她的研究成果包括數(shù)據(jù)挖掘算法、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用、數(shù)據(jù)挖掘教育等。數(shù)據(jù)挖掘算法有什么問(wèn)題？1.常用的數(shù)據(jù)挖掘算法有哪些？大數(shù)據(jù)挖掘的常用方法有哪些？大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘是最關(guān)鍵的工作，大數(shù)據(jù)的核心數(shù)據(jù)挖掘大數(shù)據(jù)的核心:數(shù)據(jù)挖掘大數(shù)據(jù)的核心:數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘來(lái)自于實(shí)際生產(chǎn)生活中的應(yīng)用需求，挖掘出的數(shù)據(jù)來(lái)自于具體的應(yīng)用，同時(shí)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識(shí)要應(yīng)用到實(shí)踐中，輔助實(shí)際決策。

外行人大數(shù)據(jù)五問(wèn)帶你了解大數(shù)據(jù)。什么是大數(shù)據(jù)？是運(yùn)營(yíng)模式，是能力，是技術(shù)，還是數(shù)據(jù)收集？我們今天所說(shuō)的“大數(shù)據(jù)”和過(guò)去傳統(tǒng)意義上的“數(shù)據(jù)”有什么區(qū)別？大數(shù)據(jù)有什么特點(diǎn)？來(lái)源有哪些？用什么方式，等等。接下來(lái)，邊肖將帶您了解大數(shù)據(jù)。> > > >大數(shù)據(jù)的概念大數(shù)據(jù)是一個(gè)體量和數(shù)據(jù)類別特別大的數(shù)據(jù)集，這樣的數(shù)據(jù)集是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)工具無(wú)法抓取、管理和處理的。

大，指的是大數(shù)據(jù)集，一般在10TB？關(guān)于規(guī)模，但是在實(shí)際應(yīng)用中，很多企業(yè)用戶把多個(gè)數(shù)據(jù)集放在一起，已經(jīng)形成了PB級(jí)的數(shù)據(jù)量；其次，意味著數(shù)據(jù)的種類繁多，數(shù)據(jù)來(lái)自各種數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)的類型和格式日益豐富，已經(jīng)突破了以前定義的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)范疇，包含了半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。其次，數(shù)據(jù)處理速度(Velocity)快，可以在數(shù)據(jù)量巨大的情況下實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)。

作為一門交叉學(xué)科，數(shù)據(jù)挖掘涉及數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域。作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的先驅(qū)之一，BekiHammond為數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展做出了巨大的貢獻(xiàn)。本文將詳細(xì)闡述Becky Harmon的人生經(jīng)歷、數(shù)據(jù)挖掘的定義、操作步驟及應(yīng)用。一、貝基·哈蒙的人生經(jīng)歷貝基·哈蒙1951年出生于美國(guó)。她是計(jì)算機(jī)科學(xué)家和數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜摇?/p>

之后，她在斯坦福大學(xué)擔(dān)任計(jì)算機(jī)科學(xué)和電氣工程教授，并在斯坦福大學(xué)創(chuàng)辦了數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)室，致力于數(shù)據(jù)挖掘的研究和應(yīng)用。Becky Harmon在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的貢獻(xiàn)是巨大的。她的研究成果包括數(shù)據(jù)挖掘算法、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用、數(shù)據(jù)挖掘教育等。她也是國(guó)際數(shù)據(jù)挖掘聯(lián)合會(huì)的創(chuàng)始人之一，并一度擔(dān)任該組織的主席。Becky Harmon在數(shù)據(jù)挖掘方面的成就為數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

1、關(guān)聯(lián)規(guī)則的采樣挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的任務(wù)通常與事務(wù)處理和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)有關(guān)，需要反復(fù)遍歷數(shù)據(jù)庫(kù)，因此在大型數(shù)據(jù)集上會(huì)花費(fèi)大量時(shí)間。有很多算法可以提高關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的效率和精度，但抽樣是在保證精度的前提下提高效率最直接最簡(jiǎn)單的方法。2.分類抽樣分類一般分為決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和統(tǒng)計(jì)方法(如無(wú)偏分析)三種，這些算法中都存在使用抽樣的情況。

3.聚類抽樣在聚類中有多種用途。一些聚類算法使用采樣進(jìn)行初始化，例如，使用采樣的樣本獲得初始化參數(shù)，然后對(duì)大數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類。在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)，需要減少算法占用的空間。為了得到更好的聚類，需要根據(jù)數(shù)據(jù)的分布采用不同的采樣方法。隨機(jī)抽樣仍然是一種常規(guī)方法。當(dāng)隨機(jī)抽樣忽略小簇時(shí)，一般采用非隨機(jī)抽樣。