数据挖掘150道笔试题单选题 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) 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) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多 ...
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2018-03-29 22:35:49
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机器学习概念理解与基本知识 1、机器学习是什么 在数据上通过算法总结出规律模式，应用在新数据上做预测。 2、机器学习基本概念 2.1、不同类型的问题 监督学习：分类问题（选择）、回归问题（计算） 无监督学习：聚类问题（抱团）、关联规则 强化学习：从环境行为到映射的学习 2.2、机器学习工业应用方向 ...
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2018-02-11 14:41:25
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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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关联分析概述啤酒和尿布的故事，我估计大家都听过，这是数据挖掘里面最经典的案例之一。它分析的方法就关联分析。关联分析，顾名思义，就是研究不同商品之前的关系。这里就发现了啤酒和尿布这两个看起来毫不相关的东西直接存在的微妙关系。最经典的关联分析算法之一就是Apriori算法，也是数据挖掘十大算法之一。在R中就有一个包可以做关联分析——arules和arulesViz，前者用于关联规则的数字化生成而后者是
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2018-01-13 00:20:57
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在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式， ...
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2017-12-14 14:50:38
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二.Apriori算法 上文说到，大多数关联规则挖掘算法通常采用的策略是分解为两步： 频繁项集产生，其目标是发现满足具有最小支持度阈值的所有项集，称为频繁项集（frequent itemset）。 规则产生，其目标是从上一步得到的频繁项集中提取高置信度的规则，称为强规则（strong rule）。通 ...
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2017-12-11 14:22:10
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1. Apriori算法简介 Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。Apriori算法利用频繁项集性质的先验知识，通过逐层搜索的迭代方法，即将K-项集用于探察(k+1)项集，来穷尽数据集中的所有频繁项集。先找到频繁项集1-项集集合L1， 然后用L1找到频繁2-项集集合L2，接着用L2找 ...
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2017-12-10 13:10:39
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本次缑老师布置的作业较为简单，其原理实现也是非常的清楚。 关于关联规则，细想一下，其本质，笔者窃以为：仍然是分类的思想，其本质为，可以划分为一类的item，其内部就有一定的相关性，那么，挖掘的本质，就是在分类以后，找到同一类不同item中的相关性（为啥可以分到同一类中去）。 笔者刚才荡了一段代码，发 ...
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2017-12-07 19:04:18
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当运维工程师每天面对来自不同监控系统中数量庞大、类型复杂的故障告警时，是否感到心有余而力不足呢？当这些故障告警来自各个不同的厂家设备且类型不一，需要你对各种异构设备都非常了解且完全凭借个人经验时，你是否变得无所适从？当你从应用系统预警追查到其所在服务器，从..
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2017-10-31 23:49:41
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近年来医疗数据挖掘发展迅速， 然而目前医 疗数据结构化处于起步阶段， 更多的医疗数据仍然 以自然语言文本形式出现， 这些医学文本资料中的 知识是不同地域、 不同时代人们智慧的结晶， 展现 的是大量、 未整理的文献资料以及诊疗记录， 而这一点在中医学中尤为突出。自然人的学习能力有限， 因此学者们尝试通 ...
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2017-10-18 02:13:11
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