，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘 数据

数据挖掘中聚类分析的技术方法 汤效琴 戴汝源 摘 要：数据挖掘是信息产业界近年来非常热门的研究方向，聚类分析是数据挖掘中的核心技术。本文对数据挖掘领域的聚类分析方法及代表算法进行分析，并从多个方面对

开源免费电子书集合，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理和数学等。 本文是WIKI页面，请自由的参与到这个列表的贡献。 机器学习/数据挖掘 An Introduction To Statistical

译文出处： Sunstone 按照Elder博士的总结，这10大易犯错误包括： 0. 缺乏数据（Lack Data） 1. 太关注训练（Focus on Training） 2. 只依赖一项技术（Rely

原文出处： fengfenggirl（@也爱数据挖掘） 神经网络曾经很火，有过一段低迷期，现在因为深度学习的原因继续火起来了。神经网络有很多种：前向传输网络、反向传输网络、递归神经网络、卷积

2、基于实例的方法可以为不同的待分类查询实例建立不同的目标函数逼近。事实上，很多技术只建立目标函数的局部逼近，将其应用于与新查询实例邻近的实例，而从不建立在整个实例空间上都表现良好的逼近。当目标函数很复杂，但它可用不太

由于本人这段时间在学习数据挖掘的知识，学习了人工神经网络刚好就把学习的一些笔记弄出来，也为以后自己回头看的时候方便些。 神经网络学习方法对于逼近实数值、离散值或向量值的目标函数提供了一种健壮性很强

数据挖掘技术在移动通信行业中的应用 数据挖掘技术在移动通信行业中的应用 【关键词】 数据挖掘. 移动大客户. 【聚类检索】 同类文献 引用文献 被引用文献 【摘要】 该文在这些研究的基础上,介绍了一

统计学和数据挖掘：交叉学科 摘要：统计学和数据挖掘有很多共同点，但与此同时它们也有很多差异。本文讨论了两门学科的性质，重点论述它们的异同。 关键词：统计学 知识发现 1． 简介 统计学和数据挖掘有着共同

International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank

Xn=xn)=P(X1=x1)P(X2=x2)......P(Xn=xn),其次基于贝叶斯定理，对于给定的训 练数据集，首先基于特征条件独立假设学习联合概率分布，然后基于此模型，对于给定的输入向量，利用贝叶斯公式求出后验概率最大的输出分类标签

前言：新开通的博客，用于记录一些学习方面的东西，算是一个学习笔记吧。本系列按照《集体智慧编程》一书的框架进行。老实说，《集体》在理论上并不算是很好的参考书，但是该书是以一个个具体场景应用为驱动的，个人

com/BaiYiShaoNian/p/4907292.html 机器学习和数据挖掘推荐书单 有了这些书，再也不愁下了班没妹纸该咋办了。慢慢来，认真学，揭开机器学习和数据挖掘这一神秘的面纱吧！ 《机器学习实战》 ：本书第

这样处理。而且在本文后面若提到这两个名词，我们所表示的意思是一致的。 但无论是机器学习，还是数据挖掘，你一定听说过很多很多，名字叼炸天的传说中的，“算法”，比如：SVM，神经网络，Logistic回归，决策树、EM、

数据挖掘十大经典算法 一、 C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法.   C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：

无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。 最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。 可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚。

1. 基于Graphx的大规模用户图计算淘宝技术部——数据挖掘与计算 吴炜（梧苇） 2. 目录Graphx简介和特性 图计算场景 整体模型，流程和算法 调优与改进 性能和技巧 总结 3. Graphx的发展0

日前，Boing Boing在网上发布了一份长达96页关于英国情报机构GCHQ数据挖掘技术的电子书—《数据挖掘研究问题书(Data Mining Research Problem Book)》。据悉，这份文件最早由爱德华·斯诺登获得。

tion)，F-distribution(F-分布) Data Pre-processing(数据预处理) ： Missing Value Imputation(缺失值填充)，Discreti

数据挖掘(Data mining)，又译为资料探勘、数据挖掘、数据采矿。它是数据库知识发现(英文：Knowledge-Discovery in Databases，缩写：KDD)中的一个步骤。数据挖掘