精华内容
下载资源
问答
  • 但本次课程将颠覆你以往的概念,本次课程不但包含了数学统计知识的传授,也囊括了机器学习的实践案例,最重要的是所有课时都将利用轻松的场景,把专业晦涩的数据科学知识及商业应用内容用通俗易懂的方式传授给大家。...
  • 统计学习基础 数据挖掘、推理与预测 (无密码)
  • 机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的...

    1、统计学定义:

    统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料,认识客观现象数量规律性的方法论科学。

    2、机器学习定义:

    机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论凸分析算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

    3、数据挖掘定义:

    数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

    4、深度学习定义:

    深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。 

    深度学习在搜索技术数据挖掘,机器学习,机器翻译自然语言处理多媒体学习,语音,推荐和个性化技术,以及其他相关领域都取得了很多成果。

    数据挖掘和统计学都是进行数据发现的方法,数据挖掘侧重工具应用,统计学侧重理论方法;数据挖掘是目的,机器学习是实现数据挖掘的手段之一,机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术;深度学习是机器学习现在比较火的一个方向,其本身是神经网络算法的衍生,在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。

                           

    展开全文
  • 该项目由Jake VanderPlas于2012年启动,与Zeljko Ivezic,Andrew Connolly,Jacob VanderPlas和Alex Gray合着的《统计数据挖掘和天文学中的机器学习》一书相伴。 重要连结 HTML文档: : 核心源代码存储库: : ...
  • 机器学习数据挖掘

    千次阅读 2020-10-27 21:08:00
    数据挖掘,使用到了多种技术,包括统计学,模式识别,可视化,机器学习等等。今天我们来探究一下在数据挖掘领域,有哪些算法可以使用。 女士品茶和数据分析 女式品茶是数据分析领域非常有名且有趣的一个故事。一位...

    image.png

    上图是关于一个数据分析的笑话,就像手里有把锤子,看什么都像钉子。知道些数据分析的技巧,逮着话题就分析。有句话说,只要你拷问数据上百遍,数据总能招供。不过我们可以从里边窥见数据分析的一般性技巧:假设检验,采样,方差分析,相关性分析等等。

    数据分析,或者说数据挖掘,目的是从大数据中寻找到有趣模式和知识。

    数据挖掘,使用到了多种技术,包括统计学,模式识别,可视化,机器学习等等。今天我们来探究一下在数据挖掘领域,有哪些算法可以使用。

    image.png

    女士品茶和数据分析

    女式品茶是数据分析领域非常有名且有趣的一个故事。一位女士声称能够品尝出来奶茶是先加奶还是先加茶。然后大家设计了多轮实验来验证。然后一位数据科学家通过分析女士猜中的次数来判定她是否有这种能力。这是一个典型的通过假设检验来验证实时的案例。

    《女式品茶》这本书,介绍了统计理论发展历史的一本书,介绍了数学家们关于统计学的非常有趣的历史,相比一本正经的教科书,比较生动形象。在书中介绍到一个有趣的事情,在二战后,美国人派遣了大量专家前往日本,教日本人学会美国社会是怎么运作的,其中有一位统计学家也在其中。统计学家向日本的汽车行业介绍了如何用抽样检验来保证汽车生产的质量。日本的汽车产业借助于统计理论,实现了生产质量的提升。在云计算领域,稳定性和SLA代表服务质量,如何利用好数据分析,保障稳定性,实现异常的发现,根因的诊断,是一个值得研究的课题。

    统计和假设检验

    数据特征描述

    统计量是用来描数据特征,例如常用的均值,概括了数据的大致水位,还有哪些统计量来描述数据?

