【机器学习算法】【10】--数据挖掘算法之Apriori详解
前言：数据挖掘与机器学习 有时候，人们会对机器学习与数据挖掘这两个名词感到困惑。如果你翻开一本冠以机器学习之名的教科书，再同时翻开一本名叫数据挖掘的教材，你会发现二者之间有相当多重合的内容。比如机器学习中也会讲到决策树和支持向量机，而数据挖掘的书里也必然要在决策树和支持向量机上花费相当...
数据挖掘学习------------------1-数据准备-2-数据质量分析
1.2、数据质量分析（1.数据质量分析的目的：保证数据的正确性、保证数据的有效性例如：国际漫游通话客户只有0.01%，因此对国际漫游通话时长该变量统计正确性毫无问题，也认为该变量缺少有效的信息而有数据质量问题，因为该变量提供好的信息只能对最多0.01%的客户产生影响，对未来预测模型的贡献实在是微乎其...
《Python 数据分析与挖掘实战》第十五章 电商产品评论数据LDA主题模型、文本挖掘
一、分析方法与过程本次针对京东商城上的“美的”热水器的文本评论数据进行建模分析。本文进行基本的预处理、分词等操作后建立LDA主题模型，实现对文本评论数据的倾向性判断及信息挖掘分析。（1）利用爬虫进行数据采集（由于最近较忙，爬虫代码等空了再附上，暂且先用书中提供的数据进行建模），原始文本评论数据为将品...
数据挖掘之决策树
数据挖掘之决策树——学自北京大学莫同老师决策树示例决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法把由不同组成的总体分成较小且较具同质性的群体每一个分支要么是一个新的决策节点，要么是树的叶子在沿着决策树从上到下遍历的过程中，在每个节点上问题的不同回答导致了不同的分支，最后会到达一个叶子...
制造业数据挖掘系统的应用有哪些，如何创造高价值
IT行业在制造业的革命过程中发挥了巨大的作用。自动化的流程和机械化产生了大量数据，但大多数制造业者并不能很好的使用这些海量数据。将这些数据点导入分析软件，可获得改善制造过程和提高生产率的有价值信息。制造业数据挖掘系统还可以降低运输，包装，仓储的花费，库存成本应而大大降低。很多汽车制造商在生产之前，会...
数据挖掘中的决策树
我们可以这么说，如今我们所处的时代就是大数据时代，我们在大数据时代力争做到从数据中获得有用的知识以便于在未来的生活中加以运用，这就离不开数据挖掘技术。所谓数据挖掘并不是挖掘大量的数据，而是挖掘有用的数据，就像挖矿一样，我们必须找到一个我们需要的数据，这就用到了决策树的知识。1.决策树的现状现如今，企...
数据挖掘面试题之随机森林（RF）
随机森林 模型收到低偏差和高方差问题的困扰，应该如何解决低偏差意味着模型的预测值接近实际值。换句话说，该模型有足够的灵活性，以模仿训练所有数据的分布。貌似很好，但是别忘了，一个过于灵活的模型是没有泛化能力的。这意味着，当这个模型用在对一个未曾见过的数据集进行测试的时候，它会令人很失望。在这种情况下，...
Python数据挖掘入门与实践 第三章 用决策树预测获胜球队（二） 随机森林(RandomForest)
紧接上文，我们来看一下，决策树在训练数据量很大的情况下，能否得到有效的分类模型。我们将会为决策树添加球队，以检测它是否能整合新增的信息。虽然决策树能够处理特征值为类别型的数据，但scikit-learn库所实现的决策树算法要求先对这类特征进行处理。用LabelEncoder转换器就能把字符串类型的球...
数据挖掘考题汇总（填空题与计算题）带答案
目录一、填空题二、计算题求项集I和事务D计算置信度求取所有频繁项集求取最大频繁项目集推理强关联规则Close算法解题步骤FP - 树算法的计算步骤序列模式发现算法K-近邻分类算法ID3 算法实例C4.5 算法实例CART 算法实例一、填空题❃随着信息技术的高速发展，数据库应用的规模、范围和深度不断扩...
数据挖掘入门项目二手交易车价格预测之建模调参-步骤
1. 调整数据类型，减少数据在内存中占用的空间 具体方法定义如下： 对每一列循环，将每一列的转化为对应的数据类型，在不损失数据的情况下，尽可能地减少DataFrame中每列的内存占用 def reduce_mem_usage(df): """ iterate through all the ...
