理清楚各种概念，概念间的区别与联系，相关的学科。 离散数学、数据结构、算法、机器学习、博弈论、数据挖掘。
国科大学习资料–数据挖掘（刘莹）-期末考试内容总结 国科大学习资料–数据挖掘（刘莹）-期末考试内容总结 国科大学习资料–数据挖掘（刘莹）-期末考试内容总结
个人公众号 yk 坤帝 后台回复 python金融基础 获取源代码 1. 爬虫基础1 - 网页结构基础 1.1 浏览器F12的运用，以及如何看网页源代码 首先安装谷歌浏览器：从官网https://www.google.cn/chrome/下载 当然用别的浏览器，比如火狐浏览器等都是可以。 按F12(有的电脑要同时按住左下
数据处理方法有哪些？ 海量数据处理中心提供对海量数据的处理、存储、计算、分析、数据挖掘和可视化云服务。通过沃达德海量数据处理中心，任何用户能轻松获得处理海量数据的能力，无限拓展自身业务。 我们的优势： •提供分布式存储和分布式计算； •提供数以千计的存储和计算节点； •
数据挖掘 数据挖掘的基本流程 商业理解：数据挖掘不是目的，从商业角度理解项目的需求，在这个基础上在对数据挖掘的目标进行定义。数据理解：尝试收集部分数据，然后对数据进行探索，包括数据的描述、数据质量验证。数据准备：开始收集数据，并对数据进行清洗、数据集成等操作，完成数据挖掘前
在这个数据泛滥的时代，如何在海量数据中获取有用的信息和知识已经成为许多企业的迫切需求。正是因为这种需求，数据挖掘技术越来越受到企业的重视。数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示隐含的具有潜在价值的未知信息的非凡过程。从数据中获取有用的信息和知识，协助业务操作，改进商品，
目录 数据挖掘基础 定义 数据挖掘的特征 学科挑战 数据挖掘的五大任务 1. 聚类（Clustering） 2. 关系规则挖掘（Association Rule Mining） 3. 分类（Classification） 4. 回归（Regression） 5. 异常检测（Anomaly detection） 总结 数据挖掘基础 定义 数据挖掘涉及从数据中提取隐含的、以前未知
文章目录 1 前言2 选题注意事项2.1 选择自己熟悉的技术方向 2.2 题目的工作量3 选题推荐 (持续性更新中)3.1 Java web相关3.2 云计算与大数据相关3.3 人工智能相关 1 前言 由于近期许多 数字媒体技术 （数媒） 专业的同学寻求学长帮助毕设，学长在这里推荐大家一些关于 计算机
数据分析和数据挖掘两个概念经常被混淆或混为一谈。其实两者差别挺大的，今天我们来看看两者的区别，不要傻傻的分不清。 数据分析可分为广义数据分析和狭义数据分析。广义数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。我们通常所说的数据分析是指狭义的数据分析。 狭义的数据分
数据挖掘课程学习——序列模式发现相关内容调研 本次实验完成"序列模式发现"的相关内容调研，主要内容包括：什么是序列模式发现；应用在哪些领域；经典的算法有哪些；应用在怎样的数据上；得到怎样的结果。其他内容自由发挥。提交实验报告的word文件。 概念 序列模式挖掘 (sequence pattern m
1 前言 由于近期多软件工程相关专业的同学寻求学长帮助毕设，学长在这里推荐大家一些关于软件工程的题目，以供大家参考，还有一些选题建议，有任何不明白的都可以问学长哦。 2 选题注意事项 2.1 选择自己熟悉的技术方向 选题前先看看自己掌握哪些技术点、擅长哪些方向或者是对哪些方
数据挖掘流程记录 数据清洗 数据清洗之异常值处理的常用方法异常值的处理异常值处理箱型图
目录 简介 课程小笔记 补充 简介 在当前的各种技术之间的关系，人工智能，神经网络等等 究其根本就是数学 但他们之间又有什么关系呢 这几年最火热 的深度学习不过是小小的一个圈，反观数据挖掘，这是一个与非常强的交叉学科，所设计的原理公式也是相当的多的，这里面
一 简介 数据挖掘比赛的第一步不是想用什么模型，什么方法，而是先了解赛题的背景。你需要仔细阅读官方给出的赛题背景，然后查阅相关资料，对问题场景做深入的理解。我们可能对机器学习和数据挖掘的理论知识掌握的很好，但缺乏对具体的问题场景理解。 在了解赛题背景之后很