    • 位置度量

      • 均值、加权均值、切尾均值(可以排除尾部极大极小值的干扰)。
      • 中位数,加权中位数。中位数可以很好的避免极值的干扰。除了中位数,还有百分位数,四分位距,比如99百分位。
      • 最大,最小,和。
      • 利群点
    • 变异性,变异性代表是数据偏离中心的程度

    • 偏差,平均绝对偏差,方差,中位数结对偏差,极差

    image.png

    探索数据分布

    探索数据分布,可以快速了解数据的大致分布,对整体的情况做一个掌控。

    • 百分位数/箱线图,百分位是常用的分析数据分布的度量指标,可以了解所有数据在分布情况。
      • image.png
    • 频数和直方图
    • 峰度和偏度,峰度代表的是数据集中的程度,偏度代表的是数据偏离中心的程度。

    分类数据描述

    分类数据指的是离散数据,连续数据也可以根据区间分成离散数据。

    • 众数:出现次数最多的类别和值。
    • 期望值:根据概率算出期望
    • 条形图:代表每个类别的频数
    • 饼图:代表各个分类的占比

    相关性

    image.png

    相关性考察的是双因子之间的相关性,可以用相关矩阵来表达,如上图。计算相关系数一般用皮尔逊系数。

    相关性视图

    image.png

    图形是最直观的表达形式,可以让读者快速看出数据的特征,上图从左到右依次是散点图、六边形图、等势线图,小提琴图。

    • 散点图,可以用来观察两个指标之间的相关性
    • 六边形图是对散点图的一种概括,当点比较多时,用六边形来表示,颜色越深,代表数据越多。
    • 等势线图
    • 小提琴图:作用类似于百分位图,但可以快速看出数据的分布,越宽的地方,代表数据越多。

    抽样分布和假设检验

    抽样理论是发展了数百年的数学理论,以应对大数据情况下,对大数据的分析。比如如果数据量过大,无法展开人工绘图和检测。

    正态分布

    钟形正态分布是一种常见的分布形态,不过这里介绍一种更加直观的形式,QQ图。QQ图把数据绘制到对角线上,如果和对角线严格匹配,那么代表是标准的正态分布。像右图那样,尾部偏离对角线,则代表有长尾分布。
    image.png

    正态分布可以用来做异常检测,比如如果确定数据是遵从正态分布的。那么可以通过3σ来判定异常,如果数据偏离到均值的3σ之外,则认为数据是利群点。但前提是要保证数据是遵从正态分布的。

    T检验

    T检验可以用来对A/B 测试对比,例如下图的案例,改版前后的订单数,如何确定改版确实提升了订单数呢,而不是随机的波动?可以通过T检验来判定。

    image.png

    泊松分布和故障率估计

    这里无意深入数学原理中来介绍二项分布、泊松分布、指数分布。三种是可以相互推倒出来。

    泊松分布,假定事件发生的概率相同,推测最大期望值,例如包子店,每天要准备多少个馒头才能保证既不浪费,又能够充分的供应。根据每天供应的数量,计算出样本均值,近似代表泊松分布的期望值λ,就可以估算出泊松的概率密度函数。寻找出概率密度最大的部分对应的数值。

    image.png

    统计实验和显著性检验

    统计实验可以用于A/B test中,例如两种价格的购买量,是随机结果吗?是否有显著性差异,可以通过卡方检验来完成。

    image.png

    卡方检验,可以验证两个因素之间的相关性。在网站分析中可以用于转化率、Bounce Rate等所有比率度量的比较分析。

    image.png

    机器学习

    机器学习从大的方向上分为:

    • 基于统计算法的机器学习
    • 基于神经网络机器学习

    从使用目标上来划分,包括:

    • 分类
    • 聚类
    • 挖掘频繁集、相关性
    • 用于预测的回归
    • 离群点分析

    image.png

    分类算法

    分类算法是一种有监督学习方法,给定一批数据和对应类别(标签),求解未知数据的类别(标签)。

    K近邻算法

    K近邻算法是最简单的有监督学习分类算法,不需要做提前训练模型,在计算未知数据时,查找距离未知数据最近的K个点,然后查看这K个点的类别,出现最多的类别就是未知数据的类别。

    image.png

    K近邻算法的优势和劣势都是很明显的。

    优势:

