统计学习方法（一）——统计学习方法概论统计学习方法（二）——感知机统计学习方法（三）——K近邻法统计学习方法（四）——朴素贝叶斯法统计学习方法（五）——决策树
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2014-11-06 19:40:06
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优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。 ? ? ? ?缺点：可能会产生过度匹配问题。适用数据类型：数值型和标称型 ?2. ??K-近邻算法可以完成很多分类任务，...
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2014-11-02 22:43:19
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二叉树属于数据结构中层次性的数据关系，他又祖先——后代，上级——下属，整体——部分以及其他类似的关系，树结构在计算机领域中有着广泛的应用，例如在编译程序中庸语法树来表示元程序的语言结构，在数据挖掘中庸决策树来进行数据分类等等。在我的前一个博客中也有提到就是二叉树的相关知识重点。不清楚的同行可以参考我的文章。其中若有不妥之处，还请大家指点。
下面是我在学习二叉树的时候编写的二叉树的几个常见的功能的...
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2014-11-02 22:38:43
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原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（结果预测篇）前言
本篇文章主要是继续前几篇Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法，算法介绍后，经过这几种算法综合挖掘和分析之后，对一份摆在公司面前的人员信息列表...
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2014-11-02 15:03:41
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原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法）前言
本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结，前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测，所用的算法主要是三种：Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft N...
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数据库 时间：
2014-11-02 15:02:05
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260
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 聚类分析算法）本篇文章主要是继续上一篇Microsoft决策树分析算法后，采用另外一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。
应用场景介绍
通过上一篇中我们采用Microsoft决策树分析...
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数据库 时间：
2014-11-02 15:01:55
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原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft Naive Bayes 算法）本篇文章主要是继续上两篇Microsoft决策树分析算法和Microsoft聚类分析算法后，采用另外更为简单一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。有兴趣的...
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数据库 时间：
2014-11-02 14:59:40
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原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 决策树分析算法）随着大数据时代的到来，数据挖掘的重要性就变得显而易见，几种作为最低层的简单的数据挖掘算法，现在利用微软数据案例库做一个简要总结。
应用场景介绍
其实数据挖掘应用的场景无处不在，很多的环境都会应用到数据...
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数据库 时间：
2014-11-02 14:58:54
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原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 关联规则分析算法）前言
本篇继续我们的微软挖掘算法系列总结，前几篇我们分别介绍了：Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法、Microsoft...
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数据库 时间：
2014-11-02 14:58:19
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1.综述： 贝叶斯分类方法是统计学分类方法。它们可以预测类隶属关系的概率，如一个给定的元组属于一个特定类的概率。贝叶斯分类基于贝叶斯定理。分类算法的比较研究发现，一种称为朴素贝叶斯分类法的简单贝叶斯分类法可以与决策树和经过挑选的神经网络分类器相媲美。用于大型数据库，贝叶斯分类法也已表现出高准确率和....
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2014-11-01 16:02:39
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