【Python数据挖掘】数据挖掘简介及Jupyter notebook操作介绍(图文解释 超详细)

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【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则简介 | 数据集 与 事物 Transaction 概念 | 项 Item 概念 | 项集 Item Set | 频繁项集 | 示例解析 )

文章目录一、 关联规则挖掘简介二、 数据集 与 事物 ( Transaction ) 概念三、项 ( Item ) 概念四、项集 ( Item Set ) 概念五、频繁项集六、数据集、事物、项、项集合、项集 示例一、 关联规则挖掘简介Apriori 算法 是 关联规则 挖掘算法 ,关联规则 反映了 ...

高校精品课-北京理工大学-数据仓库与数据挖掘(下)

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【数据挖掘】高斯混合模型 ( 模型简介 | 软聚类 | 概率作用 | 高斯分布 | 概率密度函数 | 高斯混合模型参数 | 概率密度函数 )

文章目录I . 高斯混合模型方法 ( GMM )II . 硬聚类 与 软聚类III . GMM 聚类结果概率的作用IV . 高斯混合分布V . 概率密度函数VI . 高斯分布 曲线 ( 仅做参考 )VII . 高斯混合模型 参数简介I . 高斯混合模型方法 ( GMM )1 . 高斯混合模型 与 K...

【数据挖掘】聚类算法 简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 )(二)

【数据挖掘】聚类算法 简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 )(二)

VI . 基于层次的聚类方法 切割点选取1 . 算法终止条件 ( 切割点 ) : 用户可以指定聚类操作的算法终止条件 , 即上面图示中的切割点 , 如 :① 聚类的最低个数 : 聚合层次聚类中 , n nn 个样本 , 开始有 n nn 个聚类 , 逐步合并 , 聚类个数逐渐减少 , 当聚类个数达到...

【数据挖掘】聚类算法 简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 )(一)

【数据挖掘】聚类算法 简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 )(一)

I . 聚类主要算法聚类主要算法 :① 基于划分的聚类方法 : K-Means 方法 ;② 基于层次的聚类方法 : Birch ;③ 基于密度的聚类方法 : DBSCAN ( Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise ) ...

【数据挖掘】神经网络简介 ( 有向图本质 | 拓扑结构 | 连接方式 | 学习规则 | 分类 | 深度学习 | 机器学习 )(二)

VII . 深度学习 简介1 . 深度学习 : 在 多层神经网络上 , 解决图像 , 文本 , 等分类问题的 机器学习 算法集合 ;2 . 深度学习 与 神经网络 : 深度学习属于神经网络范畴 , 但 深度学习 与 神经网络 实践应用 上略有不同 , 深度学习的目的是进行 特征学习 , 通过 分层网...

【数据挖掘】神经网络简介 ( 有向图本质 | 拓扑结构 | 连接方式 | 学习规则 | 分类 | 深度学习 | 机器学习 )(一)

I . 神经网络 ( Neural Networks ) 简介神经网络简介 :1 . 神经网络组成 : 由 一组 连接的 输入 和 输出单元 组成 , 每个连接都有一个 权值 ( 系数 ) ;2 . 神经网络本质 : 神经网络本质是一种特殊的 有向图 , 有向图由 节点 和 有向弧 组成 , 节点就...

【数据挖掘】决策树算法简介 ( 决策树模型 | 模型示例 | 决策树算法性能要求 | 递归创建决策树 | 树根属性选择 )(二)

【数据挖掘】决策树算法简介 ( 决策树模型 | 模型示例 | 决策树算法性能要求 | 递归创建决策树 | 树根属性选择 )(二)

3 . 决策树模型 :建立模型 : 将上述数据集的 属性 ( 特征 ) 转换为树状的模型 ;确定树根 : 首先要确定哪个属性作为树根 , 这个选择是有一定要求的 , 不能随意指定一个任意的特征作为树根 ;4 . 决策树 属性划分 :属性划分策略 : 根据一定的策略 , 确定哪个属性作为树根 , 然后...

【数据挖掘】决策树算法简介 ( 决策树模型 | 模型示例 | 决策树算法性能要求 | 递归创建决策树 | 树根属性选择 )(一)

【数据挖掘】决策树算法简介 ( 决策树模型 | 模型示例 | 决策树算法性能要求 | 递归创建决策树 | 树根属性选择 )(一)

文章目录I . 决策树模型II . 决策树模型 示例III . 决策树算法列举IV . 决策树算法 示例V . 决策树算法性能要求VI . 决策树模型创建 ( 递归创建决策树 )VII . 决策树 树根属性 选择I . 决策树模型1 . 决策树 : 决策时基于 “树” 结构 , 这也是模拟人在进行决...

【数据挖掘】分类任务简介 ( 分类概念 | 分类和预测 | 分类过程 | 训练集 | 测试集 | 数据预处理 | 有监督学习 )

文章目录I . 分类概念II . 分类 ( 离散值 ) 和 预测 ( 连续值 )III . 分类过程IV . 分类过程中使用的数据集 ( 训练集 | 测试集 | 新数据 )V . 数据预处理VI . 分类方法评价VII . 分类算法举例VIII . 有监督学习 和 无监督学习I . 分类概念1 . ...

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