原文出处： fengfenggirl（@也爱数据挖掘） 隔了很久没有写数据挖掘系列的文章了，今天介绍一下朴素贝叶斯分类算法，讲一下基本原理，再以文本分类实践。 一个简单的例子 朴素

对于实践中很多应用反向传播算法都产生了出色的结果。 图1 包含两层sigmoid单元的前馈网络的反向传播算法 Backpropagation( training _ examples

函数，该函数就是我们需要找的分类函数，它用来预测输入数据的判断结果。 （2）构造一个Cost函数（损失函数），该函数表示预测的输出（ h ）与训练数据类别（ y ）之间的偏差，可以是二者之间的差（

1、支持向量机（Support Vector Machine，常简称为SVM）是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。支持向量机属于一般化线性分类器，这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差

数据挖掘之经典算法 1 决策树算法 机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性值与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对

在网上和教材上也看了有很多数据挖掘方面的很多知识，自己也学习很多，就准备把自己学习和别人分享的结合去总结下，以备以后自己回头看，看别人总还是比不上自己写点，及时有些不懂或者是没有必要。 定义：分类

传统数据挖掘/机器学习库存在的问题 缺少一个活跃的技术社区 扩展性差 文档化差，缺少实例 不开源，商业化库 通常由研究机构开发 实施性差 Apache Mahout优点 技术社区活跃

International Conference on Data Mining (ICDM) 早前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

K-Means算法是最古老也是应用最广泛的聚类算法，它使用质心定义原型，质心是一组点的均值，通常该算法用于n维连续空间中的对象。 K-Means算法流程 step1：选择K个点作为初始质心 step2：repeat

感谢邀请，说说我自己的一些观点，求拍。我觉得从事数据挖掘工作，尤其是在互联网行业，主要需要三个方面的能力，即机器学习和数据挖掘的理论知识、编程开发与数据结构算法的基础和业务理解与沟通表达的能力。

《基于Python语言的网络数据挖掘》实验指导书 电子科技大学信息与软件工程学院 二○一四年6月 一、 实验教学目的和要求： 实验目的： 本课程实验旨在加深学生对于网络大数据挖掘的理解，培养学生分析、设计

详细解释数据挖掘中的 10 大算法（上） 2015/09/04 · IT技术 · 数据挖掘, 算法 本文由 伯乐在线 - 土豆粉ss 翻译，黄利民 校稿。未经许可，禁止转载！ 英文出处：rayli。欢迎加入翻译组。

数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。 下面着重讨论一下互联网数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，连接分析，决策树，神经网络，差别分析，概念描述七种常用的互联网数据挖掘的技术。

Salesforce 正式对外宣布收购 PredictionIO，用于增强自己在机器学习和大数据分析方面的能力。 Prediction IO 于 500 Satrtups 毕业，在 2014年 拿到了

chaoxu.sinaapp.com/archives/3433 什么是：人工智能\机器学习\自然语言\数据挖掘 人工智能（AI）是一个大方向，机器学习可以看作是数学算法，这些算法可以作为实现人工智能的一个有效途径、方法，即作为AI的一个

关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力

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groovy web console是一个把groovy解释器嵌入到java web的工具。这个工具目前主要用来进行线上问题排查。通过这个工具，程序猿可以动态调用java  web工程里的资源，比如可以通过groovy

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