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如何學好數據挖掘（一）
2019-02-22
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很多人看到了數據挖掘的前景，就開始學習數據挖掘，但數據挖掘是一個交叉性的學科，需要我們找到一個合適的學習方法才能夠做好數據挖掘的學習，在這篇文章中我們就給大家介紹一下數據挖掘的相關知識。


首先，在正式學習之前我們所需要的預備知識（主要是數學）應該包括：微積分（偏導數、梯度等等）、概率論與數理統計（比如極大似然估計、中央極限定理、大數法則等等）、最優(yōu)化方法（比如梯度下降、牛頓-拉普什方法、變分法（歐拉-拉格朗日方程）、凸優(yōu)化等等）。如果我們對其中的某些名詞感到陌生，那么就說明我們尚不具備深入開展數據挖掘算法學習的能力。你會發(fā)現到處都是門檻，很難繼續(xù)進行下去。所以我們還是要多下功夫進行學習這些知識。


首先我們給大家說一下數據挖掘的學習方法，數據挖掘的學習方法有兩種，我們給大家說一下第一種，就是從基于普通最小二乘法簡單線性回歸開始學習，然后學習線性回歸中的新進展（嶺回歸和LASSO回歸），然后學習(此處可以插入Bagging和AdaBoost的內容)，然后學習 Logistic回歸，然后學習支持向量機（SVM），然后學習感知機學習，然后學習神經網絡（初學者可先主要關注BP算法），然后進行深度學習。


我們把它們歸為一條線路，因為所有這些算法都是圍繞著數據挖掘展開的，如果你抓住這條線索，不斷探索下去，就算是抓住它們之間的線索了。而基于普通最小二乘的線性回歸是統計中一種有著非常悠久歷史的方法，它的使用甚至可以追溯到高斯的時代。但是它對數據有諸多要求，例如特征之間不能有多重共線性，而且?guī)X回歸和LASSO就是對這些問題的修正。


如果我們沿著這一條路線學完的時候，其實我們已經攻克機器學習的一半了，當然，在這個過程中，我們一定時刻清楚自己后一個算法與前一個的聯系在哪里，只有這樣我們才能夠學習數據挖掘更加深刻。


從這篇文章中我們給大家介紹了數據挖掘學習的相關內容，想必這些知識能夠給大家?guī)韺嵸|性的幫助，我們在進行學習數據挖掘的時候不只是依靠于這些，剩余的內容我們在下一篇文章中繼續(xù)給大家介紹。

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