数据挖掘算法

概述 数据挖掘常又被称为价值发现或者是数据勘探，一般是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是一种大量数据的高级处理方式。 常用的数据挖掘算法分为四大类：聚类、分类、关联以及推荐算法。另外还有一个预处理：降维算法 聚类算法 聚类是在一群未知类别标号的样本上，用某种算法将他们分成若干类别，这是一种无监督学习。其主要研究数据间逻辑上或物理上的相互关系。由聚类所组成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一簇中的对象彼此类似，与其他簇中的对象相异。其分析结果不仅可以揭示数据间的内在联系与区别，还可以为进一步的数据分析与知识发现提供重要依据。聚类算法的聚类效果如图所示 常用的聚类算法由k-means聚类算法、Canopy 聚类算法、FCM（Fuzzy C-Means，模糊C 均值）聚类算法、DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）聚类算法、LDA（Latent Dirichlet Allocation，隐含狄利克雷分配）算法、层次聚类算法、基于EM（Expectation-Maximization，最大期望）的聚类算法等。以下将对上述聚类算法从算法的简介

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/budding0828/article/details/90311845 分类算法 什么是分类 一些常见的概念： 训练集(Training data)：用于训练模型(的参数，如神经网络的各层权重和偏置，线性回归分析的系数); 验证集(Validation data)：用于调整超参数(Hyper-Parameters，如神经网络的宽度和深度、学习率等); 测试集(Test data)：用于评价模型本身的有效性（准确率等） 训练误差(Training error)：分类器在训练集上的误差。 泛化误差(Generalization error，out-of-sample error)：分类器在未见样本（不在训练集中的样本）上的误差。 对于数据集的划分 划分法: 训练集与测试集 把样本划分成2个独立的数据集合, 如, 训练集 (2/3), 测试集(1/3)。 适用于大规模的数据样本。 交叉验证(Cross-validation) 把数据集合划分成k 个子样本； 使用k - 1 个子样本作为训练集，另一个作为测试样本―k-折交叉验证。 适用于中等规模的数据。 留一测试(Leave One Out， k = n) 适用于小规模数据。 泛化误差的偏差/方差分解、过拟合、欠拟合 以回归为例

目录 一、C4.5算法 1.简介： 2.天气情况与去不去打高尔夫之间的关系： 3.算法描述： 4.属性选择度量（分裂规则） 一、C4.5算法 【参考视频】（ https://www.youtube.com/watch?v=A_YIP2e8xfM ） 1.简介： 决策树算法（分类算法）一种，将P维特征的n个样本分到c个类别中去。 常见的决策树算法有ID3(用信息增益),C4.5(用信息增益率),CART(用gini系数) 2.天气情况与去不去打高尔夫之间的关系： 3.算法描述： 通过属性选择度量来判断优先选择优先对哪个属性进行判断 4.属性选择度量（分裂规则） 决定给定节点上的元组如何分裂； 提供了每个属性描述给定训练元组的秩评定，具有最好的度量得分的属性被选作给定元组的分裂属性 目前比较流行的属性选择度量-信息增益、增益率、gini指数 4.1 信息增益 ID3算法中用来进行属性选择度量的 选择具有高信息增益的属性来作为节点N的分裂属性 该属性使结果划分中的元组分类所需信息量最小 对D中的元组分类所需期望信息为（期望：是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。 它反映随机变量平均取值的大小。） Info(D)又称之为 “熵” 熵越大，不确定性就越高；熵越小确定性就越大！ ID3 算法 C4.5算法 来源： https://www.cnblogs.com

人工智能元年来临，大数据在这里充当什么角色？数据分析是什么定位？职业区分？ https://blog.csdn.net/blueheart20/article/details/71036779 https://blog.csdn.net/zw0pi8g5c1x/article/details/80768132 https://www.jianshu.com/p/c3956e0669c6 看一张小白能即刻理解的图片 简单问题？ 全球最大的旅行房屋租赁社区Airbnb曾在2011年纠结于新用户增长的缓慢，有一天，他们的数据分析团队发现房源照片的精美程度，跟房源的预定人数成很大的正相关。于是，他们提出一种假设，即“附有专业摄影照片的房源要更抢手，因此房主肯定会愿意申请Airbnb提供的此项服务”。他们迅速上线了一个提供专业摄影照片服务的版本，然后跟原版本做A/B Test，发现同一个房源，使用专业摄影服务的比不使用的多了2-3倍的订单量。 复杂问题？ 2010年前后，门户时代崛起的网易、搜狐、腾讯三巨头向移动端转型，几乎垄断了当时的新闻客户端市场。而仅仅2年后，今日头条，使用“机器学习”这把屠龙刀向用户个人性化推荐用户感兴趣的新闻，一举打破巨头垄断，成为新闻客户端老大。虽然，后来腾讯和网易为了对抗头条，推出了类似的产品的天天快报和网易号，但因起步晚和算法不成熟，都失败了。 白话总结