    • 逻辑简单
    • 实现简单
    • 不需要事先训练模型

    劣势:

    • 针对每个未知点,都需要计算和每个已知数据的距离,存在大量的重复计算。

    K近邻一个案例,如下图,识别手写数字,可以把图片的每个像素,转写成一维向量。有标签的数据会标记图片的实际数字。当要识别一个新的图片的时候,计算新图片和带标签图片的向量距离,判定图片的数字。

    image.png

    决策树

    决策树也是一种分类算法,是一种有监督学习。决策树的好处在于,能够训练出模型,再利用模型推断新数据。

    image.png

    决策树的构建过程:每轮迭代,选出一个最佳特征,使得按照这个特征分类后,数据的熵最小。熵代表的是数据的混乱程度。

    决策树的优点:

    • 计算复杂度不高
    • 分类方法容易理解
    • 相比其他算法有较高的准确率

    缺点:

    • 容易过拟合

    朴素贝叶斯

    朴素贝叶斯是基于条件概率的算法,通过计算条件和标签的条件概率,计算当出现特定条件时,是特定目标的概率。举个例子,一段邮件,要判断是否是垃圾邮件,判断每个词出现的情况下,邮件是垃圾邮件的概率。那么再出现新邮件时,可以根据每个词的频率,判断是否是垃圾邮件。

    Logistic回归

    logistic回归是用回归方法来实现分类目的。

    image.png

    logistic回归采用的是非线性函数,或者说激活函数,如图,类似一个开关作用,开关可以起到分类的作用。

    支持向量机SVM

    image.png

    支持向量机是在多个类别中间,寻找一个平面,使得所有的点距离这个平面的距离最远,那么离这个平面最近的点,就是支持向量。如上图所示,右侧的平面距离所有点距离最远。

    上图中,现在对于线性空间才存在这样的一个平面,对于非线性空间怎么处理呢?如下图,一个环形的图形,可以通过核函数把非线性空间转化成线性空间,再寻找支持向量。

    image.png

    Adaboost

    在上文中,介绍了多种分类算法,那么每一种算法的准确率如何呢?参考下表,可以说大部分算法的错误率较高,很难应用到实际生产中。究其原因,是单算法表达能力不强,无法应对复杂场景,容易在训练时被训练数据带偏,不能处理新的数据。

    image.png

    Adaboost是自适应的分类器,原理借鉴统计学中ada boosting。通过多个弱分类器,组成一个强分类器,每个分类器分配一个权重,在inference的时候,共同决定结果。

    image.png

    聚类算法

    聚类和分类的区别:分类是有监督学习,聚类是无监督学习。

    k means算法

    把一批数据分成k类,给出每一类的均值。

    1. k mean初始时随机分配k个质心,
    2. 计算所有点距离每个质心的距离。
    3. 把每个点分配给距离最近的质心,形成k个族群。
    4. 计算每个族群新的质心。
    5. 重复上述步骤,直到质心的位置不再变化为止。

    image.png

    频繁集

    频繁集是找出频繁出现的模式,子序列,子结构。著名的啤酒和尿布的故事,就是从一堆物品中,寻找高频出现的集合,并做关联销售。在频繁集算法中,常用的有Ariori和FP-growth算法。

    离群点分析

    离群点分析,算是一个数据挖掘目标,实现方法是多种多样的。

    • 监督学习方法
      • 分类方法建模
    • 无监督学习
      • 统计方法
        • 例如3σ方法
      • 接近度方法:基于密度或者距离来判断
      • 聚类:属于稀疏类的数据。

