資料探勘的知識點總結
資料探勘的步驟:需求->資料抓取->特徵選擇->模型選擇->驗證->應用
雖然步驟是靈活的,但是筆面試還是以這樣的過程為基準的
分析步驟:首先要做技術評估
1, 資料抽取統計分析:對於資料特徵有一個初步的把握
2, 資料清洗
3, 資料變換
4, 歸併和分類
5, 屬性選擇
6, 模型構建:如果採用低有效的演算法,可以採用整合學習的方法來進行學習,得到一個評分的排名結果
7, 模型評價:採用幾種評價手段來進行分析:使用者召回率,人工分析,誤差分析,分類準確度分析,矩陣分析,28原則等
8, 結果分析:對演算法的優缺點逐一分析,看有沒有提升的方法
需要了解的情況:
資料特徵
資料特性
從業務人員角度考慮得到的關鍵特徵
從運營方角度考慮的得到的關鍵特徵
固有模型
需要交付的檔案:
模型及使用文件
發現的一般規律
常見錯誤及解決方案
模型思路及今後可能的優化方向
相關推薦
常見的機器學習&資料探勘知識點之Basis
常見的機器學習&資料探勘知識點之Basis SSE(Sum of Squared Error, 平方誤差和) SSE=∑i=1n(Xi−X⎯⎯⎯)2 SAE(Sum of Absolute
【資料探勘知識點七】相關與迴歸分析
相關與迴歸分析客觀現象之間的數量聯絡存在兩種不同型別:一種是函式關係,另一種是相關關係。當一個或幾個變數取一定的值時,另一個變數有確定值與之對應,這種關係稱為確定性的函式關係,一般把作為影響因素的變數稱為自變數,把發生對應變化的變數稱為因變數。當一個或幾個相互聯絡的變數取一定
資料探勘乾貨總結(六)--推薦演算法之CF
本文共計1245字,預計閱讀時長八分鐘推薦演算法(二)--CF演算法一、推薦的本質推薦分為非個性化和個性化,非個性化推薦比如各類榜單,而本系列主要介紹個性化推薦,即:在合適的場景,合適的時機,通過合適的渠道,把合適的內容,推薦給合適的使用者二、推薦演算法的種類1. 基於內容C
資料探勘乾貨總結(一)--NLP基礎
本文共計1463字,預計閱讀時長八分鐘 NLP-基礎和中文分詞 一、本質 NLP (Natural Language Processing)自然語言處理是一門研究計算機處理人類語言的技術 二、NLP用來解決什麼問題 語音合成(Speech synth
資料探勘乾貨總結(五)--推薦演算法之CB
本文共計927字,預計閱讀時長六分鐘推薦演算法(一)--CB演算法一、推薦的本質推薦分為非個性化和個性化,非個性化推薦比如各類榜單,而本系列主要介紹個性化推薦,即:在合適的場景,合適的時機,通過合適的渠道,把合適的內容,推薦給合適的使用者二、推薦演算法的種類1. 基於內容Co
Python資料探勘工具總結
Python語言之所以很流行,廣泛用於機器學習,資料探勘等領域,因為它有強大的第三方庫,下面我們就來做一個簡單總結。 Numpy: 提供陣列支援,向量運算,以及高效的處理函式,線性代數處理等。 參
資料探勘乾貨總結(二)--NLP進階-詳解Jieba分詞工具
NLP進階-詳解Jieba分詞工具 一、Jieba分詞工具 1. 三種模式 • 精確模式:將句子最精確的分開,適合文字分析 • 全模式:句子中所有可以成詞的詞語都掃描出來,速度快,不能解決歧義 • 搜尋引擎模式:在精確模式基礎上,對長詞再次切分,提高召回 2.實現的演算法 • 基於Tri
資料探勘的知識點總結
資料探勘的步驟:需求->資料抓取->特徵選擇->模型選擇->驗證->應用 雖然步驟是靈活的,但是筆面試還是以這樣的過程為基準的 分析步驟:首先要做技術評估 1, 資料抽取統計分析:對於資料特徵有一個初步的把握 2, 資料清洗 3, 資料變換 4, 歸併和分類
資料探勘(1)知識點總結
詳細文章轉自:https://blog.csdn.net/sinat_22594309/article/details/74923643資料探勘的一般過程包括以下這幾個方面:1、 資料預處理2、 資料探勘3、 後處理一、資料預處理主要手段分為兩種:選擇分析所需的資料物件和屬性
機器學習(資料探勘)面試常考問題(知識點總結)
