该算法可以将样本进行聚类，具有相似特征的样本聚为一类。针对每个点，计算这个点距离所有中心点最近的那个中心点，然后将这个点归为这个中心点代表的簇。一次迭代结束之后，针对每个簇类，重新计算中
tensory.online·2020-06-26 18:20

『数据挖掘十大算法 』笔记二：SVM-支持向量机

数据挖掘Top10算法支持向量机线性可分支持向量机函数间隔和几何间隔间隔最大化间隔最大化算法支持向量和间隔边界学习的对偶算法线性可分支持向量机学习算法线性支持向量机和软间隔最大化线性支持向量机学习算法非线性支持向量机和核函数核技巧非线性分类问题核函数定义核技巧在支持向量机中的应用正定核常用核函数非线性支持向量机学习算法附录算法分类参考资料相似算法数据挖掘Top10算法C4.5,k-Means,SV
立刻有·2020-06-26 09:40

数据挖掘十大算法(一)：k-近邻算法

1、基本概念k近邻法(k-nearestneighbor,k-NN)是1967年由CoverT和HartP提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签
南山以南青如山·2020-06-26 00:12

数据挖掘十大算法(九)：PageRank算法原理与实现

一、简介PageRank，又称网页排名、谷歌左侧排名，是一种由搜索引擎根据网页之间相互的超链接计算的技术，而作为网页排名的要素之一，以Google公司创办人拉里·佩奇（LarryPage）之姓来命名。Google用它来体现网页的相关性和重要性，在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一。假设一个由4个网页组成的群体：A，B，C和D。如果所有页面都只链接至A，那么A的PR（PageR
南山以南青如山·2020-06-26 00:12

数据挖掘十大算法（八）：k-邻近算法（KNN）python和sklearn实现

《机器学习实战》，为了更深的理解经典的数据挖掘算法，我开始了这本书的学习。（我感觉这本书写的代码太复杂而且用了很多python的底层方法）我看了一个大概的思路，然后根据自己的理解（主要pandas数据结构处理数据特征）完成了书上的内容，花了多一点时间，可能整体逻辑没有它严谨，但我是比较容易理解，也能顺便练一下手的（所需数据在这本书下载的文件夹里）。下面开始正文。以及后面使用sklearn来实现KN
不论如何未来很美好·2020-06-25 11:36

数据挖掘十大算法（二）：K-Means、二分K-均值 python和sklearn实现

早在刚接触数据挖掘算法时就已经看过，以及使用过简单的K-均值算法来做聚类，现在为了进一步的掌握该知识，通过机器学习实战又看了一遍，由于相对于其它算法较简单，所以看的也比较快，同时也学习了一下更为强大的二分K-均值算法，该算法建立在K-Means算法上，但难度不大，理论知识也很好理解，所以这里对两者的思路都记录一下。本篇文章主要内容（K-Means原理、二分K-Means原理、基础代码实现、skle
不论如何未来很美好·2020-06-25 11:36

Python数据挖掘入门与实践（四）之Apriori算法推荐电影

一、Apriori算法数据挖掘十大算法之Apriori详解Apriori算法是一种用于关联规则挖掘（Associationrulemining）的代表性算法，关联规则挖掘是数据挖掘中的一个非常重要的研究方向
lazy_wzyuan·2020-06-25 07:30

数据挖掘案例分析（1）－Apriori算法

学习资料来源，《数据挖掘十大算法》－清华大学和《数据挖掘实用案例分析》－机械工业出版社。案例：商业零售业中的购物篮分析一、挖掘目标的提出零售商的问题：销售什么样子的
supereastsnow·2020-06-21 08:55

数据挖掘十大算法--Apriori算法

一、Apriori算法概述Apriori算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则的频繁项集的算法，它是由RakeshAgrawal和RamakrishnanSkrikant提出的。它使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k-项集用于探索（k+1）-项集。首先，找出频繁1-项集的集合。该集合记作L1。L1用于找频繁2-项集的集合L2，而L2用于找L2，如此下去，直到不能找到k-项集。每找一个Lk需要一次数据
流水无Qing·2020-06-21 08:58

