資料探勘應用的一些場景和對應演算法
資料探勘越來使用廣泛，下愛你介紹一些常見的使用場景以及對應的演算法：
1. 客戶細分：典型的分類問題
2.客戶流失預測分析：當作一個識別問題處理
3.客戶社會關係挖掘：關聯分析以及基於圖的關聯分析
4.業務交叉銷售：實現方法有關聯規則挖掘、相關分析、主成分分析等
5.欺詐客戶識別：異常點或者離群點分析
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資料探勘的發展趨勢和研究前沿
挖掘複雜的資料型別 資料探勘的其他方法 資料探勘應用 金融資料分析的資料探勘 為多維資料分析和資料探勘設計和構造資料倉庫 貸款償還預測和顧客信用正則分析 針對定向促銷的顧客分類與聚類 洗黑錢和其他金融犯罪的偵破
資料探勘中的分類和聚類
分類(classification )：有指導的類別劃分，在若干先驗標準的指導下進行，效果好壞取決於標準選取的好壞。 它找出描述並區分資料類或概念的模型(或函式)，以便能夠使用模型預測類標記未知的物件類。分類分析在資料探勘中是一項比較重要的任務, 目前在商業上應用最多
Hadoop裡的資料探勘應用-Mahout——學習筆記<三>
由於平時對資料探勘做的比較多，所以優先看Mahout方向視訊。 Mahout有很好的擴充套件性與容錯性（基於HDFS&MapReduce開發），實現了大部分常用的資料探勘演算法（聚類、分類、推薦演算法）不過資料探勘調參和業務理解是關鍵，個人覺得真正想學習的話，還是看正規機器學習的課程比較好。
我瞭解的國內資料探勘應用現狀
九年前開始接觸資料探勘，當時國內關於商務智慧（BI）的研究以及應用還比較少見。近些年隨著國內企業資訊系統的不斷完善與發展與資料的持續積累，各行各業已經普遍關心資料探勘技術的應用。 陸續給國內企業做了一些資料探勘方面的培訓，發現國內應用資料探勘的企業還是以通訊企業（移動、聯通
給師弟師妹們學習資料探勘的一些建議
看著剛進實驗室的師弟師妹們的迷茫，雖然也與他們進行過一些零散的交談，但是都不夠系統。因此，根據自己的經歷給出學習資料探勘的一些建議，大家可以根據自身的情況，具體問題具體分析，作為參考。希望在上一屆的基礎上，走的更深，走的更遠。 一. 讀研與資料探勘基礎 首先介紹一下大家都
資料探勘競賽利器-Stacking和Blending方式
一.Stacking思想簡介 1.Stacking的思想是一種有層次的融合模型，比如我們將用不同特徵訓練出來的三個GBDT模型進行融合時，我們會將三個GBDT作為基層模型，在其上在訓練一個次學習器（通常為線性模型LR）,用於組織利用基學習器的答案，也就是將基層模型的答案作為
資料探勘——基於sklearn包的分類演算法小結
目錄 一、分類演算法簡介 二、KNN演算法 三、貝葉斯分類演算法 四、決策樹演算法 五、隨機森林演算法 六、SVM演算法 一、分類演算法簡介 1、概念 1.1 監督學習（Super
資料探勘-分類與預測-神經網路演算法
程式碼來源：Python資料分析與挖掘實戰 # -*- coding: utf-8 -*- # 使用神經網路演算法預測銷量高低 import sys reload(sys) sys.setdefau
資料探勘領域的十大經典演算法
國際權威的學術組織the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月評選出了資料探勘領域的十大經典演算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, A
資料探勘---頻繁項集挖掘Apriori演算法的C++實現
