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  • 基于分析型CRM数据挖掘的移动客户流失预测模型分析与设计,李易桥,,本文通过研究人脑对视觉信息的处理过程,提出了一种新的自然图像压缩方法,该方法。本文在对目前我国电信企业新的竞争格局分析的
  • 数据挖掘基础

    2018-05-25 16:27:04
    数据挖掘的作用:分类估计预测相关性分组或关联规则聚类描述和可视化复杂数据类型挖掘(text web 图形图像 视频 音频)数据挖掘分类直接数据挖掘 前三个:目标是利用可用的数据建立一个模型,这个模型对剩...
    数据挖掘起源:需要是发明之母。存在大量数据,可以广泛使用,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广发用于各种应用,如:商务管理、生产控制、市场分析、工程设计、和科学探索。

    数据挖掘的作用:
    分类
    估计
    预测
    相关性分组或关联规则
    聚类
    描述和可视化
    复杂数据类型挖掘(text web 图形图像 视频 音频)

    数据挖掘分类
    直接数据挖掘 前三个:目标是利用可用的数据建立一个模型,这个模型对剩余的数据,对一个特定的变量(可以理解成数据库表中的属性,即列)进行描述。
    间接数据挖掘 后四个:目标中没有选出某一具体的变量,用模型进行描述;而是在所有变量中建立起某种关系。

    分类:首先从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于没有分类的数据进行分类。
    注意:类的个数是确定的,预先定义好的。

    估值:估计与分类类似,不同之处在于,分类描述的是离散变量的输出,估值处理连续值的输出;分类数据挖掘的类别是确定数目的,估值的量是不确定的。

    预测:预测是通过分类或估值其作用的,通过分类或估值取出模型,该模型用于对未知变量的预言。

    相关性分组或关联规则:决定哪些事情将一起发生。
    例子:超市客户在购买a 的同时,经常会购买b。即a>=b(关联规则)
          客户在购买a后,隔一段时间,会购买b(序列分析)

    聚类:是对记录分组,把相似的记录记录在一个聚集里。聚类和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类,不需要训练集。
    例子:一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病。
          租vcd类型不相似的客户聚集,可能暗示成员属于不同的亚文化群。

    描述和可视化:是数据挖掘的结果。

    实现数据挖掘的步骤:
    1、理解数据和数据的来源
    2、获取相关知识与技术
    3、整合与检查数据
    4、去除错误或不一致的数据
    5、建立模型金额建设
    6、实际数据挖掘工作
    7、测试和验证挖掘结果
    8、解释和应用

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  • 数据挖掘与数据分析 1 什么是机器学习 ML 2 从概念上讲给定训练数据发现一些潜在的模式并将这个模式应用于新数据 ML 的类型监督学习无监督学习半监督学习 监督学习 用于训练的输入数据有标记 分类学习决策边界 示例...
  • 问题解决数据探索与数据挖掘;问题解决图片分类流程图;问题解决预测结果;问题解决预测结果;问题解决预测结果;问题学习知识点1-关系;问题学习知识点1-应用;关联规则;关联规则;关联规则;问题学习知识点3-BP
  • 第2章软件介绍 第3章数据探索 第4章数据预处理 第5章 挖掘建模之离群点检测聚类分析关联规则分类与预测 第6章电力窃漏电用户自动识别 第7章航空公司客户价值分析 ...第16章基于MATLAB的数据挖掘二次开发
  • 第2章软件介绍 第3章数据探索 第4章数据预处理 第5章 挖掘建模之离群点检测聚类分析关联规则分类与预测 第6章电力窃漏电用户自动识别 第7章航空公司客户价值分析 第8章中医证型的关联规则挖掘 第9章 基于水色图像的...
  • 数据挖掘的基础应用

    2017-05-24 15:09:13
    数据挖掘的分析方法:· 分类 (Classification) · 估计(Estimation) · 预测(Prediction) ...· 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)数据挖掘的方法简介:·分类 (Classificat

    数据挖掘的分析方法:

    · 分类 (Classification)
    · 估计(Estimation)
    · 预测(Prediction)
    · 相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)
    · 聚类(Clustering)
    · 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)

    数据挖掘的方法简介:

    ·分类 (Classification)
    首先从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于没有分类的数据进行分类。
    例子:
    a. 信用卡申请者,分类为低、中、高风险
    b. 故障诊断:中国宝钢集团与上海天律信息技术有限公司合作,采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析,构建故障地图,实时分析产品出现瑕疵的原因,有效提高了产品的优良率。
    注意: 类的个数是确定的,预先定义好的

