關于數(shù)據(jù)分析老師的思路和方法，邊肖認為是這樣的:第一，你要明白數(shù)據(jù)分析是什么；第二，你要知道數(shù)據(jù)分析的用途；三、明確數(shù)據(jù)分析:現(xiàn)狀分析、原因分析、預測分析的分類和作用。四、如何進行數(shù)據(jù)分析: 1，明確目的和思路，2.數(shù)據(jù)收集，4.數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)處理后，需要執(zhí)行/。

數(shù)據(jù)挖掘的本質(zhì)還是機器學習算法詳細內(nèi)容請參考十大常見數(shù)據(jù)挖掘算法。常用的有SVM、決策樹、樸素貝葉斯和logistic回歸，主要解決分類和回歸問題。算法:1.樸素貝葉斯，超級簡單，就像做一些計數(shù)工作一樣。如果條件獨立性假設成立，NB會比判別模型收斂得更快，所以你只需要少量的訓練數(shù)據(jù)。即使條件獨立性假設不成立，NB在實踐中的表現(xiàn)依然出奇的好。

與NB的條件獨立性假設相比，LR不需要考慮樣本是否為相關。與決策樹和支持向量機不同，NB具有很好的概率解釋能力，并且很容易用新的訓練數(shù)據(jù)更新模型。如果你想要一些概率信息或者希望在未來有更多數(shù)據(jù)的時候方便的更新和改進模型，LR是值得使用的。3.決策樹，DT很好理解和解釋。DT是非參數(shù)的，所以不需要擔心異常值(或離群值)和數(shù)據(jù)是否線性可分。DT的主要缺點是容易過擬合，這也是為什么提出了random forest 算法等集成學習的原因。

AUC:分類中的一個正例和一個反例。具有正面預測的概率值大于具有負面預測的概率值的可能性是auc。畫ROC曲線，ROC曲線下的面積就是AUC的值。(1)Kmeans聚類，k中心點聚類，CLARANS 算法，DIANA 算法，BIRCH 算法，Chameleon算法(2)EM算法(3)Optics算法，DBSCAN。

數(shù)據(jù)分析我們一定要把工作抓好。關于數(shù)據(jù)分析老師的思路和方法，邊肖認為是這樣的:第一，你要明白數(shù)據(jù)分析是什么；第二，你要知道數(shù)據(jù)分析的用途；三、明確數(shù)據(jù)分析:現(xiàn)狀分析、原因分析、預測分析的分類和作用。四、如何進行數(shù)據(jù)分析: 1。明確目的和思路。2.數(shù)據(jù)收集。4.數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)處理后，需要執(zhí)行/。

必要的話可以學習SPSS，SAS等等。數(shù)據(jù)挖掘是一種先進的方法。你需要掌握數(shù)據(jù)挖掘的基礎理論，數(shù)據(jù)庫操作，Phython、R語言、Java等編程語言的使用，以及先進的數(shù)據(jù)可視化技術。要重點解決分類、聚類、相關、預測四類數(shù)據(jù)分析問題，重在發(fā)現(xiàn)模式和規(guī)律。5.數(shù)據(jù)呈現(xiàn)通常，數(shù)據(jù)以表格和圖表的形式呈現(xiàn)。

三個主要目的:學習常用的數(shù)據(jù)結構，形成程序員的基本數(shù)據(jù)結構工具包，是解決很多問題的理想選擇；引入并強化了權衡的概念，每個數(shù)據(jù)結構都有它的權衡相關；評估一個數(shù)據(jù)結構或算法的有效性，通過分析確定哪種數(shù)據(jù)結構最適合一個新問題。

1。樹的定義和術語1.1定義樹是n(n>0)個節(jié)點的有限集，當n0時，集合滿足以下條件:(1)只有一個特殊節(jié)點稱為樹的根，根節(jié)點沒有直接的前任節(jié)點，但有零個或多個直接的后繼節(jié)點。(2)除了根節(jié)點之外的其余n1個節(jié)點被分成m個(m>0)不相交的集合T1、T2、..，Tm，其中每個集合Ti(。