数据挖掘

数据挖掘概念

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-02 22:56:40
数据挖掘所挖掘的结果是面向全部的数据,而机器学习则是预测测试样本的检测结果。 1. 2. 3. 4. 5. 2.互信息值: 2 4V Volume ( ) Variety ( ) Velocity Value 4.数据挖掘的主要功能 5.多站点处理: 1. 单机多进程 2. 集群分布式计算效果 6.频繁项集: (min_sup) : : ―― Apriori Growth C 2 C C R R R R R R rd:() → yd yd 11.凝聚法分层聚类 有一堆方法可以用来算两点( pair)之间的距离:欧式,欧式平方,manhattan等,还有一堆方法可以算类(cluster)与类之间的距离,什么single-linkage、complete-linkage、还有这个ward linkage。(即最短最长平均,离差平方和) Extrapolation 关联规则的评价指标是支持度、置信度 13.分类规则的挖掘方法 通常有:决策树法、贝叶斯法、人工神经网络法、粗糙集法和遗传算法。 14.模型的具体化 就是预测公式,公式可以产生与观察值有相似结构的输出,这就是预测值。 15.频繁闭项集 “ - - 楗煎共 ” “ - 楗煎共 ” “ - - 楗煎共 ” g(f(X)) DM DB/DM DB DM DB/DW 原文:https://www.cnblogs.com/lgx

数据挖掘入门 -

℡╲_俬逩灬. 提交于 2019-12-02 19:36:17
一、概念性名词 1、数据的离散化 有些数据本身很大, 自身无法作为数组的下标保存对应的属性。如果这时只是需要这堆数据的相对属性, 那么可以对其进行离散化处理。当数据只与它们之间的相对大小有关,而与具体是多少无关时,可以进行离散化。 例如: ①原数据:1,999,100000,15;处理后:1,3,4,2; ②原数据:1234567、123456789、12345678、123456 排序:123456<1234567<12345678<123456789 =>1<2<3<4 那么这4个数可以表示成:2、4、3、1 2、概念分层 通过使用高层的概念(比如:老年,中年,青年)来替代底层的属性值(比如:实际的年龄数据值)来规约数据。概念分层可以用树来表示,树的每一个节点代表一个概念(比如:按地区划分世界) 3、过拟合 一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合, 但是在训练数据外的数据集上却不能很好地拟合数据,此时认为这个假设出现了过拟合的现象。出现这种现象的主要原因是训练数据中存在噪音或者训练数据太少。 来源: https://www.cnblogs.com/GjqDream/p/11760910.html

R、Python、Open Refine采集pdf数据,清理数据和格式化数据

怎甘沉沦 提交于 2019-12-02 15:17:25
原文链接: http://tecdat.cn/?p=8076 获取,清理和格式化数据 在本文中,我们将介绍一些技巧和窍门,这些技巧和窍门用于在线查找所需数据,将其存储到计算机上以及如何识别和清除“脏”数据。我们还将回顾一些常见的数据格式,以及如何从一种转换为另一种。 我们今天将使用的数据 gdp_percap.csv 世界银行 关于1990年至2016年国家和国家集团人均国内生产总值(GDP)的 数据 ,以当前国际美元计价,并根据不同地区的购买力进行了校正。 ucb_stanford_2014.csv 2014年从UC Berkeley和斯坦福大学获得的联邦政府拨款数据可从 USASpending.gov 下载。 wr_50m_sept_6_2018.pdf PDF,其中包含 来自国际泳联 ,游泳和其他水上运动国际联合会的最新世界游泳记录。 搜索在线数据库 可以在线搜索许多重要的公共数据库,有些提供下载查询结果的选项。这些数据库中的大多数都提供一个简单的搜索框,但始终值得寻找高级搜索页面,该页面将提供更多选项来自定义搜索。例如,这里是 ClinicalTrials.gov 的 高级搜索 页面: ​ 当您开始使用新的联机数据库时,请花一些时间来熟悉其搜索的工作方式:阅读帮助或常见问题解答,然后运行测试搜索以查看获得的结果。 还要找出数据库是否允许“通配符”,例如 * 或 %

使用GIS制作静态地图和处理地理数据

对着背影说爱祢 提交于 2019-12-02 14:59:08
原文链接: http://tecdat.cn/?p=8057 QGIS简介 GQIS 是领先的免费开放源地理信息系统(GIS)应用程序。它能够进行复杂的地理数据处理和分析,还可以用于设计发布质量的数据驱动地图。 启动QGIS, 应该看到类似以下的屏幕: ​ 如果您的屏幕看起来与众不同,请 View>Panels 从顶部菜单中选择并检查选项,如下所示: ​ 然后选择 View>Toolbars 并检查选项,如下所示: ​ 我们今天将使用的数据 seismic Shapefile,其中包含来自 美国地质调查局的 2017年美国大陆遭受破坏性地震风险的数据。 seismic_raw 如上所述,但不限于美国的海岸和边界。 gdp_pc gpd_pc.csv gdp_pc.csvt 包含 世界银行 2016年世界各国人均GDP 数据的 CSV文件,以及QGIS的辅助文件,以了解每个字段的数据类型。 ne_50m_admin_0_countries_lakes 具有世界各国边界数据​​的 地球shapefile 。 sf_test_addresses Shapefile来自我们在第9周进行地理编码的地址。 quakes.csv 该文件不在文件夹中。相反,我们将 使用美国地质调查局的 地震档案 API,我们将所有的地震,因为1960年搜索用 大小