数据挖掘十大算法（一）：决策树算法 python和sklearn实现

学完到第三章——决策树，python代码实现的仅是ID3算法，sklearn为优化过的C4.5，这里做一个详细的总结包括（原理、代码、可视化、scikit-learn实现），皆为亲自实践后的感悟。以下进入正文。早前简单了解了决策树的原理，然后为了尽快使用便没有深究直接使用sklearn实现，虽然sklearn使用起来极其极其的方便，但是我还是想理解到其中的代码实现机制以及一些数学知识，所以在《机器
不论如何未来很美好·2020-06-21 05:40

[转]从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM

经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题，只是因为我的简历上写了句：熟悉常见的聚类&分类算法而已)，而我向来恨对一个东西只知其皮毛而不得深入，故写一个有关数据挖掘十大算法的系列文章以作为自己备试之用
dmqkt22626·2020-06-21 01:48

数据挖掘十大算法-学习记录

分类Classification：1.C4.5(<--ID3IterativeDichotomiser迭代二分器)2.CART(ClassificationandRegressionTree分类与回归树)3.KNN(K近邻)4.NaiveBayes(朴素贝叶斯)统计学习StatisticalLearning：5.SVM(SupportVectorMachine支持向量机)6.EM(Expectat
Nooni·2020-04-10 22:00

数据挖掘十大算法

数据挖掘十大算法jingyun新浪博客http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b13ec250100p5nb.htmlPaste_Image.png数据挖掘十大经典算法-chamie
葡萄喃喃呓语·2020-04-05 06:58

从小白视角理解<数据挖掘十大算法>

目录一、PageRank原理比喻说明二、Apriori（关联分析）原理比喻说明三、AdaBoost原理比喻说明四、C4.5（决策树）原理比喻说明五、CART（决策树）原理比喻说明六、朴素贝叶斯（条件概率）原理比喻说明七、SVM原理比喻说明八、KNN原理比喻说明九、K-Means（聚类）原理比喻说明十、EM（聚类）原理比喻说明一、PageRank当一篇论文被引用的次数越多，证明这篇论文的影响力越大。
雪山飞猪·2020-02-12 23:00

（有监督）Python实现Logistic回归算法(学习笔记)

一、前言数据挖掘十大算法–logistic算法。广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域，实际上是一种分类方法，主要用于两分问题。
maligebilaowang·2019-11-23 13:22

机器学习

机器学习实战0数据挖掘十大算法C4.5决策树K-均值（K-mean）支持向量机（SVM）Apriori最大期望算法（EM）PageRank算法AdaBoost算法k-近邻算法（kNN）朴素贝叶斯算法（NB
qq_42618217·2019-09-05 16:00

CART算法解读

目录算法解读实例对比过程总结python实战数据处理画图预测验证参数解释数据挖掘十大算法之一1、算法解读CART分类树用的是另外一个指标–基尼指数.假设一共有K个类,样本属于第k类的概率是pk,则概率分布的基尼指数定义为
Andy_shenzl·2018-11-10 16:56

数据挖掘十大算法（四）：Apriori（关联分析算法）

终于到了机器学习实战的第十一章了，这也是继K-均值后的第二个无监督学习算法了。同样的该算法也是在一堆数据集中寻找数据之间的某种关联，这里主要介绍的是叫做Apriori的‘一个先验’算法，通过该算法我们可以对数据集做关联分析——在大规模的数据中寻找有趣关系的任务，本文主要介绍使用Apriori算法发现数据的（频繁项集、关联规则）。这些关系可以有两种形式：频繁项集、关联规则。频繁项集：经常出现在一块的
不论如何未来很美好·2018-08-29 21:50

数据挖掘十大算法（七）：AdaBoost python和sklearn实现

这里主要记录AdaBoost的（原理、一个代码示例、ROC曲线、sklearn实现）等四个方面。原理：AdaBoost算法属于一种迭代算法，它的核心思想是针对同一训练集训练不同的分类器（弱分类器），然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强大的最终分类器（强分类器）。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修
不论如何未来很美好·2018-08-21 13:40