應聘資料探勘工程師或機器學習工程師,面試官經常會考量面試者對SVM的理解。以下是我自己在準備面試過程中,基於個人理解,總結的一些SVM面試常考問題(想到會再更新),如有錯漏,請批評指正。(大神請忽視)轉載請註明出處:blog.csdn.net/szlcw1注:基於HOG-SVM演算法的行人檢測流程 見書21頁
零基礎學習大資料探勘的33個知識點整理
摘要: 下面是一些關於大資料探勘的知識點,今天和大家一起來學習一下。1. 資料、資訊和知識是廣義資料表現的不同形式。2. 主要知識模式型別有:廣義知識,關聯知識,類知識,預測型知識,特異型知識3. web挖掘研究的主要流派有:Web結構挖掘、Web使用挖掘、Web內容挖掘4. 一般地說,KD
2018最全面的大資料探勘的33個知識點
下面是一些關於大資料探勘的知識點,今天和大家一起來學習一下。 1. 資料、資訊和知識是廣義資料表現的不同形式。 2. 主要知識模式型別有:廣義知識,關聯知識,類知識,預測型知識,特異型知識 3. web挖掘研究的主要流派有:Web結構挖掘、Web使用挖掘、Web內容挖掘 4. 一般地
歡聚時代(YY)2018筆試總結(資料探勘方向)
附上我自己的答案,題目順序可能有誤,我記不太清楚了=_= 一、單選題(24分) 1.某超市研究銷售紀錄資料後發現,買啤酒的人很大概率也會購買尿布,這種屬於資料探勘的哪類問題?(A) A. 關聯規則發現 B. 聚類 C. 分類
搜狐暢遊2018筆試總結(資料探勘方向)
剛做完回憶一波題目,記得不太全了,設計概率論、基礎演算法,簡單程式設計 一、選擇題 1.選擇題分為單選和多選,我主要記錄一下當時覺得比較棘手的 2.第一部分單選全是關於遊戲的,大概是我沒理解這是做遊戲的=_= 二、填空題 1.有一個人下8級的樓梯,他一次可以選擇走一
資料探勘學習(四)——常見案例總結
1、K-meaning演算法實戰主要是通過均值來聚類的一個方法。步驟為:1)隨機選擇k個點作為聚類中心;2)計算各個點到這k個點的距離,將距離相近的點聚集在一起,行程k個類;3)將對應的點聚到與他最近的聚類中心;4)分成k個聚類之後,重新計算聚類中心;5)比較當前聚類中心與前
零基礎學習大資料探勘的 32 個知識點,你知道幾個?
下面是一些關於大資料探勘的知識點,今天和大家一起來學習一下。 我自己是一名從事了5年大資料探勘、分析開發的工程師,我花了一個月整理了一份最適合小白學習的大資料乾貨,包括資料採集。資料儲存和管理。資料處理和分析。資料隱私和安全。雲安全,雲技術,人工智慧等資料都有整理,送給每一位大資料小夥伴
資料探勘與機器學習基本演算法總結
在這種學習模式下,輸入資料作為對模型的反饋,不像監督模型那樣,輸入資料僅僅是作為一個檢查模型對錯的方式,在強化學習下,輸入資料直接反饋到模型,模型必須對此立刻作出調整。常見的應用場景包括動態系統以及機器人控制等。常見演算法包括Q-Learning以及時間差學習(Temporal difference le
資料探勘經典演算法總結-樸素貝葉斯分類器
貝葉斯定理(Bayes theorem),是概率論中的一個結果,它跟隨機變數的條件概率以及邊緣概率分佈有關。在有些關於概率的解說中,貝葉斯定理(貝葉斯更新)能夠告知我們如何利用新證據修改已有的看法。 通常,事件A在事件B(發生)的條件下的概率,與事件B在事件A的條件下的概率
[ 人工智慧]模式識別、機器學習、資料探勘當中的各種距離總結
模式識別、機器學習、資料探勘當中的各種距離總結 在做分類時常常需要估算不同樣本之間的相似性度量(SimilarityMeasurement),這時通常採用的方法就是計算樣本間的“距離”(Distance)。採用什麼樣的方法計算距離是很講究,甚至關係到分類的正確與否。 本文目錄:
資料探勘崗面試總結
這個崗位叫法很多,演算法崗,資料探勘崗,機器學習崗,基礎研究等等……下面總結一下從16年3月開始到9月底這半年的面試情況百度:實習生面試朋友幫我內推了,推了很多崗位,蛋疼,最開始的是個搞分散式平臺的崗位,後面的崗位就不再接受簡歷1面要寫程式碼,題目是輸入根節點和兩個子節點