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引言在大数据时代我们总有许许多的的数据要去挖掘分析。问题描述那么数据挖掘任务有哪些类型呢？我们该如何去判断进而去处理它呢？方法我们要认识到有以下四种类型：1.预测建模(predictive modeling)涉及以说明变量函数的方式为目标变量建立模型。..
K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。用..
分类与聚类 一般而言，数据挖掘的问题可分为两类：一种是描述性的（例如聚类、关联规则挖掘），一种是预测性的（分类、回归）。 描述性任务是发现一些人类可以解释的模式或规律。比如现在我们有一批用户，但是没有对他们进行打标签，..
R语言游程检验library('tseries')a=c(1, 1, 1, -1, -1, 1, -1, 1, -1, 1, 1, 1, -1, 1, -1, 1)runtest1=runs.test(factor(a))runtest1Runs Testdata:factor(a)Standard Normal = 1.3868, p-value = 0.1655alternative hypothesis: two.sidedPython..
数据挖掘：data m泛的概念。字面的意思是从成吨的数据里面挖掘有用的信息。这个工作BI（商业智能）可以做，数据分析可以做，甚至市场运营也可以做。利用Excel分析数据，发现了一些有用的信息，然后通过这些信息指导你的Business的过程也是数据挖掘..
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发布于 2020-02-27 20:54
