数据挖掘概念: 数据挖掘是在大型数据库中.自动的发现有用信息的过程. 然. 这个有用只是一个感性的东西.比如我们从表中索引一行数据.这个算不上数据挖掘.因为它依赖的是数据的明显特征. 数据挖掘基本步骤: 第一步: 预处理.把没有加工的数据转换为合适的数据格式. 1.融合来自多个数据源的数据. 2.清洗数据以消除噪声和重复的观测值. 3.选择与当前任务相关的记录与特征. 由于数据收集与存储的方式多种多样.数据预处理可能是最费时的一步. 第二步: 数据挖掘. 1.要解决可伸缩性(要求算法不只是适用于…

官方网站: Weka 3: Data Mining Software in Java 相关使用方法博客 WEKA使用教程(经典教程转载) (实例数据:bank-data.csv) Weka初步一.二.三.四 使用Weka进行数据挖掘 一个小时速度入门数据挖掘WEKA(一个完整的小例子) 百度文库 WEKA中文详细教程(全) WEKA 3-5-3 Experimenter 指南 数据挖掘工具(weka教程)   基本概念 classify分类     cluster聚类     Associate…

数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)的区别是什么? 数据科学(data science)和商业分析(business analytics)之间有什么关系? 本来我以为不需要解释这个问题的,到底数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)有什么区别,但是前几天因为有个学弟问我,我想了想发现我竟然也回答不出来,我在知乎和博客上查了查这个问题,发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比…

本来我以为不需要解释这个问题的,到底数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)有什么区别,但是前几天因为有个学弟问我,我想了想发现我竟然也回答不出来,我在知乎和博客上查了查这个问题,发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比和解释.那我根据以前读的书和论文,还有和与导师之间的交流,尝试着说一说这几者的区别吧,毕竟一个好的定义在未来的学习和交流中能够发挥很大的作用.同时补上数据科学和商业分析之间的关系.能力有限,如有疏漏,请包涵和指正. 导论…

Data Mining的十种分析方法: 记忆基础推理法(Memory-Based Reasoning:MBR)        记忆基础推理法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute),通常找寻最相似的案例来做比较.        记 忆基础推理法中有两个主要的要素,分别为距离函数(distance function)与结合函数(combination function).距离函数的用意在找出最相似的案例:结合函数则将相似案例的属性结合起来,以供预测之用.…

原文: Wu X, Zhu X, Wu G Q, et al. Data mining with big data[J]. IEEE transactions on knowledge and data engineering, 2013, 26(1): 97-107. 大数据中的数据挖掘 Xindong Wu, Fellow, IEEE, Xingquan Zhu, Senior Member, IEEE, Gong-Qing Wu, and Wei Ding, Senior Member,…

Course textbooks Text 1: M. T. Oszu and P. Valduriez, Principles of Distributed Database Systems, 2nd ed., Prentice-Hall, 1999.Errata Text 2: J. Han and M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann, 2000.Errata Lecture Schedule Th…

What is the most common software of data mining? 1 Orange? 2 Weka? 3 Apache mahout? 4 Rapidminer? 5 R? and which one? If you have any explanation about the topic, I appreciate it.…

Data mining is the process of finding patterns in a given data set. These patterns can often provide meaningful and insightful data to whoever is interested in that data. Data mining is used today in a wide variety of contexts – in fraud detection, a…

Abstract The content of the web has increasingly become a focus for academic research. Computer programs are needed in order to conduct any large-scale processing of web pages, requiring the use of a web crawler at some stage in order to fetch the pa…