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談?wù)剶?shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)
2016-08-17
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談?wù)?a href='/map/shujuwajue/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)

首先聲明的是本人并非數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)的高手，只是作為業(yè)余興趣剛剛開始研究，據(jù)我所知好多朋友也和我一樣對這方面的東西感興趣，個人認為機器人技術(shù)是未來發(fā)展的方向。雖然我的專業(yè)是軟件開發(fā)，基于Windows的，基于linux的，但是我認為未來的軟件開發(fā)可能面對的硬件將會是多元化的，適當?shù)牧私庖幌挛磥淼内厔菀膊粸檫^。

本來想從機器學(xué)習(xí)開始，但是通過對業(yè)內(nèi)人士的咨詢，朋友建議我從數(shù)據(jù)挖掘開始，通過近一個月的學(xué)習(xí)，對數(shù)據(jù)挖掘的基本思想有了些粗淺的認識，分享出來，希望和大家共同快樂，共同進步。在這樣的信息爆炸的時代，我希望對每個重要的知識點用一句話通俗的表達出來，既然是入門篇，讓大家看明白了最重要。


分類和決策樹

分類技術(shù)要解決的問題是從一批已知的完整記錄中學(xué)習(xí)到一顆決策樹或者一個模型，然后應(yīng)用這個模型對未知的數(shù)據(jù)屬性進行預(yù)測或分類。有時候?qū)τ谝恍┈F(xiàn)實的問題，我們無法通過純數(shù)學(xué)的解析式表打自變量和因變量的關(guān)系時，我們就可能降低要求，從精確的解析式到模型足夠好，可以解釋大部分的現(xiàn)象，解決大部分的問題，通過分類技術(shù)和決策樹就可以解決一部分問題。

下面是一個簡單的決策樹歸納算法實現(xiàn)

關(guān)聯(lián)分析 

關(guān)聯(lián)分析要解決的問題是通過算法找出隱含在數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)，比如買尿布的人大部分也買啤酒，買啤酒的人大部分也買花生米，有了關(guān)聯(lián)就可以做針對性的廣告或者商業(yè)分析。

聚類分析 

聚類分析要解決的問題是將數(shù)據(jù)分成內(nèi)部高內(nèi)聚，外部低耦合的集合，這樣對相似的事物進行分析就會更有針對性。

異常檢測 

一批數(shù)據(jù)中總有些數(shù)據(jù)記錄的性質(zhì)和其他大部分的數(shù)據(jù)差別很大，對有些分析我們需要找出這些數(shù)據(jù)并排除其對整體的影響，當然在某些極端的情況下對異常數(shù)據(jù)的深入研究也是有必要的。

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