    深度神经网络

    上边提到的adaboost,是利用多种弱分类器来实现一个强大的分类器。算法本身包含了一层网络结构。深度神经网络是一种更加复杂的网络结构。神经网络,从输入节点到输出节点之间有多层隐藏层,每一层有多个节点,相邻的层次之间1*1全连接。多层节点形成前向反馈网络。在最后一层增加一层损失函数层,损失函数连接最终结果。中间层的每个节点,都会连接一些激活函数,参考前文logistic回归中提到的开关函数,通过这类非线性的开关函数,实现非线性的拟合。『深度神经网络』中的深度,含义就是多层网络。

    image.png

    image.png

    卷积神经网络CNN

    上文提到的深度神经网络,各层之间是全链接,对于一些复杂的模型,会导致训练的参数非常多,训练十分困难。 卷积神经网络,节点之间不是全链接。相邻层,通过一个公共的卷积来连接。卷积内是全链接,因此大大减少了训练参数。

    image.png

    一个常见的卷积神经网络如下图所示,通过多层的卷积,池化层、激活函数组成,最后添加一个全连接层,连接到输出。

    image.png

    CNN大多应用于图像识别领域。

    循环神经网络

    CNN内部没有状态,单纯从输入到输出。因此无法训练上下相关联的场景,例如时间序列数据。循环神经网络RNN,通过内部保存状态,可以让历史上的信息影响未来的输出。已有的状态+输入 ,映射到新的状态和输出。但是RNN无法保存远期记忆,总是由最近的输入决定输出。 LSTM解决了长程依赖问题,通过一些门开关,选择性的把信息输出到下游。适用于时间序列,文本等上下文相互关联的场景。

    image.png

    强化学习

    深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络,这些都是有监督学习,在大部分应用场景下,要获得大量的有标签的标注数据,这是不现实的。例如无人驾驶,围棋等场景。这种场景可以通过强化学习来完成。强化学习有三要素,分别是:

    • 环境:例如当前棋盘的状态
    • 动作:对当前环境的动作,例如下一步的落子
    • 评分:最终的评分

    通过评分大大小,来判断结果的好坏。并最终训练出最好的模型。

    总结

    上文列出了一些统计和假设检验、以及统计机器学习、神经网络机器学习的方法。统计机器学习属于比较传统的算法范畴,而神经网络属于最近几年比较火的内容,在特定场景下,还需要根据实际场景选择特定的算法。

    参考资料

    深度学习

    《机器学习》周志华

    机器学习实战

    TensorFlow实战

    Tensorflow:实战Google深度学习框架

    面向数据科学家的实用统计学

    数据挖掘概念与技术

    招聘阿里云智能事业群-智能日志分析研发专家-杭州/上海 扫码加我

    展开全文
  • 数据挖掘机器学习、深度学习之间的概念,还是有很大区别的,数据...数据挖掘并不属于一个单一领域,而是许多学科综合而成,其包括机器学习统计学习、数据库、领域知识及模式识别等领域,接下来我们一起聊聊它们...

    数据挖掘、机器学习、深度学习之间的概念,还是有很大区别的,数据挖掘,也可以叫数据深层采集,数据勘探,利用各种技术与统计方法,将大量的历史数据,进行整理分析,归纳与整合。

    数据挖掘为找寻隐藏在数据中的有用信息,如趋势、特征及相关的一种过程,也是从数据当中挖掘出知识。

    数据挖掘并不属于一个单一领域,而是许多学科综合而成,其包括机器学习、统计学习、数据库、领域知识及模式识别等领域,接下来我们一起聊聊它们彼此间的差别、关系和影响。

    数据挖掘与统计学

    统计学,搜集、展示、分析及解释数据的科学,统计分不是方法的集合,而是处理数据的科学。

    数据挖掘,大部分核心功能的实现都以计量和统计方法作为支撑。这些核心功能包括聚类、估计、预测、关联分组以及分类等。统计学、数据库和人工智能共同构成数据挖掘技术的三大支柱。许多成熟的统计方法构成了数据挖掘的核心内容。如回归分析、判别分析、聚类分析、探索性数据分析、列联分析等统计方法,一直在数据挖掘领域发挥着巨大的作用。

