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.…

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…

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…

数据融合(data fusion)原理与方法 数据融合(data fusion)最早被应用于军事领域.     现在数据融合的主要应用领域有:多源影像复合.机器人和智能仪器系统.战场和无人驾驶飞机.图像分析与理解.目标检测与跟踪.自动目标识别等等.在遥感中,数据融合属于一种属性融合,它是将同一地区的多源遥感影像数据加以智能化合成,产生比单一信息源更精确.更完全.更可靠的估计和判断......一. 数据融合基本涵义      数据融合(data fusion)最早被应用于军事领域.     现在数…

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,…

做Data Mining,其实大部分时间都花在清洗数据 时间 2016-12-12 18:45:50  51CTO 原文  http://bigdata.51cto.com/art/201612/524771.htm 主题 数据挖掘 前言:很多初学的朋友对大数据挖掘第一直观的印象,都只是业务模型,以及组成模型背后的各种算法原理.往往忽视了整个业务场景建模过程中,看似最普通,却又最精髓的特征数据清洗.可谓是平平无奇,却又一掌定乾坤,稍有闪失,足以功亏一篑. 大数据圈里的一位扫地僧 说明:这篇文章很…

本文来自 http://blog.csdn.net/ouyang_linux007/article/details/7422346 Linux的最大的好处之一就是它的源码公开.同时,公开的核心源码也吸引着无数的电脑爱好者和程序员:他们把解读和分析Linux的核心源码作为自己的最大兴趣,把修改Linux源码和改造Linux系统作为自己对计算机技术追求的最大目标. Linux内核源码是很具吸引力的,特别是当你弄懂了一个分析了好久都没搞懂的问题:或者是被你修改过了的内核,顺利通过编译,一切运行正常的时…

from here 论文Timeseries data mining(2012)中提出:时间序列数据挖掘包括7个基本任务和3个基础问题: 7 tasks: query by content clustering classification segmentation?? prediction anomaly detection motif discovery 3 Issues: data representation similarity measure indexing 现已有2013-201…

一.背景 作为地形特征线的山脊线.山谷线对地形.地貌具有一定的控制作用.它们与山顶点.谷底点以及鞍部点等一起构成了地形起伏变化的骨架结构.同时由于山脊线具有分水性,山谷线具有合水性特征,使得它们在地形分析中具有特殊的意义. 二.目的 了解基于DEM水文分析方法提取山脊线和山谷线的原理;掌握水流方向.汇流累积量提取原理及方法. 三.要求 利用ArcGIS水文分析模块提取出样区的山脊线和山谷线. 四.数据 25m分辨率的DEM数据,区域面积约140km²(\ChP11 \Ex1目录中). 五.算法思…

近期读到<Speed up your app>一文.这是一篇关于Android APP性能分析.优化的文章.在这篇文章中,作者介绍他的APP分析优化规则.使用的工具和方法.我觉得值得大家借鉴.英文好的读者可读原文(链接:http://blog.udinic.com/2015/09/15/speed-up-your-app). 1.作者的规则 作者每次着手处理或寻找性能问题时,遵循下列规则: 时常检测 在更新APP前后,用测试工具软件多检测几次APP性能,可快速得到测试数据.这些数字是不会说谎的…

Linux下java进程CPU占用率高分析方法 在工作当中,肯定会遇到由代码所导致的高CPU耗用以及内存溢出的情况.这种情况发生时,我们怎么去找出原因并解决. 一般解决方法是通过top命令找出消耗资源高的线程id,利用strace命令查看该线程所有系统调用 1. 通过top命令找到可疑进程PID top - 09:37:18 up 70 days, 16:29, 2 users, load average: 1.13, 1.04, 0.97 Tasks: 105 total, 1 running…

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.…

用数据库的时候,偶尔会出现死锁,针对我们的业务系统,出现死锁的直接结果就是系统卡顿.客户找事儿,所以我们也在想尽全力的消除掉数据库的死锁.出现死锁的时候,如果只是想解锁,用show full processlist看下kill掉就好了,如果想查找到详细的问题,一个办法是用show engine innodb status来查看简略信息或者开死锁日志,后期在mysql日志里面慢慢分析.以上这写方法我们都用过,最近在看Innodb的书的时候发现另一种实时的分析方法,能最大限度的分析死锁的原因. My…

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…

https://github.com/mattbane/RecommenderSystem http://grouplens.org/datasets/movielens/ KDDCUP-2012官网 From kdnuggets Data repositories AWS (Amazon Web Services) Public Data Sets, provides a centralized repository of public data sets that can be seamle…

https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering k-means clustering is a method of vector quantization, originally from signal processing, that is popular for cluster analysis in data mining. k-means clustering aims to partition n observations into k…

找出最关键的一些业务场景:一般通过动词来寻找,比如招聘系统中,一个应聘人投递一个职位就是一次应聘,应聘就是一个业务场景:一个学生参加某门课的考试,那么考试就是一个业务场景:一个学生去图书馆借书,那么借书就是一个业务场景: 针对每个业务场景分析出有哪些场景参与者,哪些参与者以对象的形式参与,哪些参与者以服务的形式参与:为什么要区分对象还是服务是因为有时候我们不关心参与者是哪个,而只关心参与者是什么.一般服务在系统中我们只关心它是什么服务,并且在系统中服务一般也只有一个实例:而对象则不同,我们会关心…

