数据挖掘机器学习总结.docx
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数据挖掘机器学习总结数据挖掘机器学习总结(通用6篇)紧张而又充实的学习生活结束了,想必你学习了很多新学习技巧,让我们好好总结一下,写一份学习总结吧。那么你知道学习总结该如何写吗?以下是小编为大家整理的数据挖掘机器学习总结(通用6篇),仅供参考,希望能够帮助到大家。数据挖掘机器学习总结篇120xx年时间转瞬逝去了,在各位领导的带领下、在同事们的支持和帮助下,我坚持不断地学习理论知识、总结工作经验,加强自身思想修养,努力提高综合素质,严格遵守各项规章制度,从而完成了自己岗位的各项职责。在此,我要感谢大家。正是
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数据挖掘机器学习总结1决策树算法机器学习中,决策树是一个预测模型;它代表的是对象属性值与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应具有上述属性值的子对象。决策树仅有单一输出;若需要多个输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习,通俗说就是决策树。决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里,每个决策树都表述了一种树型结构,它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库
机器学习与数据挖掘.ppt
自然模型社会的需求历史的故事线性感知机20世纪70年代面临的选择AI20世纪80年代面临的选择统计机器学习维数灾难概率图模型一、表示二、推断三、学习表示---I-map求解Bayes问题的策略推断---Bayes问题学习学习结构的两种策略历史进程---20年河东,20年河西?总结:我们的纠结前途:“预测”与“描述”谢谢
机器学习与数据挖掘复习.pdf
机器学习与数据挖掘复习第一章:Introduction1.什么是数据挖掘:数据挖掘时从大量的数据中取出令人感兴趣的知识(令人感兴趣的知识:有效地、新颖的、潜在有用的和最终可以理解的)。2.数据挖掘的分类(从一般功能上的分类):a)描述型数据挖掘(模式):聚类,summarization,关联规则,序列发现。b)预测型数据挖掘(值):分类,回归,时间序列分析,预测。3.KDD(数据库中的知识发现)的概念:KDD是一个选择和提取数据的过程,它能自动地发现新的、精确的、有用的模式以及现实世界现象的模型。数据挖掘
数据挖掘与机器学习读书随笔.docx
《数据挖掘与机器学习》读书随笔一、数据挖掘与机器学习概述在当今这个大数据飞速发展的时代,数据挖掘与机器学习已然成为各行各业的热门话题。这两个概念紧密相连,共同助力我们理解和利用数据。在阅读《数据挖掘与机器学习》这本书的过程中,我逐渐领略了这两者的重要性和巨大潜力。数据挖掘是指从大量的数据中快速识别出有效信息、隐藏的模式以及关联性的过程。它是大数据分析与处理的重要手段,主要服务于各类企业或组织的决策支持系统,通过找到关键数据的关联规律帮助做出决策和预测未来趋势。数据挖掘的目的是把海量数据变成有用的知识,并服