    因此,若是硬要去区分数据挖掘和统计学的差异其实是没有太大意义的。数据挖掘技术中的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法,也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生,换另一个角度看,数据挖掘有相当大的比重,是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是为什么数据挖掘的出现会引发各领域的广泛注意呢?主要原因在相较于传统统计分析而主,数据挖掘有以下几项特性:

    1.处理大量实际数据更强,且无须太专业的统计背景去使用数据挖掘的工具。

    2.数据分析的趋势是从大型数据库抓取所需数据并使用专属计算机分析软件,数据挖掘的工具更符合企业需求。

    3.数据挖掘和统计分析应用上的差别,毕竟数据挖掘目的是方便企业终端用户使用而非给统计学家检测用的。

    数据挖掘与机器学习

    机器学习算法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算法,因为学习算法中涉及了大量的统计学理集结,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的、行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。

    机器学习已经有了十分广泛的应用,例如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、语音、手写识别和机器人运用。

    数据挖掘与数据库联机分析处理(OLAP)

    OLAP是对制式化、关联性低的数据进行分析,以供决策人员参考。数据挖掘本质上与统计分析及OLAP有所不同。统计分析仅能针对较少量的数据,就数据的关联性或统计学上不同的目标加以分析,而OLAP,则是一般数据仓库所采用的分析报告,可以针对制式化以及关联性较低的数据加以分析。OLAP工具是从过去数据中得知结果,但无法像数据挖掘一样告诉你结果发生的原因。
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    数据统计分析和数据挖掘有何区别?
    http://www.duozhishidai.com/article-11047-1.html
    数据挖掘的聚类算法和优势
    http://www.duozhishidai.com/article-12942-1.html
    如何通过自学,成为数据挖掘“高手”?
    http://www.duozhishidai.com/article-9796-1.html
    数据分析与数据挖掘的区别和联系?
    http://www.duozhishidai.com/article-9800-1.html
    构建一个数据挖掘模型,主要分为哪几步?
    http://www.duozhishidai.com/article-9719-1.html


    多智时代-人工智能大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网云计算的学习交流网站

    多智时代-人工智能大数据学习入门网站|人工智能、大数据、云计算、物联网的学习服务的好平台

    展开全文
  • 数据几乎无处不在。当前存在的数字数据量正在快速增长。这个数字每两年翻一番,完全改变了我们的基本生存方式。根据IBM的一篇论文,2012年每天生成约25亿千兆字节的数据。《福布斯》的另一篇文章告诉我们,数据的...

    数据几乎无处不在。当前存在的数字数据量正在快速增长。这个数字每两年翻一番,完全改变了我们的基本生存方式。根据IBM的一篇论文,2012年每天生成约25亿千兆字节的数据。《福布斯》的另一篇文章告诉我们,数据的增长速度比以往任何时候都要快。该文章还暗示,到2020年,每秒将为这个星球上的所有人类居民开发约17亿新信息。随着数据以更快的速度增长,出现了与处理和处理数据相关的新术语。这些包括数据科学,数据挖掘和机器学习。在以下部分中,我们将为您提供关于这些术语的详细见解。 

     

    什么是数据科学?

    Data Science

    数据科学处理结构化和非结构化数据。该字段包含与数据的清理,准备和最终分析相关的所有内容。数据科学结合了编程,逻辑推理,数学和统计学。它以最巧妙的方式捕获数据,并鼓励以不同的视角看待事物的能力。同样,它还会清理,准备和对齐数据。简而言之,数据科学是用于提取信息和数据见解的几种技术的保护伞。数据科学家负责创建数据产品和其他一些基于数据的应用程序,这些应用程序以传统系统无法做到的方式处理数据。

     

    什么是数据挖掘? 