如何通俗理解EM算法

如何通俗理解EM算法前言了解过EM算法的同学可能知道，EM算法是数据挖掘十大算法，可谓搞机器学习或数据挖掘的基本绕不开，但EM算法又像数据结构里的KMP算法，看似简单但又貌似不是一看就懂，想绕开却绕不开的又爱又恨
v_JULY_v·2018-08-15 18:47

数据挖掘十大算法（九）：朴素贝叶斯 python和sklearn实现

第三个算法终于算是稍有了解了，其实当你结合数据了解了它的实现原理后，你会发现确实很朴素。这里对朴素贝叶斯算法做一个介绍和总结，包括（原理、一个代码示例、sklearn实现），皆为亲自实践后的感悟，下面进入正文。原理：首先我们需要了解概率论的一些简单知识：最后推导出的就是贝叶斯公式，这里说一下我的感悟：上面的公式如果就这样不结合数据来看，是很容易理解的，我用了几分钟便了解了这个高中学过的东西。但是在
不论如何未来很美好·2018-08-08 12:38

垃圾邮件分类--朴素贝叶斯实现

朴素贝叶斯是数据挖掘十大算法之一。用朴素贝叶斯实现文本分类和垃
cherry_yu08·2018-04-24 16:32

数据挖掘十大算法之C4.5决策树

C4.5决策树C4.5决策树属于分类算法，基于信息增益率来选择样本划分特征，每次根据这个特征将样本划分到不同的集合中。了解信息增益率信息增益率=信息增益/分裂信息度量，信息增益是ID3分类决策树的划分样本特征，它的缺点在于倾向于选择特征取值多的特征作为划分标准，从信息增益的计算可以看出来（稍后说明），而分裂信息度量等于各种特征的取值所占比例*它的对数之和的负数，因为比例一定小于等于1，所以对数为负
alittlebirdsd·2018-04-17 11:42

R语言关联分析之啤酒和尿布

最经典的关联分析算法之一就是Apriori算法，也是数据挖掘十大算法之一。在R中就有一个包可以做关联分析——arules和arulesViz，前者用于关联规则的数字化生成而后者是
三阿哥·2018-01-12 19:02

R语言关联分析之啤酒和尿布

最经典的关联分析算法之一就是Apriori算法，也是数据挖掘十大算法之一。在R中就有一个包可以做关联分析——arules和arulesViz，前者用于关联规则的数字化生成而后者是
王亨·2018-01-12 16:17

数据挖掘十大算法之—C4.5

学号:17101223364姓名:张海潮转载自：https://m.baidu.com/from=1013966v/bd_page_type=1/ssid=0/uid=0/pu=usm%402%2Csz%40320_1001%2Cta%40iphone_2_6.0_19_5.2/baiduid=AA1EA5EC1B8323634E64640561F1A868/w=0_10_/t=iphone/l=
M张Z·2017-11-04 21:48

EM算法（Expectation - Maximization）通俗实例（What is the expectation maximization algorithm?）

西瓜书7.6章讲到了EM算法，并声明此算法为“数据挖掘十大算法”，是含“隐变量”参数估计问题的重要算法，然而遗憾的是只用了一页半带过。
justry24·2017-09-20 17:15

数据挖掘十大算法

1.C4.5算法用于处理分类问题的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。源于ID3算法的一种决策树诱导算法。C4.5算法除了能诱导出决策树，还可以将决策树转换成某种具有良好可理解性的规则。2.k-means直
insoPlus·2017-09-20 14:47

《机器学习实战》学习笔记（一）

《机器学习实战》学习笔记（一）“数据挖掘十大算法”（2007.12-JournalofKnowledgeandInformationSystem）1. C4.5决策树2. 
汝南张公子·2017-08-12 00:00