    · 估计(Estimation)
    估计与分类类似,不同之处在于,分类描述的是离散型变量的输出,而估值处理连续值的输出;分类
    数据挖掘
    的类别是确定数目的,估值的量是不确定的。
    例子:
    a. 根据购买模式,估计一个家庭的孩子个数
    b. 根据购买模式,估计一个家庭的收入
    c. 估计real estate的价值
    一般来说,估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据,通过估值,得到未知的连续变量的值,然后,根据预先设定的阈值,进行分类。例如:银行对家庭贷款业务,运用估值,给各个客户记分(Score 0~1)。然后,根据阈值,将贷款级别分类。

    · 预测(Prediction)
    通常,预测是通过分类或估值起作用的,也就是说,通过分类或估值得出模型,该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说,预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测,这种预测是需要时间来验证的,即必须经过一定时间后,才知道预言准确性是多少。
    · 相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)
    决定哪些事情将一起发生。
    例子:
    a. 超市中客户在购买A的同时,经常会购买B,即A => B(关联规则)
    b. 客户在购买A后,隔一段时间,会购买B (序列分析)

    · 聚类(Clustering)
    聚类是对记录分组,把相似的记录在一个聚集里。聚类和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类,不需要训练集。
    例子:
    a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病
    b. 租VCD类型不相似的客户聚集,可能暗示成员属于不同的亚文化群
    聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如,”哪一种类的促销对客户响应最好?”,对于这一 类问题,首先对整个客户做聚集,将客户分组在各自的聚集里,然后对每个不同的聚集,回答问题,可能效果更好。
    · 描述和可视化(Description and Visualization)
    是对数据挖掘结果的表示方式。一般只是指数据可视化工具,包含报表工具和商业智能分析产品(BI)的统称。譬如通过Yonghong Z-Suite等工具进行数据的展现,分析,钻取,将数据挖掘的分析结果更形象,深刻的展现出来。

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  • 本文档为python数据挖掘学习代码,代码为:Robert Layton (作者) 杜春晓 (译者) 所编写的《Python数据挖掘入门与实践 》一书全部代码,代码可以自己学习,也可以跟随书籍学习,相对比较入门。主要项目为:(代码顺序...
  • 天池新人赛-数据挖掘

    2019-06-21 19:12:01
    天池新人赛-数据挖掘 组别:WLH 奥林匹克百米跑数据预测-python 编程是基于python的环境进行,可以在环境中构造数据模型 数据读取 将数据导入到环境中,是数据处理的基础。 初始数据绘图 数据处理 #画出建立的方程...

    天池新人赛-数据挖掘

    组别:WLH
    奥林匹克百米跑数据预测-python
    编程是基于python的环境进行,可以在环境中构造数据模型

    数据读取

    将数据导入到环境中,是数据处理的基础。

    初始数据绘图

    初始图

    数据处理

    #画出建立的方程模型图像和散点图的图像,进行对比
    x_test = np.linspace(1896,2008,100)[:,None]#在文档中读取x的值
    f_test = w0+w1*x_test#预测之后的t值由得到的公式计算得出
    plt.plot(x_test,f_test,‘k-’,linewidth=3)#画预测直线,其中linewidth为线宽
    plt.plot(x,t,’.r’)#画原始数据分布
    plt.xlabel(‘Olympic year’)#横轴
    plt.ylabel(‘Winning time (s)’)#纵轴
    模型图像

    预测模型

    #由公式预测2020年百米成绩
    x_pre=2020
    f_pre = w0+w1x_pre
    print(“2020年男子百米成绩预测值为:”,f_pre)
    maxorder = 5
    X = np.ones_like(x)
    X_test = np.ones_like(x_test) #np.ones_like 所有元素用1代替
    for i in range(1,maxorder+1):
    X = np.hstack((X,xi)) #hstack 按列归结
    X_test = np.hstack((X_test,x_test
    i))
    #高阶模型
    lamb = 0.01#惩罚系数
    w = np.linalg.solve(np.dot(X.T,X) + x.size
    lamb*np.identity(maxorder+1),np.dot(X.T,t))
    #调用linalg模块的solve模块对方程求解,dot()求矩阵积
    #np.linalg.solve求线性函数 ,x.size是N,identity单位矩阵
    f_test = np.dot(X_test,w)
    plt.plot(x_test,f_test,‘k-’,linewidth=3)
    plt.plot(x,t,’.r’)
    print(w)#w为向量所以输出也是一个向量值
    预测模型

    数据预测

    x = 2020
    y = w[0]+w[1]*x+w[2]*x2+w[3]*x3+w[4]*x4+w[5]*x5#此时的y是个向量也即是一个列表,下面可以用y[0]取出
    print(“2020百米预测成绩为:”,y[0])
    得出结果为:2020百米预测成绩为: 9.31949390903901

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  • 数据挖掘实习面经

    千次阅读 2016-05-16 14:59:03
    春季实习之前-准备天池大数据预测用户和商品购买的可能性威视创建兼职实习人脸图像的性别识别与年龄估计算法研究微知著才库阿里巴巴算法工程师实习生-阿里妈妈事业群(跪)年前技术一面(60min)面试官在我打升级的...

