一、KNN算法概述KNN（k-NearestNeighbor）算法，又称K近邻算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。简单来说，k近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定；缺点：计算复杂度高、空间复杂度高；适用数据范围：数值型和标称型。工作原理存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们

（包括文中出现的一些案例就来源于书中）个人觉得数学建模是介乎业务模型和数据挖掘之间的东西，既要有将实际问题转化为数学模型的思维，同时在采用的模型、算法方面和数据挖掘有极大的重合。

文本挖掘也称为文本数据挖掘，指的是从文本撷取高质量信息的过程，其终极目标是从文本变量中提取度量数值，供定量建模之用。文本挖掘为何重

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logistic回归又称logistic回归分析，是一种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。

是稍时髦较好听的名词，主要是指企业信息系统,如ERP软件（企业资源规划）、CRM软件（客户关系管理）、SCM软件（供应链管理，即物流软件）,银行证券软件,财务软件,电子商务/政务（包括各种网站），数据仓库，数据挖掘

诸如图像识别、自然语言处理和数据挖掘等技术可能被采用以提高食谱检测系统的准确

目标：数据挖掘，数据分析偏数据挖掘方向春招找到工作，11月找到实习入门参考资料：1.数据分析求职面试指南拿下Offer：数据分析师求职面试指南（掌阅）2.stone教你如何做数据分析项目Stone教你如何做数据分析项目

大数据挖掘DT机器学习公众号：datayx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。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。

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购物篮分析，就是分析一段时间内客户购物篮中商品的规律，通过数据分析和数据挖掘，发现用户的消费习惯，尤其是哪些商品经常会一起购买，从而更好用于商品的排列、采购、推广和营销，以此来满足消费者的需要，提高公司收益

然而，在数据挖掘中，我们经常需要处理不同时间维度的数据，从而更好地理解和预测各种现象。Pendulum库的引入为我们提供了一种简洁而强大的工具，可以更好地处理和分析时间数据。

深度解析基于模糊数学的C均值聚类算法模糊C均值聚类(FCM)聚类步骤：FCMPython代码：模糊C均值聚类(FCM)在数据挖掘和聚类分析领域，C均值聚类是一种广泛应用的方法。

机器学习简单概念和pytorch代码-2学习率的选择和调校特征工程特征工程是数据预处理和分析过程中的一个关键步骤，主要用于机器学习和数据挖掘。

作为第一次参加此类比赛的小白，流水账般地记录一下自己首次比赛提交过程。一.赛题简介https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531883/introduction题以心电图心跳信号数据为背景，要求选手根据心电图感应数据预测心跳信号所属类别，其中心跳信号对应正常病例以及受不同心律不齐和心肌梗塞影响的病例，这是一个多分类的问题。通过这道赛题来引导大

一、淘宝比价工具推荐：1.环球海淘：环球海淘是一款专业的淘宝比价工具，拥有强大的数据挖掘能力。用户可以通过搜索商品关键词或扫描商品二维码，获得该商品在不同店铺的价格对比和销售情

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最近刚上了数据挖掘这门课，老师讲了两个算法，即Apriori算法和FP-growth算法，然后布置了上机作业，挖掘一个有8万行的记录的retail.dat，需要从中找出强规则，即同时满足最小支持度和最小置信度的规则

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数据挖掘--聚类算法简介聚类是对物理的或者抽象的对象集合分组的过程，聚类生成的组称为簇，而簇是数据对象的集合。

简介又叫K-邻近算法，是监督学习中的一种分类算法。目的是根据已知类别的样本点集求出待分类的数据点类别。基本思想kNN的思想很简单：在训练集中选取离输入的数据点最近的k个邻居，根据这个k个邻居中出现次数最多的类别（最大表决规则），作为该数据点的类别。kNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。算法复杂度kNN是一种lazy-learning算法，分类器不需要使用训练集进行训练，因此训练时间复杂

