在各种数据挖掘算法中,关联规则挖掘算是比較重要的一种,尤其是受购物篮分析的影响,关联规则被应用到非常多实际业务中,本文对关联规则挖掘做一个小的总结. 首先,和聚类算法一样,关联规则挖掘属于无监督学习方法,它描写叙述的是在一个事物中物品间同一时候出现的规律的知识模式,现实生活中,比方超市购物时,顾客购买记录经常隐含着非常多关联规则.比方购买圆珠笔的顾客中有65%也购买了笔记本.利用这些规则.商场人员能够非常好的规划商品摆放问题: 为叙述方便.设R= { I1,I2 ......Im} 是一组物品集

声明:本文指的是做数据挖掘这行,不是数据仓库 我干这行有几年了,见了很多人,干了很多公司,爆一爆这个行业的状况吧……让后来人有所了解,也让猎头挖人挖的有点方向,起码和candidates聊天的时候不至于什么也不清楚谈不明白,不清楚价值,等等 个人的经验,干这行最重要的第一是人,第二是项目,绝对的人才加上做合适的项目才能成长起来,其余都是扯淡的,就算理论知识再完备,没有机遇也难以成长. 目录: 1-哪些公司主要招这个行业的人 2-这个行业的基本待遇如何 3-以后的发展之路 4-如何成为混合型人才

不多说,直接上干货! Weka的Explorer(探索者)界面,是Weka的主要图形化用户界面,其全部功能都可通过菜单选择或表单填写进行访问.本博客将详细介绍Weka探索者界面的图形化用户界面.预处理界面.分类界面.聚类界面.关联界面.选择属性界面和可视化界面等内容. 一.Weka的Explorer(探索者)界面里的图形化界面 启动Weka GUI选择器窗口之后,用鼠标单击窗口右部最上面的Explorer按钮,启动探索者界面,这时,由于没有加载数据集,除预处理面板外,其他面板都变灰而不可用, 可

C4.5简介 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法.它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类.C4.5的目标是通过学习,找到一个从属性值到类别的映射关系,并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类. 由于ID3算法在实际应用中存在一些问题,于是Quinlan提出了C4.5算法,严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进: 1

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,

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 决策树模型与学习 决策树(decision tree)算法基于特征属性进行分类,其主要的优点:模型具有可读性,计算量小,分类速度快.决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与C4.5,Breiman等提出的CART.其中,C4.5是基于ID3的,对分裂属性的目标函数做出了改进. 决策树模型 决策树是一种通过对特征属性的分类对

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 关联分析 关联分析是一类非常有用的数据挖掘方法,能从数据中挖掘出潜在的关联关系.比如,在著名的购物篮事务(market basket transactions)问题中, TID Iterms 1 {Bread, Milk} 2 {Bread, Diapers, Beer, Eggs} 3 {Milk, Diapers, Beer

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 引言 顶级数据挖掘会议ICDM于2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naïve Bayes与 CART. 以前看过关于这些数据挖掘算法,但对背后数学原理未做过多探究,因而借此整理以更深入地理解这些算

为App Store开发程序,开发者必须遵守 Program License Agreement (PLA).人机交互指南(HIG)以及开发者和苹果签订的任何协议和合同. 以下规则和示例旨在帮助开发者的程序能获得. 编号 中文内容 1.1 为App Store开发程序,开发者必须遵守 Program License Agreement (PLA).人机交互指南(HIG)以及开发者和苹果签订的任何协议和合同.以下规则和示例旨在帮助开发者的程序能获得 2.1 崩溃的程序将会被拒绝. 2.2 存在错误

前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大. 纵观IT行业的招聘岗位,机器学习之类的岗位还是挺少的,国内大点的公司里百度,阿里,腾讯,网易,搜狐,华为(华为的岗位基本都是随机分配,机器学习等岗位基本面向的是博士)等

