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如何學好數(shù)據(jù)挖掘（二）
2019-02-22
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在上一篇文章中我們給大家介紹了學習數(shù)據(jù)挖掘的第一條路線，第一條路線講述的是如何學習機器學習的第一部分，主要是數(shù)據(jù)挖掘方面，懂得了這些我們才能夠進行下一步的工作，那么學習數(shù)據(jù)挖掘的第二條路線是什么呢？我們在這篇文章中給大家介紹一下相關的知識。


首先給大家說一下數(shù)據(jù)挖掘的技術過程，數(shù)據(jù)挖掘的技術過程有很多，比如數(shù)據(jù)清理（消除噪音或不一致數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)集成（多種數(shù)據(jù)源可以組合在一起）、數(shù)據(jù)選擇（從數(shù)據(jù)庫中提取與分析任務相關的數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)變換（數(shù)據(jù)變換或統(tǒng)一成適合挖掘的形式；如，通過匯總或聚集操作）、數(shù)據(jù)挖掘（基本步驟，使用智能方法提取數(shù)據(jù)模式）、模式評估（根據(jù)某種興趣度度量，識別提供知識的真正有趣的模式）、知識表示（使用可視化和知識表示技術，向用戶提供挖掘的知識）。


然后給大家說一下數(shù)據(jù)挖掘的第二條路線，就是K-means，然后是EM，然后是樸素貝葉斯，然后是貝葉斯網(wǎng)絡，然后是隱馬爾科夫模型（基本模型，前向算法，維特比算法，前向-后向算法），然后是卡爾曼濾波。這條線路所涉及的基本都是那些各種畫來畫去的圖模型，一個學術名詞是 PGM。這條線的思路和第一條是截然不同的！貝葉斯網(wǎng)絡、HMM（隱馬爾科夫模型），K-means 和 EM 具有與生俱來的聯(lián)系，認識到這一點才能說明你真正讀懂了它們。而EM算法要在HMM的模型訓練中用到，所以我們要先學EM才能深入學習HMM。所以盡管在EM中看不到那種畫來畫去的圖模型，但還把它放在了這條線路中，這也就是原因所在。樸素貝葉斯里面的很多內(nèi)容在，貝葉斯網(wǎng)絡和HMM里都會用到，類似貝葉斯定理，先驗和后驗概率，邊緣分布等等（主要是概念性的）。最后，卡爾曼濾波可以作為HMM的一直深入或者后續(xù)擴展。盡管很多有的書里沒把它看做是一種機器學習算法（或許那些作者認為它應該是信號處理中的內(nèi)容），但是它也確實可以被看成是一種機器學習技術。很多科學家也深刻地揭示了它與HMM之間的緊密聯(lián)系。


關于數(shù)據(jù)挖掘的學習路線我們就給大家介紹到這里了，想必大家看了這篇文章以后已經(jīng)知道了數(shù)據(jù)挖掘怎么學習了吧？大家在進行學習數(shù)據(jù)挖掘的時候還是要根據(jù)自己的進度進行學習，這樣才能夠得出一個極好的效果。

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