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常见机器学习算法比较: 2016-07-11; 常见机器学习算法比较机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择 ...

基于变精度粗糙集的决策树优化算法研究: 2016-05-17; 基于变精度粗糙集的决策树优化算法研究决策树是指用树形结构来表示决策集合，是一种直观的知识表示方法，同时也是高效的分类器，可以非常容易地产生关联规则。其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个 ...

数据挖掘十大算法总结--核心思想，算法优缺点，应用领域，数据挖掘优缺点: 2016-03-19; 数据挖掘十大算法总结--核心思想，算法优缺点，应用领域，数据挖掘优缺点本文所涉算法均只概述核心思想，具体实现细节参看“数据挖掘算法学习”分类下其他文章，不定期更新中。转载请注明出处，谢谢。参考 ...

如何做好数据挖掘与数据建模的9条经验总结: 2016-03-02; 如何做好数据挖掘与数据建模的9条经验总结数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。当前的数据挖掘形式，是在20世纪90 ...

机器学习算法一览: 2016-01-18; 文 | 寒小阳来源 | CSDN博客引言提起笔来写这篇博客，突然有点愧疚和尴尬。愧疚的是，工作杂事多，加之懒癌严重，导致这个系列一直没有更新，向关注该系列的同学们道个 ...

数据挖掘与数据建模的九大定律(2): 2015-11-03; 数据挖掘与数据建模的九大定律(2) 第六，洞察律：数据挖掘增大对业务的认知。数据挖掘是如何产生洞察力的？这个定律接近了数据挖掘的核心：为什么数据挖掘必须是一个业务过程而不是一个技 ...

数据挖掘与数据建模的9大定律(2): 2015-10-09; 数据挖掘与数据建模的9大定律(2) 第五，模式律（大卫律）：数据中总含有模式。这条规律最早由David Watkins提出。我们可能预料到一些数据挖掘项目会失败，因为解决业务问题的模式并不存在 ...

如何做好数据挖掘模型的9条经验总结(2): 2015-09-11; 如何做好数据挖掘模型的9条经验总结(2) 第六，洞察律：数据挖掘增大对业务的认知。数据挖掘是如何产生洞察力的？这个定律接近了数据挖掘的核心：为什么数据挖掘必须是 ...

大数据：一种新经验主义方法_数据分析师: 2015-06-22; 大数据：一种新经验主义方法_数据分析师　当今世界，“大数据”已成为一个热点话题，学术界和产业界都试图在该领域取得突破。何为大数据？这是在充分收集、整理和分析历史经验数据的基础上，运用已有 ...

大数据建模需要了解的九大形式_数据分析师: 2015-06-09; 大数据建模需要了解的九大形式_数据分析师数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。当前的数据挖掘形式，是在2 ...

大数据建模需要了解的九大形式_数据分析师: 2015-01-12; 大数据建模需要了解的九大形式_数据分析师数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。　　当前的数据挖掘形式，是 ...

学习Python来分类现实世界的数据: 2014-12-26; 引入一个机器可以根据照片来辨别鲜花的品种吗？在机器学习角度，这其实是一个分类问题，即机器根据不同品种鲜花的数据进行学习，使其可以对未标记的测试图片数据进行分类。这一小节，我们还是从scikit-learn出 ...

数据挖掘与数据建模的9条定律_数据分析师: 2014-12-14; 数据挖掘与数据建模的9条定律_数据分析师数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年 ...

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