一.内核源码之我见 Linux内核代码的庞大令不少人“望而生畏”,也正因为如此,使得人们对Linux的了解仅处于泛泛的层次.如果想透析Linux,深入操作系统的本质,阅读内核源码是最有效的途径.我们都知道,想成为优秀的程序员,需要大量的实践和代码的编写.编程固然重要,但是往往只编程的人很容易把自己局限在自己的知识领域内.如果要扩展自己知识的广度,我们需要多接触其他人编写的代码,尤其是水平比我们更高的人编写的代码.通过这种途径,我们可以跳出自己知识圈的束缚,进入他人的知识圈,了解更多甚至我们一般短…

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…

https://www.youtube.com/user/WekaMOOC 大学公开课  视频教程 weka 入门教程 data Mining with Weka: Trailer  More Data Mining with Weka data Mining with Weka: Trailer  More Data Mining with Weka 用weka 进行数据挖掘 用weka 进行更多数据挖掘 https://www.youtube.com/watch?v=LcHw2ph6bss&…

Machine Learning and Data Mining Lecture 1 1. The learning problem - Outline     1.1 Example of machine learning Predicting how a viewer will rate a moive? 10% improvement = 1 million dollar prize The essence of machine learning: A pattern exists We…

转载至:http://outofmemory.cn/java/jvm/OutOfMemoryError-analysis 工具 安装Memory Analyse Tools(MAT) 工具, 可以直接在eclipse中安装其相应的插件,安装方法可以参考另一篇eclipse插件汇总 不会用的可以参考一下这个帖子使用 Eclipse Memory Analyzer 进行堆转储文件分析 一些Java内存参数设置 -vmargs:  说明后面是VM的参数,所以后面的其实都是JVM的参数了 -Xms20m…

Conference WSDM(Web Search and Data Mining)The ACM WSDM Conference Series 不像KDD.WWW或者SIGIR,WSDM因为从最开始就由不少工业界的学术领导人发起并且长期引领,所以十分重视工业界的学术成果的展现. 2017 WSDM 2017精选论文解读 2016 前沿理论.反思创新.产学结合--你不能错过的WSDM 2016大会 Accepted Paper 2015 严谨与特色并行--WSDM 2015大会见闻记 其他 聚…

How do you explain Machine Learning and Data Mining to non Computer Science people?   Pararth Shah, ML Enthusiast Answered Dec 22, 2012 · Featured on VentureBeat · Upvoted by Melissa Dalis, CS & Math major at Duke and Alberto Bietti, PhD student in m…

Linux内核源代码分析方法   一.内核源代码之我见 Linux内核代码的庞大令不少人"望而生畏",也正由于如此,使得人们对Linux的了解仅处于泛泛的层次.假设想透析Linux,深入操作系统的本质,阅读内核源代码是最有效的途径.我们都知道,想成为优秀的程序猿,须要大量的实践和代码的编写.编程固然重要,可是往往仅仅编程的人非常easy把自己局限在自己的知识领域内.假设要扩展自己知识的广度,我们须要多接触其它人编写的代码,尤其是水平比我们更高的人编写的代码.通过这样的途径,我们能够跳出…

一.内核源码之我见 Linux内核代码的庞大令不少人“望而生畏”,也正因为如此,使得人们对Linux的了解仅处于泛泛的层次.如果想透析Linux,深入操作系统的本质,阅读内核源码是最有效的途径.我们都知道,想成为优秀的程序员,需要大量的实践和代码的编写.编程固然重要,但是往往只编程的人很容易把自己局限在自己的知识领域内.如果要扩展自己知识的广度,我们需要多接触其他人编写的代码,尤其是水平比我们更高的人编写的代码.通过这种途径,我们可以跳出自己知识圈的束缚,进入他人的知识圈,了解更多甚至我们一般短…

时间2013-08-20 12:49:20 GoWhich原文  http://www.gowhich.com/blog/view/id/343 苹果官方 Crash文件分析方法 (iOS系统Crash文件分析方法) symbolicatecrash路径:/Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/iPhoneOS.platform/Developer/Library/PrivateFrameworks/DTDeviceKitBase…

Multisim的电路分析方法:主要有直流工作点分析,交流分析,瞬态分析,傅里叶分析,噪声分析,失真分析,直流扫描分析, 灵敏度分析,参数扫描分析,温度扫描分析,零一极点分析,传递函数分析,最坏情况分析,蒙特卡罗分析,批处理分析,用户自定义分析,噪声系数分析.1.直流工作点分析(DC Operating):在进行直流工作点分析时,电路中的交流源将被置零,电容开路,电感短路.2.交流分析(AC Analysis):交流分析用于分析电路的频率特性.需先选定被分析的电路节点,在分析时,电路中的直流源将…