假如你有一个购物类的网站,那么你如何给你的客户来推荐产品呢?这个功能在很多电商类网站都有,那么,通过SQL Server Analysis Services的数据挖掘功能,你也可以轻松的来构建类似的功能. 上一篇中介绍的是如何通过DMX来创建挖掘模型,这一篇讲简单介绍如何通过编程的方式来创建挖掘模型. 通过编程的方式主要通过AMO来实现,分析服务的所有跟架构相关的实现,包括多维数据集和数据挖掘,都通过这个接口实现. AMO对象树包含了支持多维数据集和数据挖掘所有的对象模型,在我这篇随笔中可以详细

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

整理数据挖掘的基本概念和算法,包括关联规则挖掘.分类.聚类的常用算法,敬请期待.今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识. 关联规则挖掘在电商.零售.大气物理.生物医学已经有了广泛的应用,本篇文章将介绍一些基本知识和Aprori算法. 啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例,还有人专门出了一本书<啤酒与尿布>,虽然说这个故事是哈弗商学院杜撰出来的,但确实能很好的解释关联规则挖掘的原理.我们这里以一个超市购物篮迷你数据集来解释关联规则挖掘的基本概念: TID Items T1 {牛奶,面包

原文:http://qxde01.blog.163.com/blog/static/67335744201368101922991/ Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模

什么是数据挖掘? 数据挖掘(Data Mining),又称信息发掘(Knowledge Discovery),是用自动或半自动化的方法在数据中找到潜在的,有价值的信息和规则. 数据挖掘技术来源于数据库,统计和人工智能. 数据挖掘能够做什么 对企业中产生的大量的数据进行分析,找出其中潜藏的规则更加清晰的了解目前的业务运行状况使得决策者把握未来的决策方向有了科学的依据预测销售额 向特定客户发送邮件 确定可能需要搭售的产品 查找客户将产品放入购物车的顺序序列 ...... 数据挖掘算法数据挖掘是从特定

一.回归分析目的:设法找出变量间的依存(数量)关系, 用函数关系式表达出来.所谓回归分析法,是在掌握大量观察数据的基础上,利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式(称回归方程式).回归分析中,当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时,叫做一元回归分析:当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时,叫做多元回归分析.此外,回归分析中,又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的,分为线性回归分析和非线性回归分析.通常线性回归分析法是最基本的分析方法

一.前沿 数据挖掘就是从大量的.不完全的.有噪声的.模糊的.随机的数据中,提取隐含在其中的.人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程.数据挖掘的任务是从数据集中发现模式,可以发现的模式有很多种,按功能可以分为两大类:预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式.在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种:分类,估值,预测,相关性分析,序列,时间序列,描述和可视化等. 数据挖掘涉及的学科领域和技术很多,有多种分类法.根据挖掘任务分,可分为分类或预测模型发现.数

CSDN 论坛招聘区是不是有潜规则? 在招聘区发了两个招聘贴都被删掉了... 而且没有任何提示和原因,或者站内短信提示.... 虽然csdn现在很水...不过在那边之前待了几年还是有点感情的 想顺便内部推荐个职位...结果就帖子就直接没了......真是坑啊.... -----------------------在cnblog这边发一个招聘....看看会不会被删除...其实我觉得10有8,9也会被删除----------------------------------- 因为我最近可能要离职,想

1.简介 数据挖掘.机器学习这些字眼,在一些人看来,是门槛很高的东西.诚然,如果做算法实现甚至算法优化,确实需要很多背景知识.但事实是,绝大多数数据挖掘工程师,不需要去做算法层面的东西.他们的精力,集中在特征提取,算法选择和参数调优上.那么,一个可以方便地提供这些功能的工具,便是十分必要的了.而weka,便是数据挖掘工具中的佼佼者. Weka的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),是一款免费的,非商业化的,基于JAVA环

paip.数据挖掘--导出词库 清理太长的iptcode 原来eng2atian的时候儿,有些cnchar无对眼的atian,走临时使用nonex代替... 而个,要不个那清理给挂了.. #keyword python 文件读写rwrite  unicode #清理规则:长度大的9,  而且含有nonex 作者 老哇的爪子 Attilax 艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com 来源: http://blog.csdn.net/attilax #主要的算法如下 x=r"c:\导

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@