数据挖掘_task2数据探索分析EDA 1.前言 2.内容介绍 2.1 读取数据并查看大体信息 2.1.1读取数据 2.1.2 查看数据信息 2.1.2.1 数据集的概况 2.1.2.2 判断数据缺失和异常 2.1.2.3 预测值的分布 2.1.2.4 特征值的分布 2.1.2.5 特征值分析 2.1.3 pandas_profiling生成数据报告 1.前言 EDA目标 EDA的价值主要在于熟悉...

1. Apriori和FPGrowht算法的特点 FP-Growth算法概述 FpGrowth算法通过构造一个树结构来压缩数据记录,使得挖掘频繁项集只需要扫描两次数据记录,而且该算法不需要生成候选集合,所以效率会比较高。 FP-Growth算法的特点 相比Apriori算法需要多次扫描数据库,FPGrowth只需要对数据库扫描2次。 第1次扫描事务数据库获得频繁1项集。 第2次扫描建立一颗FP-T...

数据分析Task2

数据挖掘  数据挖掘

  

2020-03-26 00:58:55

数据质量分析 数据分析是数据挖掘中非常重要的一步,也是对数据预处理的准备工作,如果数据分析这一步骤没有做好,那再好的数据模型都无法得到客观的验证。 在对数据进行质量分析的时候,主要是处理数据中的脏数据,脏数据即是不符合要求,无法直接进行相应分析的数据。常见的脏数据包括: 缺失值 异常值 不一致的值 重复数据 含有特殊符号(如#,¥,*)的数据 缺失值 影响 数据的缺少主要包括记录的缺失和某些字段信...

1. 分类与预测 分类的概念 预测分类标号(或离散值) 根据训练数据集和类标号属性,构建模型来分类现有数据, 并用来分类新数据 预测 预测分类标号(或离散值)建立连续函数值模型,预测新事物 分类举例 分类问题的实施过程 分类问题的基本要素 分类问题的应用场景 常用的分类算法 2. 决策树分类算法 认识决策树 如何根据观看电影记录预测用户喜欢哪一种类型的电影? 决策树的形式 决策树是一个预测模型;他...

Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task5 模型融合 五、模型融合 Tip:此部分为零基础入门数据挖掘的 Task5 模型融合 部分,带你来了解各种模型结果的融合方式,在比赛的攻坚时刻冲刺Top,欢迎大家后续多多交流。 赛题:零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测 地址:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/int...

1.原理 关联规则用来找出事物之间的关联性,比如“如果小明买了面包,那么他也会买果汁”,下面我们通过一个实例来理解关联规则。 有这样一个交易数据集D,最小支持度为0.3,最小置信度为0.7,要求我们基于这个数据集求出商品间的关联规则。 这里需要引入两个概念: 支持度:Support(X) = X在数据集中出现的次数数据集的条数\frac{X在数据集中出现的次数}{数据集的条...

写在前面 该文为数据挖掘概念与技术第三版课后习题的答案,部分参考了第二版的英文答案,由于个人水平有限,如若存在纰漏,请在评论区批评指正。另外,由于本次编辑格式较乱,可在资源下载区下载PDF版本以便参考。 第一章 引论 什么是数据挖掘?在你的回答中,强调以下问题: 1) 它是又一种噱头吗? 2) 它是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗? 3) 我们提出了一种观点...

数据挖掘_unit25 1. 离群点的基本概念 1.1 离群点的概念 在样本空间中,与其他样本点的一般行为或特征不一致的点,我们称为离群点。 1.2 离群点的来源 数据来源不同,如欺诈、入侵、不寻常的实验结果等 数据变量变化引起,如顾客的新的购买模式、基因突变等 数据测量和收集误差 离群点检测的难点 在时间序列样本中发现离群点一般比较困难,因为这些离群点可能会隐藏在趋势、季节性或者其他变化中。 对...

1、基于词典的方法(字符串匹配,机械分词方法) 定义:按照一定策略将待分析的汉字串与一个“大机器词典”中的词条进行匹配,若在词典中找到某个字符串,则匹配成功。 按照扫描方向的不同:正向匹配和逆向匹配 按照长度的不同:最大匹配和最小匹配 1.1正向最大匹配思想MM 1》从左向右取待切分汉语句的m个字符作为匹配字段,m为大机器词典中最长词条个数。 2》查找大机器词典并进行匹配。...

概率密度函数的求解

数据挖掘

  

2019-06-19 14:09:25

应用的场景: 现有10000新员工入职,公司的hr想知道新员工的参训人数的比例,而由于某些原因,不能公开所有新员工的信息,现给出了2500个用户的数据,让你计算下新员工的参训人数的比例。 这里我们使用概率密度函数,来解决这个问题,hr给了个限定标准,作为她可以接受的一个计算结果的预期值: 如果计算的结果的概率,在总体点估计量:概率P的[-0.65, +0.65]区间内,就可以接受这个求得的结果 自...

原博主博客:https://blog.csdn.net/u014593570/article/details/75987793 本章学习数据分类的高级技术 贝叶斯信念网络 书上写的比较笼统,初学者可能会看的倒懂不懂的。因此,可以看看我在本章列出的参考文章。  1.1摘要  在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件,就是特征属性必须有条件独立或基本独立...

爬虫之抓包教程

数据挖掘

  

2019-07-09 18:47:51

在初学的爬虫过程中,很多人还不知道如何抓包,怎样子抓包才能获取到所需要的信息。为了纪念【宏彦获水】成语初次面世,特地用【百度搜索】写下一篇作者常用工具的抓包教程,以供大家参考。 抓包过程中,一般是 get 的抓包和 post 抓包,其中 get 抓包分为:普通get、带参数get、json抓包,其中 json抓包是重中之重。而post一般是登陆所用,当然也有可能是传参,这里只讲登陆的post,传参...

一、中文分词基础 分词是文本相似度的基础,在数据挖掘中有着重要的地位,在机器翻译,人工智能等诸多领域都会涉及到分词。不同于英文分词,中文没有空格,所以在进行自然语言处理处理前,需要先进行中文分词。中文分词,输入的是一连串的汉字,输出的是分界符。例如:当输入的字符串是“有意见分歧”这几个字时,如果按照“有/意见/分歧”来切分,可以采取如下2种方式表示切...