数据挖掘笔记(二)

a 夏天 提交于 2019-12-02 11:48:38
三、数据提取方法 1、基本概念 数据提取就是从响应中获取我们想要的的数据的过程 数据分类: 非结构化数据:HTML等   处理方法:正则表达式、xpath 结构化数据:json、xml等   处理方法:转化为Python数据类型 2、json数据处理 来源: https://www.cnblogs.com/ysysyzz/p/11743477.html

数据挖掘(五)频繁模式挖掘和算法

↘锁芯ラ 提交于 2019-12-02 11:22:53
什么是频繁模式(Frequent Pattern )分析? 频繁模式:在数据集中频繁出现的模式(项集,子序列,子结构等) 项目集:牛奶和面包经常一起出现 子序列:购买PC,然后购买数码相机 子结构:大图中的频繁子图 在 频繁项集 和 关联规则挖掘 的背景下提出 动机:找到数据固有的规律性 通常一起购买什么产品? 啤酒和尿布? 购买电脑后,以后会购买什么 哪种DNA对新药敏感? 应用 购物篮数据分析,交叉营销,目录设计,促销活动分析,Web日志(点击流)分析和DNA序列分析 频繁模式挖掘为什么重要 频繁模式是数据集的固有和重要属性。 许多基本数据挖掘任务的基础 关联,关联和因果关系分析 顺序结构(例如子图)模式 时空,多媒体,时间序列和流数据中的模式分析 分类:区分性,频繁模式分析 聚类分析:基于频繁模式的聚类 数据仓库:iceberg多维数据集和多维数据集渐变 语义数据压缩:分册 广泛的应用 基础概念:频繁模式 项集(itemset) :一组一个或多个项目 k-项集(k-itemsets) : 包含k个项目的项目集 2 itemsets:{beer, nuts},{beer, diaper}, {nuts, diaper} 支持度(support) : 包含项目集的交易数 support_count {beer, diaper}=3 (相对)支持度 :s, 是包含X的交易分数

matlab贝叶斯隐马尔可夫hmm模型实现

 ̄綄美尐妖づ 提交于 2019-12-02 03:34:18
原文链接: http://tecdat.cn/?p=7973 贝叶斯隐马尔可夫模型是一种用于分割连续多变量数据的概率模型。该模型将数据解释为一系列隐藏状态生成。每个状态都是重尾分布的有限混合,具有特定于状态的混合比例和共享的位置/分散参数。 该模型中的所有参数都配备有共轭先验分布,并通过变化的贝叶斯(vB)推理算法学习,其本质上与期望最大化相似。该算法对异常值具有鲁棒性,并且可以接受缺失值。 本文从未知的BRHMM生成一组数据序列 参数,并仅从这些数据中估算出 生成它们的模型。 结果绘制为 时间序列 设置状态,符号和特征的数量 NumState=2; NumSym=3; NumFeat=5; 设置序列数,每个序列点数和缺失值 NumSeq=2; NumPoint=100; NumMiss=20; 设置参数生成选项。TransParam=1/5 EmissParam=1/5; LocParam=2; DispParam=5; 设置采样选项 NumDeg=5; NumObs=1000; 打印 和显示状态 fprintf('\n') fprintf('Sampling data ... ') 生成用于采样的参数 [Trans,Emiss,Loc,Disp]=GenParam(NumState,NumSym,NumFeat,... TransParam,EmissParam

人工智能体系理解

时光毁灭记忆、已成空白 提交于 2019-12-01 18:50:49
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

机器学习:在SAS中运行随机森林

我的梦境 提交于 2019-12-01 11:55:58
原文链接: http://tecdat.cn/?p=7661 为了在SAS中运行随机森林,我们必须使用PROC HPFOREST指定目标变量,并概述天气变量是“类别”还是“定量”。为了进行此分析,我们使用了目标(Repsone变量),该目标是分类的(SAS语言中标称的),如下面的图像代码中所描述的黄色和红色: ​ 运行代码后,我们得到了一系列表格,这些表格将详细分析数据。例如,模型信息让我们知道,随机选择了3个变量来测试每个节点或每个树中可能的分割(黄色)。我们还可以看到,运行的最大树数为100,如蓝色下划线所示。 HPFOREST仅使用在任何观察值下均没有缺失记录的有效变量。但是,我们还可以看到,在研究样本的213个国家中,有213个被利用。 ​ ​ 接下来,我们可以看到模型生成带有“基线拟合统计量”的表。就本研究中的数据而言,我们可以看到该模型识别出38%的误分类,换句话说是62%的准确分类。这表示大部分样本已在每个随机选择的样本中正确分类。 ​ 在下表中分析森林时,我们可以看到误分类率已经达到了最低点,这表明在OOB样本中使用该模型进行测试时,误分类率仅在22%。 ​ 最后,我们看到SAS POC HPFOREST为我们提供了“损失减少变量的重要性”表。下表概述了每个变量如何有助于模型的可预测性的重要性等级。如下图所示,酒精变量排名最高。 现在