数据挖掘主要包含哪些功能，带来了什么影响？
当今信息科技异常发达，因此，有许多的事务数据大量地被收集到数据库中，但这些数据如果不使用的话，那搜集这些数据又显得相当没有意义。就目前而言，数据的搜集方法已经相当成熟，而数据挖掘的技术正可以帮助分析这些数据。利用各种技术与统计方法，对大量的历史数据进行分析、归纳与整合，找出感兴趣的特征且有意义的数据...
数据挖掘|关联规则Apriori算法详解及其在中医医案中的应用
由于本菜鸡所学专业为中医院校的医学信息工程，所以接触较多的是利用多种算法处理中医医案数据。本文简单介绍传统数据挖掘关联规则算法中的Apriori算法，以及在挖掘中医医案辨证规律中的应用。并简单分析传统算法缺点，提出简要的改进思路。文章目录一、关联规则简介二、Apriori算法简介三、Apriori步...
虎赢大数据：“企业工商数据价值挖掘”，是大数据创业发展的方向之一
中国已到数字化革命阶段！如何把数据大变成大数据，如何把大数据变成数字产业经济已经成为一轮科技革命。全国各个省市在大力推动大数据和AI的发展。比如2019年苏州政府投入几十个亿来发展大数据，政府支持力度几乎做到“只要您是从事大数据或者AI或者是新能源”的创业都立项支持，而且当年就直接给50-500万的...
机器学习与数据挖掘学习笔记（4）异常分析
目录一、异常的定义二、异常挖掘三、异常检测的难点四、异常挖掘常用方法五、异常挖掘——分类六、异常挖掘——聚类七、异常挖掘——最近邻7.1基于距离7.2基于密度 一、异常的定义异常是在数据集中偏离大部分数据的样本，使人怀疑这些样本的偏离并非由随机因素产生，而是产生于完全不同的机制。异常数据在大多数领域...
Oracle的日志挖掘恢复数据
oracle日志挖掘是一种十分强大的数据恢复技术，只要你保障你的归档日志和重做日志是完整的，那么就可以将你的数据恢复到任何时刻。简单叙述一下日志挖掘的基本原理，然后进行一个简单的小实验。日志挖掘时基于redo日志和归档日志的基础之上来进行日志加载并进行恢复，挖掘，挖掘，挖的就是你的redo日志和归档...
大数据时代，大数据分析和挖掘常用的软件工具有哪些？
首先，对于传统分析和商业统计来说，常用的软件工具有Excel、SPSS和SAS。Excel是一个电子表格软件，相信很多人都在工作和学习的过程中，都使用过这款软件。Excel方便好用，容易操作，并且功能多，为我们提供了很多的函数计算方法，因此被广泛的使用，但它只适合做简单的统计，一旦数据量过大，Exc...
数据分析和数据挖掘的概念和理念
数据分析与挖掘的基础概念1.数据分析和数据挖掘的定义和概念2.数据分析及数据挖掘的层次3.数据分析及数据挖掘的模型框架1.1数据分析及数据挖掘的定义：数据分析数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据挖掘数据挖掘是在大型数...
python数据挖掘试题四十道，你敢来挑战吗？
自从毕业后，你多久没有进行过考试了?如果再给你一次重新考试的机会，你会怎么考?今天分享给大家的是python数据挖掘试题四十道，文末有答案，但希望你从接受挑战那一刻起，就像期末考试一样对待!点击关注，私信发送“资料”“Python”就可获得Python学习资料1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒...
R语言数据挖掘：随机森林（1）
数据集heart_learning.csv与heart_test.csv是关于心脏病的数据集，heart_learning.csv是训练数据集，heart_test.csv是测试数据集。要求：target和target2为因变量，其他诸变量为自变量。用决策树模型对target和target2做预测，...
spss modeler 数据挖掘4
4.spss modeler 数据挖掘4标签（空格分隔）：3.1数据挖掘#一 项目背景和目的#二 业务理解—数据需求#三 数据分析1.存在问题—数据缺失/异常值(1)确定缺失值数据类型及数量(2)确定方法:数据审核(质量)—数量较大的数据审核自定义缺失值2.处理2.1缺失值处理2.1.1 删除途径:...