1数据挖掘: 从数据中"淘金",从大量数据(包括文本)中挖掘出,隐含的,未知的,对决策有潜在价值的关系,模式和趋势 ,并用这些 知识和规则建立用于决策支持的模型,提供预测性决策支持的方法、工具和过程,就是数据挖掘。 2,数据挖掘的基本任务 数据额度挖掘基本任务包括分类与预测、聚类分析、关联规则 、时 ...
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2019-04-13 21:59:51
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挖掘建模根据挖掘目标和数据形式可建立：分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测等模型 1.分类与预测 分类与预测是预测问题的两种主要类型，分类主要是：预测分类标号（离散属性）；预测主要是：建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。 1.1 实现过程 （1）分类 分类是构造一个分类 ...
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2018-01-22 01:16:12
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第一章节是从一个餐厅的角度出发，引出来许许多多的相关概念。 第一个概念就是什么是数据挖掘，这个简单，望文生义就好了。它的名字本身就诠释了它的内涵。 基本任务还是得记一下： 1分类与预测。（有点像量化，股票交易） 2聚类分析（） 3关联规则（） 4时序模式（） 5偏差检测（） 关于定义挖掘目标，就是什 ...
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2017-08-07 13:37:11
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R语言数据挖掘实战系列（5）——挖掘建模一、分类与预测分类和预测是预测问题的两种主要类型，分类主要是预测分类标号（离散属性），而预测主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。1.实现过程（1）分类分类是构造一个分类模型，输入样本的属性值，输出对应..
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2017-07-23 22:32:09
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R语言数据挖掘实战（1）一、数据挖掘基础数据挖掘：从数据中“淘金”，从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。数据挖掘的任务利用分类与预测..
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2017-05-28 23:49:43
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5.1 分类与预测 分类主要是预测分类标号（离散属性）；而与预测主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值; 5.1.1 实现过程 分类 --- 构造一个分类模型，输入样本的属性值，输出对应的类别。分类建立在已有类标记的数据集上。有监督的学习 预测 --- 建立两种或两种以上变量间..... ...
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2016-12-12 14:03:25
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数据挖掘中分类算法小结 数据仓库，数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式，它们可以用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的模型。分类方法(Classification)用于预测数据对象的离散类别(Categorical La ...
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2016-11-27 23:45:47
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在传统的机器学习的框架下，学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型；然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测。然而，我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题：一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到。我们看到Web应用领域的发展非常快速。大量新的 ...
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2016-10-22 09:49:56
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原文地址：http://blog.csdn.net/miscclp/article/details/6339456在传统的机器学习的框架下，学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型；然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测。然而，我 们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研...
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2015-04-25 19:45:44
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