常见数据挖掘技术——应用与研究
近年来，随着信息技术发展日新月异，数据挖掘已经在众多领域发挥了重要作用。数据挖掘以及其配套的算法正在开发各种应用，形成了一个自成体系的科学技术。本文从理论和实践两个方面，就常见的数据挖掘技术分别进行讨论。从理论的角度来看，现代数据挖掘技术主
机器学习算法思想梳理
在面试过程中，机器学习算法是一个热门话题，不少应聘者无法自如地对相关算法进行梳理概括，今天就从机器学习算法的角度出发，简单做一次算法思想梳理。机器学习的基本思想是基于计算，提取出一定的规律性，即从历史数据中获取特征、特征运用，从而预测未来的
常见的聚类算法介绍
聚类算法是机器学习中一类常用算法，用于将一组未知数据进行分类，它是非监督学习的一种。常用的聚类算法主要有K-均值算法、层次聚类算法、密度聚类算法、基于图的聚类算法等。K-均值算法是一种简单的聚类方法，它将给定数据集中的对象划分为K个类别，使
常见数据挖掘算法：开启新纪元的利器
数据挖掘作为信息科技的一种重要应用，是提取有价值信息和知识的过程，是数据分析方法的重要分支。目前，数据挖掘已经成为一种分析海量数据的利器，为数据分析者提供不同的视角，有助于发现潜在的信息或规律，从而获得有价值的结论。除了利用数据挖掘的工具以
数据分析的常见语言
近年来，随着互联网的快速发展和扩张，数据分析在企业、投资银行、科研机构等行业发挥了重要作用。随之而来的是数据分析所涉及到的语言技能。以下四种编程语言是数据分析常用的语言。首先是Python。Python不仅对大数据架构相对而言有越来越完善的
常见数据挖掘算法简介
数据挖掘是从大量数据中发现有用的知识的过程。它经常用来帮助决策者决定发布产品，分析客户或决定目标市场。数据挖掘利用一些算法和技术提取有价值的信息。目前常见的数据挖掘算法有分类和聚类、关联分析、时序分析、隐含关联规则发现、文本挖掘、可视化技术
数据分析中常见的误区
数据分析几乎为日常活动提供了重要指导意见，不过由于有很多误区，比如把统计分析的中心概念“五性”简化为“3S”——尺度、形态和比例，经常被误解为具体无聊（分析过程就是发现有用内容，而非仅仅找出错误），或者是以直观化的图表便可以发掘和表达更多含
常见数据挖掘技术的应用
数据挖掘（Data Mining）是一种建立在数据库环境之上的数据分析技术，它从大规模的数据集中发现有价值的知识。它可以帮助企业或机构决定未来发展方向，提高执行能力和改善决策质量。在目前使用较多的数据挖掘技术中，关联分析、决策树分析、聚类分
常见的聚类算法
聚类算法是数据挖掘和机器学习中非常重要的领域，它把数据点归类到相似的组中。根据不同的数据特征，可以将大量的数据进行分类。常见的聚类算法包括K均值聚类算法、层次聚类算法、模糊C均值聚类算法、凝聚层次聚类算法和密度基簇聚类算法等。K均值聚类算法
机器学习算法思想总览
机器学习一直被认为是目前最有力的人工智能技术，它主要结合了统计学、计算机科学和实验设计等学科。在机器学习的面试中，机器学习算法的思想是一个重要问题，学习算法可以解决很多现实问题，因此，认识其基本思想非常重要。首先，机器学习通过使用数据集和模