介绍: Microsoft Naive Bayes 算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法,可用于探索性和预测性建模. Naïve Bayes 名称中的 Naïve 一词派生自这样一个事实:该算法使用贝叶斯技术,但未将可能存在的依赖关系考虑在内. 和其他 Microsoft 算法相比,此算法所需运算量较少,因而有助于快速生成挖掘模型,从而发现输入列与可预测列之间的关系. 可以使用该算法进行初始数据探测,然后根据该算法的结果使用其他运算量较大.更加精确的算法创建其他挖掘模型. 算法的原理 在给定可预测…

Microsoft朴素贝叶斯是SSAS中最简单的算法,通常用作理解数据基本分组的起点.这类处理的一般特征就是分类.这个算法之所以称为“朴素”,是因为所有属性的重要性是一样的,没有谁比谁更高.贝叶斯之名则源于Thomas Bayes,他想出了一种运用算术(可能性)原则来理解数据的方法.对此算法的另一个理解就是:所有属性都是独立的,互不相关.从字面来看,该算法只是计算所有属性之间的关联.虽然该算法既可用于预测也可用于分组,但最常用于模型构建的早期阶段,更常用于分组而不是预测某个具体的值.通过要将所有…

本系列文章主要是涉及内容为微软商业智能(BI)中一系列数据挖掘算法的总结,其中涵盖各个算法的特点.应用场景.准确性验证以及结果预测操作等,所采用的案例数据库为微软的官方数据仓库案例(AdventureWorksDW2008R2),数据库基于Microsoft SQL Server 2008,主要涉及DM模块,目录整理如下: 微软数据挖掘算法:Microsoft 决策树分析算法(1) 微软数据挖掘算法:Microsoft 聚类分析算法(2) 微软数据挖掘算法:Microsoft Naive Bay…

前言 本篇继续我们的微软挖掘算法系列总结,前几篇我们分别介绍了:微软数据挖掘算法:Microsoft 决策树分析算法(1).微软数据挖掘算法:Microsoft 聚类分析算法(2).微软数据挖掘算法:Microsoft Naive Bayes 算法(3).微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法(5),后续还补充了二篇微软数据挖掘算法:结果预测篇(4).微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法之结果预测及其彩票预测(6),看样子有必要整理一篇目录了,不同的算法应用的场景也是不同的,每…

前言 本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法的结果预测值,是上一篇文章微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法(5)的一个总结,上一篇我们已经基于微软案例数据库的销售历史信息表,利用Microsoft时序算法对其结果进行了预测,并且相应形成了折线预测图和模型依赖属性,有兴趣的同学可以点击查看,但是上篇文章的能给出的只是一个描述趋势的折线图,从图中我们能分析出的知识也只能通过语言描述,而这里面缺少更确切的数据支撑,作为一个凡事以数据说话的年代显然这是不够的,本篇我们将根据上一篇的预…

前言 本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结,前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测,所用的算法主要是三种:Microsoft决策树分析算法.Microsoft聚类分析算法.Microsoft Naive Bayes 算法,当然后续还补充了一篇结果预测篇,所涉及的应用场景在前几篇文章中也有介绍,有兴趣的同学可以点击查看,本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法,此算法也是数据挖掘算法中比较重要的一款,因为所有的推算和预测都将利用于未来,而这所有的一切都将有一条时间线贯穿始终,而…

微软数据挖掘算法:Microsoft 目录篇 介绍: Microsoft 决策树算法是分类和回归算法,用于对离散和连续属性进行预测性建模. 对于离散属性,该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测. 它使用这些列的值(也称之为状态)预测指定为可预测的列的状态. 具体地说,该算法标识与可预测列相关的输入列. 例如,在预测哪些客户可能购买自行车的方案中,假如在十名年轻客户中有九名购买了自行车,但在十名年龄较大的客户中只有两名购买了自行车,则该算法从中推断出年龄是自行车购买情况的最佳预测因子. 决策树…

朴素贝叶斯算法(Naive Bayes) 阅读目录 一.病人分类的例子 二.朴素贝叶斯分类器的公式 三.账号分类的例子 四.性别分类的例子 生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类.病人分类等等. 本文介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法. 回到顶部 一.病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不难. 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表. 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒  打喷嚏 农夫 过敏…

实验四.数据挖掘之KNN,Naive Bayes 一.实验目的 1. 掌握KNN的原理 2. 掌握Naive Bayes的原理 3. 学会利用KNN与Navie Bayes解决分类问题 二.实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 三.实验简介 1. KNN KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系.输入没有标签的数据后,将新数据中的每个特征与样本集…

前言 此篇为微软系列挖掘算法的最后一篇了,完整该篇之后,微软在商业智能这块提供的一系列挖掘算法我们就算总结完成了,在此系列中涵盖了微软在商业智能(BI)模块系统所能提供的所有挖掘算法,当然此框架完全可以自己扩充,可以自定义挖掘算法,不过目前此系列中还不涉及,只涉及微软提供的算法,当然这些算法已经基本涵盖大部分的商业数据挖掘的应用场景,也就是说熟练了这些算法大部分的应用场景都能游刃有余的解决,每篇算法总结包含:算法原理.算法特点.应用场景以及具体的操作详细步骤.为了方便阅读,我还特定整理一篇目录:…