    Data Mining

    数据挖掘只是从以前难以理解和未知的巨大数据库中收集信息,然后使用该信息制定相关业务决策的过程。简而言之,数据挖掘是在知识发现过程中用于区分以前未知的关系和模式的各种方法的集合。因此,我们可以将数据挖掘称为其他各个领域的融合,例如人工智能,数据室虚拟基础管理,模式识别,数据可视化,机器学习,统计研究等。数据挖掘过程的主要目标是从各种数据集中提取信息,以尝试将其转换为适当且易于理解的结构,以供最终使用。

     

    什么是机器学习? 

    Machine Learning

    机器学习是一种人工智能,负责为计算机提供学习新数据集的能力,而无需通过显式源进行编程。它主要关注于几种计算机程序的开发,这些程序可以在暴露于新数据集时以及在暴露于新数据集时进行转换。机器学习和数据挖掘遵循相对相同的过程。但是它们可能并不相同。机器学习遵循数据分析方法,该方法负责以分析方式自动进行模型构建。它使用算法从数据中反复获取知识,并且在此过程中;它使计算机无需外部程序的任何帮助即可找到看似隐藏的见解。为了从数据挖掘中获得最佳结果,将复杂的算法与正确的流程和工具配对。 

     

    这三个术语有什么区别?

     

    如前所述,数据科学家负责提供以数据为中心的产品和应用程序,这些产品和应用程序以传统系统无法处理的方式处理数据。数据科学的过程更加关注于处理任何类型数据的技术能力。与数据挖掘和数据机器学习不同,它负责评估特定产品或组织中数据的影响。 

     

    数据科学侧重于数据科学,而数据挖掘则与过程有关。它处理在大数据集中发现新模式的过程。它可能显然类似于机器学习,因为它对算法进行了分类。但是,与机器学习不同,算法只是数据挖掘的一部分。在机器学习中,算法用于从数据集中获取知识。但是,在数据挖掘中,算法也只是作为过程的一部分进行组合。与机器学习不同,它并不完全专注于算法。 

     

     

    展开全文
  • 数据挖掘和大数据可以做什么? 简而言之,它们赋予我们预测能力。 我们的生活已经数字化了 我们每天所做的许多事情都可以记录下来。 每张信用卡交易都是数字化和可追溯的。 我们的公众形象一直受到许多中央电视台...
  • 《大数据挖掘统计机器学习

    千次阅读 2019-07-01 11:48:05
    统计前期看模型所得结果的性质,都是手工计算,得到置信区间、相合性等等。这些性质有时候依赖于中心极限...统计学习方法分为两种,有监督学习和无监督学习。 有监督学习,数据中有明确的目标变量Y,如果Y是连续型...
  • 在开始学习python大数据之前,先要搞清楚人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、数据分析都是什么意思。 人工智能大家族包含着丰富的内容,分清楚了每一项都是做什么的,才能选对路线。 人工智能AI 人工智能...
  • 机器学习数据挖掘的学习路线图

    万次阅读 多人点赞 2015-11-17 19:13:44
    应部分朋友要求,特奉上“机器学习数据挖掘的学习路线图”,供有兴趣的读者研究。本文主要介绍路线图中的第一条路线。
  • 数据挖掘机器学习的区别和联系,周志华有一篇很好的论述《机器学习数据挖掘》可以帮助大家理解。 数据挖掘受到很多学科领域的影响,其中数据库、机器学习、统计学无疑影响最大。简言之,对数据挖掘而言,数据库...
  • 浅谈数据挖掘机器学习

    万次阅读 多人点赞 2015-08-17 22:17:41
    引言在大多数非计算机专业人士以及部分计算机专业背景人士眼中,机器学习(Data Mining)以及数据挖掘(Machine Learning)是两个高深的领域。在笔者看来,这是一种过高”瞻仰“的习惯性错误理解(在这里我加了好多定语...
  • 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。...
  • 统计学习基础+数据挖掘、推理与预测 完整中文版。入门进阶机器学习良书。
  • 首先搞懂什么是数据挖掘机器学习 数据挖掘是从海量数据中,有选择性的处理,利用包括但不限于机器学习中常用的方法,来找到一种可以更好地解决实际问题的模式。 数据挖掘的过程中数据选择和处理如同怎样更好的...
  • 机器学习数据挖掘有什么异同?