赛题：零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系

mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的

1数据挖掘导论（原书第2版）

事实上，这家数据挖掘和分析公司常常被称作是“硅谷最神秘的科技独角兽”。随着IPO提上议程，Palantir的面纱可能要被逐渐揭开。

在数据挖掘中，海量的原始数据中存在着大量不完整（有缺失值）、不一致、有异常的数据，严重影响到数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果的偏差，所以进行数据清洗就显得尤为重要，数据清洗完成后接着进行或者同时进行数据集成

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。

数据挖掘中的这些OLAP操作是资源密集型的。使用OLAP可以预先计算和预先聚合数据，从而加快分析速度。OLAP数据库被分成一个或多个多维数据集。多维数据集

GBDT也是各种数据挖掘竞赛的致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。

实验目的进一步理解聚类算法（K-平均、PAM、层次聚类、密度聚类），利用weka实现数据集的聚类处理，学会调整模型参数，以图或树的形式给出挖掘结果，并解释规则的含义。实验要求（1）随机选取数据集（UCI或data文件夹），需要做预处理的，单独说明处理过程。完成以下内容：（用四种方法：K-means、K-中心法、层次、密度）文件导入与编辑参数设置说明结果截图结果分析与对比（2）以AQI.xls中1-

需要PPT和源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~聚类评估用于对在数据集上进行聚类的可行性和被聚类方法产生的结果的质量进行评估。聚类评估主要包括以下任务估计聚类趋势对于给定的数据集聚类趋势估计用于评估该数据集是否存在非随机结构，如果盲目地在数据集上使用聚类方法返回一些簇所挖掘的簇可能是误导因为数据集上的聚类分析仅当数据中存在非随机结构时才有意义确定数据集中的划分簇数一些聚类算法需要数据集划分的簇

本人的技术路线从Java全栈工程师一路奔向大数据开发、数据挖掘领域，如今终有小成，愿将昔日所获与大家交流一二，希望对学习路上的你有所助益。

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Pandas被普遍用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗、数据I/O、数据可视化等辅助功能。Pandas不仅简洁，还拥有出众的数据处理能力和完备的辅助功能。归纳起来，Pandas有以下5大特点。

在当今数字化时代，数据已经成为了企业决策的重要依据，而数据挖掘与数据分析作为数据处理的重要工具，都在帮助企业从数据中发现价值，从而提升业务效益。然而，许多人对于数据挖掘与数据分析的区别并不清晰。

数据挖掘总结：第一章：数据挖掘KDD步骤：数据清理:(消除噪声和删除不一致的数据)数据集成（多种数据源可以组合在一起）数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据）数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式

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最好先学习一下极大似然EM（Expectation-Maximum）算法也称期望最大化算法，曾入选“数据挖掘十大算法”中，可见EM算法在机器学习、数据挖掘中的影响力。

《数据仓库与数据挖掘》期末复习总结适用教材：《数据挖掘概念与技术（第3版）》，JiaweiHan，MiehelineKamber，JianPei著，机械工业出版社提示：与教材内容不完全匹配，有所取舍写在前面

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Identificationofacytokine-dominatedimmunosuppressiveclassinsquamouscelllungcarcinomawithimplicationsforimmunotherapyresistance鳞状细胞肺癌中细胞因子为主的免疫抑制类的鉴定，对免疫疗法抗性的影响发表期刊：GenomeMed发表日期：2022Jul8影响因子：15.266DOI

在数据挖掘过程，数据的归一化和标准化是必须的。取log值就是一种归一化的方法，z-score是常用的标准正态分布化的方法。归一化和标准化的区别实际上口语里面通常是没办法很便捷的区分这两个概念。

文章目录1.基础篇：了解机器学习1.1什么是机器学习1.2机器学习的场景1.2.1模式识别1.2.2数据挖掘1.2.3统计学习1.2.4自然语言处理1.2.5计算机视觉1.2.6语音识别1.3机器学习与深度学习

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前言在数据挖掘流程中，特征工程是极其重要的环节，我们经常要结合实际数据，对某些类型的数据做特定变换，甚至多次变换，除了一些常见的基本变换（参考我之前写的『数据挖掘比赛通用框架』）外，还有很多非主流的奇技淫巧