常用数据挖掘算法从入门到了解发展历史

《常用数据挖掘算法从入门到掌握》体系共21篇文章,首要向大家介绍了归纳K-means聚类,决策树分类,人工神经网络以及支撑向量机10多种常用的多少挖掘算法理论现实的案例。本文给出总体的链接以及每一篇文章的简介,我们可以依据自身的必要有采取性地读书和查看,真正想上学数据挖掘和机械学习但是算法理论功底又不够扎实的校友提出把这一名目繁多的文章都看一看,天天看一些也不用多久就能够看完了,每一篇文章除了以尽只怕简单通俗的语言给我们介绍理论部分外,还辅助详细的案例支持大家知道和巩固,希望对三番九次大家尤其的学习抱有帮忙。

CONTENT

第一篇:《常用数据挖掘算法从入门到了解第二章数据预处理(1)数据预处理简介》

介绍了数量预处理的指标常用的多少预处理格局相似数量预处理流程

第二篇:《常用数据挖掘算法从入门到掌握第①章数据预处理(2)数据清理》

介绍了填充缺点和失误值光滑噪声数据的数码清理办法。

第三篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通第二章数据预处理(3)数据集成》

介绍了数量集成的定义多少集成的始末形式集成和对象匹配冗余多少的拍卖数值顶牛的检查和测试和缓解的多少集成方法。

第四篇:《常用数据挖掘算法从入门到明白第二章数据预处理(4)数据变换》

介绍了平整/光滑处理集结操作数据泛化数量规范化属性构造/特征构造的多少变换格局。

第五篇:《常用数据挖掘算法从入门到了解第③章数据预处理(5)数据归约》

介绍了多少归约的定义数据立方体聚集维归约数据压缩数值规约直方图的数码规约方法。

第六篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通第三章数据预处理(6)数据离散化和定义分层》

介绍了数据离散化和概念分层的概念数值数据的离散化和定义分层建立的艺术分箱方法:一种简单的离散化技术离散化:直方图方法离散化:聚类分析方法的数据离散化和定义分层方法。

第七篇:《常用数据挖掘算法从入门到明白 第贰章
K-means聚类算法》

介绍了K-means聚类算法简介相似度准则与聚类品质评价规则K-means聚类算法原理和步子K-means聚类算法实例

第八篇:《常用数据挖掘算法从入门到明白 第②章
K-宗旨点聚类算法》

介绍了K-中央点聚类算法简介K-中央点聚类算法原理多样意况的代价函数K-中央点聚类算法步骤K-中央点聚类算法实例

第九篇:《常用数据挖掘算法从入门到精晓第6章SOM神经互连网聚类(上)》

介绍了SOM神经网络简介SOM神经网络的布局相似性度量竞争学习规则WTA(Winner-Take-All)竞争学习步骤

第十篇:《常用数据挖掘算法从入门到精晓第5章SOM神经网络聚类(下)》

介绍了SOM互连网的拓扑结构SOM网的权值调整域SOM网络的运营原理SOM互联网的算法流程SOM网络算法实例SOM神经网络聚类算法的简练明了

第7一篇:《常用数据挖掘算法从入门到明白 第④章
贝叶斯分类算法》

介绍了分类分析贝叶斯可能率—主观概率可能率基础知识Bayes
决策理论
贝叶斯分类案例

第9二篇:《常用数据挖掘算法从入门到精晓 第四章
决策树分类算法概述》

介绍了决策树分类模型简介决策树的结构决策树分类模型学习分拣特征采纳决策树的剪枝

第拾三篇:《常用数据挖掘算法从入门到通晓 第玖章
ID3决策树分类算法》

介绍了ID3算法原理介绍熵和音讯增益ID3算法的消息增益算法ID3算法实例分析

第10四篇:《常用数据挖掘算法从入门到精晓 第8章
C4.5决策树分类算法》

介绍了C4.5分类算法介绍音讯增益比(Information Gain
Ratio)
对连日型属性的拍卖对样本缺点和失误值的拍卖C4.5算法步骤C4.5算法实例分析

第7五篇:《常用数据挖掘算法从入门到掌握 第十章
CAQX56T决策树分类算法》

介绍了CAKoleosT算法简介(Classification And Regression
Tree)
Gini指数对缺点和失误值和连接属性的拍卖CARAV4T决策树的算法步骤CA奥德赛T算法实例分析

第⑧六篇:《常用数据挖掘算法从入门到明白 第拾章
援助向量机理论功底》

介绍了总括学习理论经验危害和布局风险函数集的VC维

第七七篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第九一章
扶助向量机算法》

介绍了组织风险最小化(Structural Risk
Minimization,S帕杰罗M)
分类难题的数学表示分类难点的读书格局线性可分景况:最大间隔规律近似线性可分境况线性不可分意况核函数K(xi,xj)

第⑩八篇:《常用数据挖掘算法从入门到精晓 第⑩二章
人工神经互联网算法》

介绍了人工神经网络简介人工神经元模型神经网络模型的多个成分前馈(forward)神经网络BP神经网络模型BP神经互连网磨练的八个阶段BP神经网络参数设定BP网络的正向传递进程BP网络的反向传播进度BP神经互联网的算法步骤

第柒九篇:《数据挖掘算法之提到规则挖掘Apriori算法详细经过》

介绍了事关规则挖掘的概念涉及规则的体系帮忙度与置信度频繁项集Apriori定理Apriori算法关联规则挖掘详细进程

第2十篇:《数据挖掘技术之回归分析超全总计,常见回归模型介绍及使用场景》

介绍了回归分析介绍不难线性回归差不离多项式回归多元线性回归多元多项式回归多变量回归Logistic逻辑回归Poison泊松回归Cox比例危机回归

第一十一篇:《数据挖掘关键技术、步骤与算法发展历史,超全计算!》

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注