前言 有段时间没有进行我们的微软数据挖掘算法系列了,最近手头有点忙,鉴于上一篇的神经网络分析算法原理篇后,本篇将是一个实操篇,当然前面我们总结了其它的微软一系列算法,为了方便大家阅读,我特地整理了一篇目录提纲篇:大数据时代:深入浅出微软数据挖掘算法总结连载,我打算将微软商业智能中在DM这块所用到的算法全部集中在这个系列中,每篇包含简要算法原理.算法特点.应用场景以及具体的操作详细步骤,基本能涵盖大部分的商业数据挖掘的应用场景,有兴趣的童鞋可以点击查阅.本篇我们将要总结的算法为:Microsoft…

前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结,前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍,我为了展示方便,特地的整理了一个目录提纲篇:大数据时代:深入浅出微软数据挖掘算法总结连载,有兴趣的童鞋可以点击查阅,在开始Microsoft 神经网络分析算法之前,本篇我们先将神经网络分析算法做一个简单介绍,此算法由于其本身的复杂性,所以我打算在开始之前先将算法原理做一个简单的总结,因为本身该算法就隶属于高等数学的研究范畴,我们对算法的推断和验证过程不做研究,只介绍该算法特点以及应用场景,且个人技术能力有…

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 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:…

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…

前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结,前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍,我为了展示方便,特地的整理了一个目录提纲篇:大数据时代:深入浅出微软数据挖掘算法总结连载,有兴趣的童鞋可以点击查阅,本篇我们将要总结的算法为:Microsoft顺序分析和聚类分析算法,此算法为上一篇中的关联规则分析算法的一个延伸,为关联规则分析算法所形成的种类进行了更细粒度的挖掘,挖掘出不同种类内部的事例间的顺序原则,进而用以引导用户进行消费. 应用场景介绍 Microsoft顺序分析和聚类分析算法,根据…

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…

介绍: Microsoft 聚类分析算法是一种"分段"或"聚类分析"算法,它遍历数据集中的事例,以将它们分组到包含相似特征的分类中. 在浏览数据.标识数据中的异常及创建预测时,这些分组十分有用. 聚类分析模型标识数据集中可能无法通过随意观察在逻辑上得出的关系. 例如,轻松就能猜想到,骑自行车上下班的人的居住地点通常离其工作地点不远. 但该算法可以找出有关骑自行车上下班人员的其他并不明显的特征. 在下面的关系图中,分类 A 表示有关通常开车上班人员的数据,而分类 B…

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…

随着大数据时代的到来,数据挖掘的重要性就变得显而易见,几种作为最低层的简单的数据挖掘算法,现在利用微软数据案例库做一个简要总结. 应用场景介绍 其实数据挖掘应用的场景无处不在,很多的环境都会应用到数据挖掘,之前我们没有应用是因为还没有学会利用数据,或者说还没有体会到数据的重要性,现在随着IT行业中大数据时代的到来,让我一起去拥抱大数据,闲言少叙,此处我们就列举一个最简单的场景,一个销售厂商根据以往的销售记录单,通过数据挖掘技术预测出一份可能会购买该厂商产品的客户名单,我相信这也是很多销售机构想要…

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…

版权声明:<—— 本文为作者呕心沥血打造,若要转载,请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正 转载请注明出处 ======================================…

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79456971 相关文章: 数据挖掘领域十大经典算法之—K-Means算法(超详细附代码)        数据挖掘领域十大经典算法之—SVM算法(超详细附代码)        数据挖掘领域十大经典算法之—Apriori算法        数据挖掘领域十大经典算法之—EM算法        数据挖掘领域十大经典算法之—PageRank算法        数据挖掘领域十大经典算法之—AdaBoost算法(超…

数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准.以决定预期结果,…

转载自 http://weibo.com/p/1001603980563068394770   @ICT_吴林阳 tensorflow设备内存管理模块实现了一个best-fit with coalescing算法(后文简称bfc算法).bfc算法是Doung Lea’s malloc(dlmalloc)的一个非常简单的版本.它具有内存分配.释放.碎片管理等基本功能. 关于dlmalloc算法,参考下面链接: http://gee.cs.oswego.edu/ Bfc算法思想: 将内存分成一系列内…

转载地址:https://www.byvoid.com/blog/scc-tarjan [有向图强连通分量] 在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). 下图中,子图{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点1,2,3,4两两可达.{5},{6}也分别是两个强连通分量.…

转自http://www.cnblogs.com/uncle-lu/p/5876729.html [转载]全网最!详!细!tarjan算法讲解.(已改正一些奥妙重重的小错误^_^) 全网最详细tarjan算法讲解,我不敢说别的.反正其他tarjan算法讲解,我看了半天才看懂.我写的这个,读完一遍,发现原来tarjan这么简单! tarjan算法,一个关于 图的联通性的神奇算法.基于DFS(迪法师)算法,深度优先搜索一张有向图.!注意!是有向图.根据树,堆栈,打标记等种种神(che)奇(dan)方…