SVM算法（一）（有监督学习）

SVM(SupportVectorMachine)算法，即支持向量机算法，它是最优秀的分类算法之一，也是数据挖掘十大算法之一，它以其简单的理论构造了复杂的算法，又以其简单的用法实现了复杂的问题而受到业界的青睐
Chenyukuai6625·2017-06-28 20:49

SVM算法（一）（有监督学习）

SVM(SupportVectorMachine)算法，即支持向量机算法，它是最优秀的分类算法之一，也是数据挖掘十大算法之一，它以其简单的理论构造了复杂的算法，又以其简单的用法实现了复杂的问题而受到业界的青睐
Chenyukuai6625·2017-06-28 20:49

统计学相关（网易公开课笔记）

机器学习算法要学习数据挖掘十大算法抽时间学习一下Hadoop集群性能测试，测试一下集群性能决策树模型逻辑斯蒂回归采用了极大似然估计估计模型参数最大熵模型使用连续变量的最大熵模型的公式会简单许多连续变量的熵
GodsLeft·2017-02-26 21:25

【机器学习】人像识别（三）——K-Means聚类

简介K-Means聚类是一种非监督的聚类方式，原理参看数据挖掘十大算法|k-means。
VegB·2017-02-08 19:45

数据挖掘十大算法之Apriori详解

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），可以参见文献【1】。本博客已经介绍过的位列十大算法之中的算法包括：[1]k-means算法（http://blog.csdn.net/baimafujinji/art
白马负金羁·2016-12-06 11:59

数据挖掘十大算法之Apriori详解

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），可以参见文献【1】。本博客已经介绍过的位列十大算法之中的算法包括：[1]k-means算法（http://blog.csdn.net/baimafujinji/art
baimafujinji·2016-12-06 11:00

数据挖掘十大算法之CART详解

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），可以参见文献【1】。本博客已经介绍过的位列十大算法之中的算法包括：[1]k-means算法（http://blog.csdn.net/baimafujinji/art
白马负金羁·2016-11-23 11:57

数据挖掘十大算法之CART详解

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），可以参见文献【1】。本博客已经介绍过的位列十大算法之中的算法包括：[1]k-means算法（http://blog.csdn.net/baimafujinji/art
baimafujinji·2016-11-23 11:00

数据挖掘十大算法之决策树详解（2）

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），可以参见文献【1】。本博客已经介绍过的位列十大算法之中的算法包括：[1]k-means算法（http://blog.csdn.net/baimafujinji/art
baimafujinji·2016-11-20 15:00

数据挖掘十大算法之决策树详解（1）

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），可以参见文献【1】。本博客已经介绍过的位列十大算法之中的算法包括：[1]k-means算法（http://blog.csdn.net/baimafujinji/art
白马负金羁·2016-11-20 10:32

数据挖掘十大算法之决策树详解（1）

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），可以参见文献【1】。本博客已经介绍过的位列十大算法之中的算法包括：[1]k-means算法（http://blog.csdn.net/baimafujinji/art
baimafujinji·2016-11-20 10:00

数据挖掘决策树——C4.5

在很多介绍中，C4.5被看作是数据挖掘十大算法之一。C4.5是基于ID3改进的一种算法，相比于ID3算法，改进有如下几点：1，用信息增益率来选择属性。
内cool二皮·2016-05-29 21:00

数据挖掘十大算法

1.结构图这系列的文章主要讲述2006年评出的数据挖掘10大算法（见图1）。文章的重点将偏向于算法的来源以及算法的主要思想，不涉及具体的实现。如果发现文中有错，希望各位指出来，一起讨论。             图1来自IDMer的文章   在这些算法中，最引人注目的自然是Google的核心技术之一——PageRank。因此本系列就先来探索PageRank的诞生过程。2、十大算法简介不仅仅是选中的
qq_20823641·2016-05-08 09:00

数据挖掘十大算法----EM算法（最大期望算法）

数据挖掘十大算法----EM算法（最大期望算法）http://blog.csdn.net/u011067360/article/details/23702125?
zkl99999·2016-03-24 09:00
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