    春季实习招聘告一段落,写点面经还是有帮助的。
    内推过很多公司,面试过很多公司,在拉勾上也投过很多公司。开始还是有点盲目的。笔试过网易,京东,微软,蘑菇街,360,腾讯,结果是几乎全挂。但是没关系,这没有影响我最后拿到腾讯的offer。

    春季实习之前

    天池大数据

    预测用户和商品购买的可能性。

    威视创建兼职实习

    人脸图像的性别识别与年龄估计算法研究。

    微知著才库

    阿里巴巴算法工程师实习生

    -阿里妈妈事业群(跪)

    年前技术一面(60min)

    年前快放假的时候,和几个同学在一起打升级,面试官在我打升级的时候突然打电话来面试,结果我在寒风中冻了一个小时完成了面试(为什么之前不约一下时间)。当时还是有点措手不及的,也没有考虑到会有面试,没有做太多准备,结果是一团糟。
    问到的机器学习的算法有LR、SVM、RF、决策树,各个的主要思想、优缺点和使用场景,有没有自己写过实现过等等。然后就是Linux系统是否熟悉,Hadoop之前用过没有,Mapreduce是否了解怎么使用,数据结构中树的运用,C++标准模板库中Map是否熟悉等等。再者是线性模型和非线性模型方法的了解,最后是一道智力题:给定数组求第 k 大的数。考查的就是很出名的线性时间选择算法,可惜当时没有了解过,答得不好。

    年前技术二面(15min)

    寒假在家午休,突然打电话过来面试(阿里的面试官就不能提前约时间吗)。主要考查代码能力,海量数据的匹配、搜索、查找问题。最后让我加强实践能力并且关注明年的春季实习生招聘。

    -2016年阿里春季实习生招聘开始,就被年前面试我的面试官内推了,很快就接到了电话面试。

    春季技术一面(40min)

    这个之前约了电话面试的时间,有了充分的准备。首先,让我谈了一下我在人脸识别项目中的主要工作和算法思想,当他知道我二分类所用的分类器是SVM之后,深入问我SVM的原理及核思想等式。接下来,让我讲一下在去年的天池比赛,我是怎么做的,效果怎么样等等。一顿吹侃之后,让我设计一个广告推荐系统,假设某一个用户上线了,把给定的广告按此用户排序,推荐给他。最后,考查分布式框架下Mapreduce的思想,如何从海量的手机号码中统计各个号码的频率。

    春季技术二面(30min)

    一面一周之后接到二面的电话。首先,还是人脸识别的项目介绍,然后他说你是数学专业的问你一道智力题:有三种颜色的球,每种颜色球的数量不限,从中选取三个球,有多少种组合。最后推广到 m 种颜色取 n 个球,有多少种组合。不需要数学公式,给出模型求解,怎么写程序实现。最后估计这题没有回答好,跪了阿里。

    大众点评数据挖掘/算法实习生

    -广告技术平台数据罗盘组(通过)

    部门直招只有一面(20min)

    自我介绍之后,简述我在Coursera上学的吴恩达的机器学习课程的收获有哪些;最后,说一下快速排序的思想,EM算法,R和Python的使用。

    新浪微博算法实习生

    -广告部门(通过)

    部门直招只有一面(30min)

    自我介绍,人脸识别项目的介绍,其中具体问了流行学习和特征选择。看重数学建模经历。

    普林科技数据挖掘实习生

    -创业公司(通过)

    技术一面(50min)

    自我介绍之后,吴恩达的机器学习课程讲的怎么样,调一段说一下,然后就是有没有自己写过相关的代码实现相关的机器学习算法。再者就是之前做过的人脸识别的项目,细问了评价标准,包括:精确度,准确率,召回率,F1值,ROC曲线。怎么做特征选择,引出了Lasso和岭回归。对Adaboost和随机森林的理解并比较异同。Python和R在数据挖掘中的比较。SVM中超参数 C 和学习率 α 的重要性和调优方法。

    技术二面(20min)

    关注我的美赛经历,大致问了一下。然后,介绍之前人脸项目的工作,详述SVM的思想原理,介绍研究生数学建模,我做的是拿到题,怎么做的等等,还说电面之后给我两天的时间写一份关于BP神经网络的学习文档发到指定邮箱。这是我见过的最有意思的面试题了。

    微软(苏州)机器学习/数据挖掘/算法实习生

    -工程技术部(跪)

    技术一面(80min)

    自我介绍之后,说几个生活中递归的例子。接下来是三个智力题:

    1. 杨辉三角,怎么编程给出第 n 行的所有数字。坑爹的是不能用二项展开公式,并写代码实现。
    2. IP地址的限制问题。
    3. 链表有环的检测,寻找环的入口,写代码实现。

    腾讯基础研究实习生

    -TEG自然语言处理中心(通过)

    技术一面(50min)

    首先自我介绍,询问了简历上人脸识别的项目,一顿吹嘘之后,了解到我是用过PCA技术降维的,就让我详述其原理和方法(此处有坑),最后来了三道智力题(有点hold不住)。
    1. 现有1G的大整数数据,但是只给1M的内存,这样进行排序,保证可行的情况下,尽量最快。
    2. 给定一个整数数组,求一段连续子空间,使得此区间的整数之和最大。
    3. 怎么判断两个文档的相似性,怎么判断两个词的相似性。

    HR面(13min)

    大至谈人生、聊理想,小至说家庭、问妹子。诚实就好。

    技术二面(16min)

    聊我论文做的粒计算,发表论文的情况等,介绍一下自己曾经做的有意思的项目。这个我擅长(侃大山就行了)。

    总结

    关于基础的准备

    做好基础的准备,常用算法和数据结构要了解知道,最好实现过;常用机器学习算法理论大致知道,最好有几个比较拿手的算法;找例子实现分析效果,做做比较分析,以及在分布式下怎么使用等等。最好学习文档就是官网的了。

    关于简历投递

    官网投递->笔试->面试
    各种QQ群、微信群->内推->面试
    一次失败不要放弃,有人没去,你就还有机会,关注部门直招。

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  • 常用的机器学习、数据挖掘方法有分类,回归,聚类,推荐,图像识别等。在实际应用中,一般都是采用启发式学习方式来实验。 偏差&方差 偏差:描述的是预测值(估计值)的期望与真实值之间的差距,偏差越大,越...
  • 数据挖掘--Outlines

    2017-04-22 18:30:50
    **1.分类问题**根据数据样本上抽取出的特征,判定其属于有限个类别中的哪一个。比如:垃圾邮件识别(结果...回归问题**根据数据样本上抽取出的特征,预测一个连续值的结果。比如:星爷《美人鱼》票房大帝都2个月后的房价
  • 一般认为,数据挖掘领域的问题主要有分类、回归、聚类、推荐、图像识别、预测。 一般认为,数据挖掘领域所牵扯到的底层知识有“概率论”、“数论”、“统计学”、“线性代数”、“数字图像处理”、“机器学习...
  • 第7章 经典的数据挖掘案例 7.1 数据挖掘综述 7.2 判别分析——美国运通构建客户流失预测模型 7.3 购物篮分析——找出零售业的最佳商品组合 7.4 马尔可夫链——准确预测客运市场占有率 7.5 AdaBoost元算法——有效...
  • 1.分类问题: 从训练样本中学习,构建一个函数(分类器),对样本的所属类别进行判别 ...从数据中探索样本之间的相似性,把特征相似的样本聚为一类,是一种无目标的探索性分析 典型的聚类问题: 1.用...
  • 第一章 绪论 机器学习的定义: 机器学习是从大量的数据中自动或半自动...数据挖掘的应用领域:web挖掘(PageRank算法)、包含评判的决策、图像筛选、负载预测、诊断、市场和销售等。 第二章 输入:概念、实...
  • 文章目录前言基础篇第1章 数据挖掘基础2第2章 Python数据分析简介10第3章 数据探索33第4章 数据预处理60第5章 挖掘建模83实战篇第6章 电力窃漏电用户自动识别144第7章 航空公司客户价值分析164第8章 中医证...
  •  机器学习是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的方法。 机器学习的划分:  1、监督学习  知道所有特征集的属性并且知道每一条特征所对应的种类。  2、非监督学习  知道特...
  • 安全地清理数据集、建立以及评估模型的预测质量的方法,并且提供了一个公开的数据挖掘工作平台Weka。Weka系统拥有进行数据挖掘任务的图形用户界面,有助于理解模型,是一个实用并且深受欢迎的工具。 编辑推荐 正如...
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  • 根据负荷预测的理论,通过历史数据为基础进行电力负荷数据预测。由于实际运行过程中,采集数据存在错误,使得获得到的负荷预测...实验证明,运用提出的这一新的离群数据挖掘方法处理负荷预测曲线,预测结果明显改进。
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  • 自 2015 年 11 月首次发布以来,TensorFlow 凭借谷歌的强力支持,快速的更新和迭代,齐全的文档和教程,以及上手快且简单易用等诸多的优点,已经在图像识别、语音识别、自然语言处理、数据挖掘预测等 AI 场景中...

空空如也

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