5 数据挖掘与相关方法 学好大数据是为了 点亮人工智能的路！ 知识发现与数据挖掘充分体现了各种方法论的相互交叉，渗透和协作 与数据挖掘最为密切的领域是 模式识别 、机器学习 、大数据分析…b. 我们可以从挖掘任务、挖掘对象、挖掘方法等角度对挖掘技术进行分类： 按挖掘任
题目出自阿里天池赛题链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction 1.简介： 比赛要求参赛选手根据给定的数据集，建立模型，二手汽车的交易价格。来自 Ebay Kleinanzeigen 报废的二手车，数量超过 370,000，包含 20 列变量信息，为了保证 比赛的公平性，将会从
1.下载数据 # 下载数据 !wget http://tianchi-media.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/dragonball/DM/data.zip # 解压下载好的数据 !unzip data.zip 2.载入数据 path = './data/' #载入训练集和测试集； Train_data = pd.read_csv(path+'train.csv', sep=' ') Test_data = pd.rea
想必大家都听说过美国沃尔玛连锁超市“啤酒与尿不湿”的故事。为什么沃尔玛超市里会把婴儿的尿不湿和啤酒摆放在一起售卖呢？ 因为超市发现尿不湿和啤酒的购买峰值曲线有极大的相似性，观察得知，美国家庭中母亲在家照顾孩子，就会让父亲下班后买尿不湿回家，而男士来到超市后习惯于给自己买
没有系统学过数学优化，但是机器学习中又常用到这些工具和技巧，机器学习中最常见的优化当属凸优化了，这些可以参考Ng的教学资料：http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt.pdf，从中我们可以大致了解到一些凸优化的概念，比如凸集，凸函数，凸优化问题，线性规划，二次规划，二次约束二次
数据挖掘案例实战1—百度新闻标题、网址、日期及来源 获取网页源代码编写正则表达式提取新闻1.提取新闻的来源和日期2.提取新闻的网址和标题 数据清洗并打印输出1.新闻标题的清洗2.新闻来源和日期的清洗 总代码理解 获取网页源代码 import requests headers = {'User-Age
系列文章目录 数据挖掘—GEO,TCGA,Oncomine联合数据(一)挖掘概述 前言 GEO在线工具:GEO2R 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、GEO2R是什么？ 是GEO在线分析工具，基于此工具可以对部分GEO样品数据进行基因差异表达分析。该工具主要针对芯片数据，借助R 及Limma包完
文章目录 第二章： 数据预处理和标注1.数据获取数据获取的一般方法 2.数据预处理3.数据标注4.基本工具汉语自动分词与词性标注句法分析n元语法模型 第二章： 数据预处理和标注 1.数据获取 从数据的来源来看，数据通常分为来自开放域和来自封闭域，但是所谓的开放和封闭也并不
大数据的概念 大数据代表着数据从量到质的变化过程，代表着数据作为一种资源在经济与社会实践中扮演越来越重要的角色，相关的技术、产业、应用、政策等环境会与之互相影响、互为促进。从技术角度来看，这种数据规模质变后带来新的问题，即数据从静态变为动态，从简单的多维度变成巨量
这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习，深化前3阶段技术能力，初入机器学习领域。通过对机器学习核心算法的强化练习，你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。
41.频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是： © A、频繁项集 频繁闭项集 =最大频繁项集 B、频繁项集 = 频繁闭项集 最大频繁项集 C、频繁项集 频繁闭项集 最大频繁项集 D、频繁项集 = 频繁闭项集 = 最大频繁项集 42.考虑下面的频繁3-项集的集合：{1，2，3}，{1，2，4}，{1，2，5}，{1，3，4}，{
