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 Naive Bayes 算法,当然后续还补充了一篇结果预测篇，所涉及的应用场景在前几篇文章中也有 ...
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编程语言 时间：
2016-11-12 16:25:37
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本文原文地址:（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微软数据挖掘算法：Microsoft 决策树分析算法（1）、微软数据挖掘算法：Microsoft 聚类分析算法（2）、微软数据挖掘算法：Microsoft Naive Bayes 算法 ...
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编程语言 时间：
2016-11-12 09:33:06
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304
算法就是一系列解决问题的指令，对于给定的输入，能够在有限时间内获得预期的输出。一个好的算法和一篇好的文章一样，都是不断努力，反复修正的结果。算法分析主要从运行时间和存储空间两方面讨论算法的效率。相信有些人会有跟我一样的感觉，对于一些算法，有时我们一眼就能看出它的时间复杂度，但就是无法比较规范的表达出... ...
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编程语言 时间：
2016-11-11 23:35:23
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介绍： Microsoft 决策树算法是分类和回归算法，用于对离散和连续属性进行预测性建模。 对于离散属性，该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测。 它使用这些列的值（也称之为状态）预测指定为可预测的列的状态。 具体地说，该算法标识与可预测列相关的输入列。 例如，在预测哪些客户可能购买自行车的方 ...
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2016-11-11 14:48:55
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转载：http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4016309.html 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 ...
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2016-11-05 17:52:57
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257
前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结，前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍，我为了展示方便，特地的整理了一个目录提纲篇：大数据时代：深入浅出微软数据挖掘算法总结连载，有兴趣的童鞋可以点击查阅，本篇我们将要总结的算法为：Microsoft顺序分析和聚类分析算法，此算法为上一篇中的关联规 ...
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2016-11-05 17:50:57
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转载：http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4067795.html 前言 有段时间没有进行我们的微软数据挖掘算法系列了，最近手头有点忙，鉴于上一篇的神经网络分析算法原理篇后，本篇将是一个实操篇，当然前面我们总结了其它的微软一系列算法，为了方便大家阅读，我特 ...
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2016-11-05 17:47:30
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转载：http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4076587.html 此篇为微软系列挖掘算法的最后一篇了，完整该篇之后，微软在商业智能这块提供的一系列挖掘算法我们就算总结完成了，在此系列中涵盖了微软在商业智能（BI）模块系统所能提供的所有挖掘算法，当然此框架 ...
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2016-11-05 17:34:26
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368
转载：http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4009829.html 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Microso ...
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2016-11-05 17:30:42
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267
转载：http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4050931.html 前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结，前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍，我为了展示方便，特地的整理了一个目录提纲篇：大数据时代：深入浅出微软数据挖掘算法总结连载，有兴趣 ...
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数据库 时间：
2016-11-05 17:19:56
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299
