数据挖掘 sscanf(str, "%d %s %s %d %d %s %s %s", &ph[i].id, ph[i].name, ph[i].sex, &ph[i].age, &ph[i].tall, ph[i].study, ph[i].mary, ph[i].where); 完整代码 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<stdio.h> #include <stdlib.h> ] =…

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-weka1/index.html 简介 什么是 数据挖掘?您会不时地问自己这个问题,因为这个主题越来越得到技术界的关注.您可能听说过像 Google 和 Yahoo! 这样的公司都在生成有关其所有用户的数十亿的数据点,您不禁疑惑,“它们要所有这些信息干什么?”您可能还会惊奇地发现 Walmart 是最为先进的进行数据挖掘并将结果应用于业务的公司之一.现在世界上几乎所有的公司都在使用数据挖掘,并且…

前面几篇介绍了关联规则的一些基本概念和两个基本算法,但实际在商业应用中,写算法反而比较少,理解数据,把握数据,利用工具才是重要的,前面的基础篇是对算法的理解,这篇将介绍开源利用数据挖掘工具weka进行管理规则挖掘. weka数据集格式arff arff标准数据集简介 weka的数据文件后缀为arff(Attribute-Relation File Format,即属性关系文件格式),arff文件分为注释.关系名.属性名.数据域几大部分,注释用百分号开头%,关系名用@relation申明,属性用@…

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何…

数据行业有一句很经典的话--"垃圾进,垃圾出"(Garbage in, Garbage out, GIGO),意思就是,如果使用的基础数据有问题,那基于这些数据得到的任何产出都是没有价值的.而对于数据分析挖掘而言,只有一份高质量的基础数据,才可能得到正确.有用的结论.本文主要介绍数据质量检查的基本思路和方法,并基于Python进行具体实现. 另外,数据质量检查是数据治理中的一个重要课题,涉及内容广,由于笔者经验水平有限,本文不做涉及,只从分析挖掘中的数据质量检查工作说起. 数据质量检查…

Python之所以如此流行,原因在于它的数据分析和挖掘方面表现出的高性能,而我们前面介绍的Python大都集中在各个子功能(如科学计算.矢量计算.可视化等),其目的在于引出最终的数据分析和数据挖掘功能,以便辅助我们的科学研究和应用问题的解决. 线性回归模型 回归是统计学中最有力的工具之一.而对回归研究的不断升温在于人们执着于对未来的预测.回归反映了系统的随机运动总是于趋向于其整体运动规律的趋势.在数学上来说,就是根据系统的总体静态观测值,通过算法取出随机性的噪声,发现系统整体运动规律的过程. 回…

(2017-04-10 银河统计) KNN算法即K Nearest Neighbor算法.这个算法是机器学习里面一个比较经典的.相对比较容易理解的算法.其中的K表示最接近自己的K个数据样本.KNN算法是用来做归类的,也就是说,一个样本空间里的样本已经分成很几个类型,然后,给定一个待分类的数据,通过计算接近自己最近的K个样本来判断这个待分类数据属于哪个分类.你可以简单的理解为由那离自己最近的K个点来投票决定待分类数据归为哪一类. 一个比较经典的KNN图如下: 从上图中我们可以看到,图中的有两个类型…

(2017-05-02 银河统计) k-means算法,也被称为k-平均或k-均值,是数据挖掘技术中一种广泛使用的聚类算法. 它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点,算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别,使得评价聚类性能的准则函数达到最优,从而使生成的每个聚类内紧凑,类间独立. 一.计算步骤 设有n个m维向量\((X_{k1},X_{k2},\dots,X_{km}), k=1,2,\dots,n\), 1.在n个样本中随机选k个样本为簇心或类: 2.选定某种…

(2017-05-18 银河统计) 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法.由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树.在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系. 决策树是对数据进行分类,以此达到预测的目的.决策树方法先根据训练集数据形成决策树,如果该树不能对所有对象给出正确的分类,那么选择一些例外加入到训练集数据中,重复该过程一直到形成正确…

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