自从毕业后，你多久没有进行过考试了?如果再给你一次重新考试的机会，你会怎么考?今天分享给大家的是python数据挖掘试题四十道，文末有答案，但希望你从接受挑战那一刻起，就像期末考试一样对待! 1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题? A.关联规则发现 B.聚类 C.分类 D.自然语言处理 2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A.Precision，Recall B.Recall，Precision C.Precision，ROC D.Recall，ROC 3.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务? A.频繁模式挖掘 B.分类和预测 C.数据预处理 D.数据流挖掘 4.当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离? A.分类 B.聚类 C.关联分析 D.隐马尔可夫链 5.什么是KDD? A.数据挖掘与知识发现 B.领域知识发现 C.文档知识发现 D.动态知识发现 6.使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务? A.探索性数据分析 B.建模描述 C.预测建模 D.寻找模式和规则 7.为数据的总体分布建模

热门数据挖掘模型应用入门（一）: LASSO回归 2016-10-10 20:46 作者简介： 侯澄钧，毕业于俄亥俄州立大学运筹学博士项目， 目前在美国从事个人保险产品(Personal Line)相关的数据分析，统计建模，产品算法优化方面的工作。 目录： 模型简介 线性回归 Logistic回归 Elstic Net模型家族简介 学习资料 1.模型简介 Kaggle网站 （https://www.kaggle.com/ ）成立于2010年，是当下最流行的进行数据发掘和预测模型竞赛的在线平台。 与Kaggle合作的公司可以在网站上提出一个问题或者目标，同时提供相关数据，来自世界各地的计算机科学家、统计学家和建模爱好者，将受领任务，通过比较模型的某些性能参数，角逐出优胜者。 通过大量的比赛，一系列优秀的数据挖掘模型脱颖而出，受到广大建模者的认同，被普遍应用在各个领域。 在保险行业中用于拟合广义线性模型的LASSO回归就是其中之一。 LASSO回归的特点是在拟合广义线性模型的同时进行变量筛选(Variable Selection)和复杂度调整(Regularization)。 因此，不论目标因变量(dependent/response varaible)是连续的(continuous)，还是二元或者多元离散的(discrete)， 都可以用LASSO回归建模然后预测。

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《机器学习实战》的第三章我结合它的思路用自己的代码实现了（香农熵、信息增益、创建决策树字典、可视化决策树）。思路和代码都不是很难，较容易理解。这样实践后最大的收获不仅是代码的编写能力，还有什么样的数据以及如何调整数据集才能更好的适用于决策树。（个人代码主要数据格式为DataFrame） 这里补充几个知识点 ： 1：数据集种类(目标变量)越多越复杂熵越大，所以原始数据的熵最大 2：熵公式： n代表X的n种不同的离散取值，pi代表X取值为i的概率，log以2或e为底的对数 3：信息增益(简单处理)：原始数据熵-目前特征的熵 决策树原理 ：（这里只是重点描述，决策树还是涉及很多知识的，详细请参考更多博文） 1：求得每个特征的熵，与目前原始数据熵比较从而得到该特征的信息增益。 2：从中选出信息增益最大的那个最优特征，将它取出来当作当前节点。 3：排除当前节点，递归继续重复1、2步骤。 4

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。但是在我将它和实际数据之间联系起来时，却花了几个小时。毕竟得到一个公式只是基础，如果不能在数据上运用得当那也是无用武之地。下面就这个问题说一下： 朴素贝叶斯的原理： 根据一些先验概率计算Y变量属于某个类别的后验概率 先验概率： 是指现有数据根据以往的经验和分析得到的概率 后验概率： 事情已经发生，要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小 一个通俗的理解： 你求出了你在百思图买了一双白鞋的概率，那么如何得知你买了一双白鞋而这双白鞋就在百思图的概率呢。 这就是利用先验概率来求得后验概率的问题，再拿一个数据说明（引入他人的）： 上表中的信息反映的是某P2P企业判断其客户是否会流失(churn)，而影响到该变量的因素包含年龄、性别、收入、教育水平、消费频次、支持。那根据这样一个信息，我该如何理解朴素贝叶斯的思想呢？再来看一下朴素贝叶斯公式： 从公式中可知

一、数据挖掘和数据分析概述 数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处： 1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。 2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。 3、交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析；数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合 数据挖掘和数据分析的相似之处： 1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识。 2、都需要懂统计学，懂数据处理一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。 3、数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密，很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析，如SAS、R、SPSS等。而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。二者的关系的界限变得越来越模糊。 二、数据挖掘 1 数学预备知识 概率论：支撑整个数据挖掘算法和机器学习算法的数学基础，要熟悉常见的一些概率分布。 矩阵论：线性代数中对数据挖掘最有用的部分，还有一些线性空间相关知识也很重要。 信息论

下载地址: http://www.gqylpy.com/di/20 《Python数据分析与挖掘实战.pdf》PDF高清完整版-下载 内容简介 10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。 本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。 基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。 实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程的关键环节