LCA 最近公共祖先 Tarjan(离线)算法的基本思路及其算法实现 小广告:METO CODE 安溪一中信息学在线评测系统(OJ) //由于这是第一篇博客..有点瑕疵...比如我把false写成了flase...看的时候注意一下! //还有...这篇字比较多 比较杂....毕竟是第一次嘛 将就将就 后面会重新改!!! 首先是最近公共祖先的概念(什么是最近公共祖先?): 在一棵没有环的树上,每个节点肯定有其父亲节点和祖先节点,而最近公共祖先,就是两个节点在这棵树上深度最大的公共的祖先节点. 换句…

最近回顾神经网络的知识,简单做一些整理,归档一下神经网络优化算法的知识.关于神经网络的优化,吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂,有需要的可以去学习一下,本人只是对课程知识点做一个总结.吴恩达的深度学习课程放在了网易云课堂上,链接如下(免费): https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 神经网络最基本的优化算法是反向传播算法加上梯度下降法.通过梯度下降法,使得网络参数不断收敛到全局(或者局部)最小值,但是由于神经网络层…

数据挖掘:周期性分析SMCA算法 原文地址:http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=1423978 算法介绍 以时间顺序挖掘周期性的模式(即周期性分析)是一种重要的数据挖掘方式,在以前的研究中我们假设每个时间点只发生一个事件,然而在这篇文章中我们研究一种更普遍的模式:即在每个时间点可以发生多个事件. 在这个算法中我们需要自己设置三个参数:min_rep, max_dis, global_rep.分别代表"一个有效序列的最小重复次数&…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第23篇文章,我们今天分享的内容是十大数据挖掘算法之一的CART算法. CART算法全称是Classification and regression tree,也就是分类回归树的意思.和之前介绍的ID3和C4.5一样,CART算法同样是决策树模型的一种经典的实现.决策树这个模型一共有三种实现方式,前面我们已经介绍了ID3和C4.5两种,今天刚好补齐这最后一种. 算法特点 CART称为分类回归树,从名字上我们也看得出来…

本文摘自:http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/30/2615542.html 最小生成树-Prim算法和Kruskal算法 Prim算法 1.概览 普里姆算法(Prim算法),图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树.意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中,不但包括了连通图里的所有顶点(英语:Vertex (graph theory)),且其所有边的权值之和亦为最小.该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克(英语:…

一.相异度计算  在正式讨论聚类前,我们要先弄清楚一个问题:怎样定量计算两个可比較元素间的相异度.用通俗的话说.相异度就是两个东西区别有多大.比如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑猩猩的相异度,这是能我们直观感受到的. 可是,计算机没有这样的直观感受能力,我们必须对相异度在数学上进行定量定义.       设 ,当中X.Y是两个元素项,各自具有n个可度量特征属性,那么X和Y的相异度定义为:  ,当中R为实数域. 也就是说相异度是两个元素对实数域的一个映射.所映射的实数定量表示两个元素的相异度.…

原帖地址:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-04-03-5 K 近邻算法,简称 K-NN.在如今深度学习盛行的时代,这个经典的机器学习算法经常被轻视.本篇教程将带你使用 Scikit-Learn 构建 K 近邻算法,并应用于 MNIST 数据集.然后,作者将带你构建自己的 K-NN 算法,开发出比 Scikit-Learn K-NN 更准更快的算法. 1. K 近邻分类模型 K 近邻算法是一种容易实现的监督机器学习算法,并且其分类性能的鲁棒性还不错…

原文链接:https://www.cnblogs.com/onepixel/p/7674659.html 注意: 原文中的算法实现都是基于JS,本文全部修改为C实现,并且统一排序接口,另外增加了一些描述信息,后面会持续更新本文. 0.算法概述 0.1 算法分类 十种常见排序算法可以分为两大类: 比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此也称为非线性时间比较类排序. 非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以…

摘要 随着信息技术的不断发展,人类可以很容易地收集和储存大量的数据,然而,如何在海量的数据中提取对用户有用的信息逐渐地成为巨大挑战.为了应对这种挑战,数据挖掘技术应运而生,成为了最近一段时期数据科学的和人工智能领域内的研究热点.数据集中的频繁模式作为一种有价值的信息,受到了人们的广泛关注,成为了数据挖掘技术研究领域内的热门话题和研究重点. 传统的频繁模式挖掘技术被用来在事务数据集中发现频繁项集,然而随着数据挖掘技术应用到非传统领域,单纯的事务数据结构很难对新的领域的数据进行有效的建模.因此,频繁…

Atitit.软件中见算法 程序设计五大种类算法 1. 算法的定义1 2. 算法的复杂度1 2.1. Algo cate2 3. 分治法2 4. 动态规划法2 5. 贪心算法3 6. 回溯法3 7. 分支限界法3 1. 算法的定义  算法(Algorithm)是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空…

在前一篇文章中通过leetcode的一道题目了解了LRU算法的具体设计思路,下面继续来探讨一下另外两种常见的Cache算法:FIFO.LFU 1.FIFO算法 FIFO(First in First out),先进先出.其实在操作系统的设计理念中很多地方都利用到了先进先出的思想,比如作业调度(先来先服务),为什么这个原则在很多地方都会用到呢? 因为这个原则简单.且符合人们的惯性思维,具备公平性,并且实现起来简单,直接使用数据结构中的队列即可实现. 在FIFO Cache设计中,核心原则就是:如果…