1 準備 2 作業粗糙翻譯內容 2.1 前言 程式設計作業可能比書面作業花費更多的時間，而這也算是你最後成績的10%，所以請提前開始； 這是個人作業，你可以與你的同學或者老師交流，但是不能夠共享程式碼和抄襲； 類似的庫或頻繁模式挖掘演算
[DataAnalysis]資料探勘常見的幾種分類演算法
一、資料探勘任務分類 1、預測性和描述性的主要區別在於是否有目標變數 2、預測性包括分類和迴歸： （1）分類：輸出變數為離散型，常見的演算法包括（樸素）貝葉斯、決策樹、邏輯迴歸、KNN、SVM、神經網路、隨機森林。 （2）迴歸：輸出變數為連續型。 3、描述性包括聚類和關聯
機器學習——十大資料探勘之一的決策樹CART演算法
本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 今天是**機器學習專題**的第23篇文章，我們今天分享的內容是十大資料探勘演算法之一的CART演算法。 CART演算法全稱是**Classification and regression tree**，也就是分類迴歸樹的意思。和之前介紹
專注於資料探勘演算法研究和應用
開宗明義，B樹是為磁碟或其他直接存取輔助裝置而設計的一種平衡查詢樹。一般設計的簡單資料結構都是面向主存而設計的，主存讀取速度快但容量小；而磁碟讀取速度慢而容量大，於是針對磁碟而設計的資料結構就不同於為主存而設計的。就樹結構上來說，紅黑樹的二叉性質和高深度適合主存，而B樹正是
【原創】資料探勘案例——ReliefF和K-means演算法的醫學應用
資料探勘方法的提出，讓人們有能力最終認識資料的真正價值，即蘊藏在資料中的資訊和知識。資料探勘 (DataMiriing)，指的是從大型資料庫或資料倉庫中提取人們感興趣的知識，這些知識是隱含的、事先未知的潛在有用資訊，資料探勘是目前國際上，資料庫和資訊決策領域的最前沿研究方向之一。因此分享一下很久以前做的一
機器學習和資料探勘在個性化推薦系統中的應用
個性化推薦系統出了滿足使用者的需求，也應兼顧資訊提供者的利益，將他們的資訊以最高的效率投放給對資訊感興趣的使用者。 個性化推薦系統的演算法都是來自於機器學習和資料探勘，特殊之處在於對使用者行為和使用者心理的研究。 根據興趣將使用者聚類，也就是一種降維方法。機器學習的降維
一小時瞭解資料探勘②：分類演算法的應用和成熟案例解析
分類演算法的應用 本節將為大家介紹資料探勘中的分類演算法在一些行業中的代表性應用。我們將演算法應用分為表述問題和解決過程兩個階段，表述問題即需要運用資料探勘能夠理解和處理的語言來闡述業務問題，最重要的是能夠用正確且符合實際的方式把業務問題轉化成資料探勘問題，這往往
資料探勘領域中的分類和迴歸區別是什麼？
先簡單的說下吧，下面給出實際例子 類和迴歸的區別在於輸出變數的型別。定量輸出稱為迴歸，或者說是連續變數預測；定性輸出稱為分類，或者說是離散變數預測。舉個例子：預測明天的氣溫是多少度，這是一個迴歸任務；預測明天是陰、晴還是雨，就是一個分類任務。 拿支援向量機舉個例子，分類問題
如何用Python進行大資料探勘和分析！
大資料無處不在。在時下這個年代，不管你喜歡與否，在運營一個成功的商業的過程中都有可能會遇到它。 什麼是大資料？ 大資料就像它看起來那樣——有大量的資料。單獨而言，你能從單一的資料獲取的洞見窮其有限。但是結合複雜數學模型以及強大計算能力的TB級資料，卻能創造出人類無法制造的洞見。大資料分析提供
專訪唐宇迪博士：我是如何邁入同濟大學校園的？淺談人工智慧，未來資料探勘和計算機視覺是風口
1.網上很多同學對老師您的簡歷非常好奇，在百度搜索上發現大家都很關心“唐宇迪是哪個學校畢業的”？關於您的學習經歷能簡單說下嗎？ 唐宇迪：幾年前第一次邁進同濟大學校園，攻讀博士學位，並加入了資料探勘專案組，以此真正開始了機器學習之旅。學習的過程有些枯燥在所難免，但是想著可以將演算法應用於實驗當中，