    千次阅读 2020-08-04 09:26:23
    异:机器学习的精髓在优化,数据挖掘的精髓在筛选。 同:无论是优化和筛选,核心都是在计算某个指标的均值。 一、差异 机器学习:给定模型,根据数据优化模型参数。 数据挖掘:从数据中筛选符合条件的模式、规则...
  • 1.统计学:与机器学习的任务相似,主要是模型参数推断以及数据拟合或预测。统计学更关心推断或预测的置信度。在研究问题的方法上,统计学会关心统计量服从什么分布,假设检验是否显著,模型拟合是否...3.数据挖掘: ...
  • 0、为什么写这篇博文 最近有很多刚入门AI领域的小伙伴问我:数据挖掘机器学习之间的区别于联系。为了不每次都给他们长篇大论的解释,故此在网上整理了一些资料,整理成此篇文章,下次谁问我直接就给他发个链接就...
  • 数据挖掘机器学习的区别

    万次阅读 2018-02-12 13:00:22
    数据挖掘机器学习的区别和联系,周志华有一篇很好的论述《机器学习数据挖掘》可以帮助大家理解。 数据挖掘受到很多学科领域的影响,其中数据库、机器学习、统计学无疑影响最大。简言之,对数据挖掘而言,数据库...
  •  数据挖掘机器学习技术简介 2. Python数据预处理实战 3. 常见分类算法介绍 4. 对鸢尾花进行分类案例实战 5. 分类算法的选择思路与技巧一、数据挖掘机器学习技术简介什么是数据挖掘数据挖掘指的是对现有的...
  • 近年来,人工智能非常火热,几乎涉及到了生活中的方方面面:语音...可见进入AI领域,机器学习技能就是敲门砖,那么新手该如何入门机器学习数据挖掘领域呢?正所谓要想建高楼,得先打好地基,机器学习算法涉及到...
  • 第九届机器学习 及其应用研讨会 2011年11月,清华大学 机器学习的困感 与历史的启示 王珏 中国科学晚自司化研究所 Machiine Learming and Data Mining 2009 统计机器学习的麻烦 [采样] 统计机器学习 样本集 假设id 然...
  • 这三个领域或学科交叉和重叠部分很多,数据挖掘机器学习统计学习的概念一直有或多或少的混淆,希望同样有我这样的困惑的朋友读完下面的文字能够清晰一些。  数据库提供数据管理技术,机器学习和统计学提供数据...
  • 机器学习已经有了十分广泛的应用例如数据挖掘计算机视觉自然语言处理生物特征识别搜索引擎医学诊断检测信用卡欺诈证券市场分析DNA序列测序语音和手写识别战略游戏和机器人运用;机器学习实施过程;关键特征提取;监督...
  • 数据挖掘机器学习是进行数据处理的非常有用的工具,当代的好多数据都使用这两种方法。但是这两种方法却包含很多模型和方法,对于初学者来说,面对这些模型总是无从下手。因此,后面的论述主要以处理数据的流程入手...
  • 统计学是机器学习数据挖掘的重要基础学科。本套思维导图精心整理了机器学习数据挖掘领域所必备的统计学知识,对学习者进行提升非常有帮助。 目录: 0-统计-导图概览.png 1-描述性统计: 「表格和图形法」.png 2-...
  • 从范围上来说,机器学习跟模式识别,统计学习数据挖掘是类似的,同时,机器学习与其他领域的处理技术的结合,形成了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等交叉学科。因此,般说数据挖掘时,可以等同于说机器学习。...
  • 官方网址为:[link text](http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/),在该网站可以免费下载可运行软件和代码,还可以获得说明文档、常见问题解答、数据集和其他文献等资源。 1.1.1 Weka的历

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 57,376
精华内容 22,950
关键字:

数据挖掘机器学习统计学习