(3)空間數(shù)據(jù)挖掘與知識評估:利用空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對空間數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理和預(yù)測，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的某種聯(lián)系。常見的數(shù)據(jù)挖掘方法有哪些？大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘是最關(guān)鍵的工作，數(shù)據(jù)挖掘使用的分類算法有哪些？在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)非常重要的工作，可以說數(shù)據(jù)挖掘占據(jù)了數(shù)據(jù)分析將近一半的時(shí)間，可見數(shù)據(jù)挖掘的重要性，想要做好數(shù)據(jù)挖掘，需要掌握一些方法。數(shù)據(jù)挖掘的常用方法有哪些。

3月13日下午，南京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院、軟件學(xué)院院長、教授李濤在CIO時(shí)代APP微講堂欄目做了題為“大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘”的主題分享，對大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行了深度解讀。眾所周知，大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為各行各業(yè)的熱點(diǎn)。一、數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)生成和采集是基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)挖掘是關(guān)鍵，數(shù)據(jù)挖掘可以說是大數(shù)據(jù)最關(guān)鍵、最基礎(chǔ)的工作。

不同的學(xué)者對數(shù)據(jù)挖掘有不同的理解，但個(gè)人認(rèn)為，數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)主要包括以下四個(gè)方面:1。應(yīng)用:數(shù)據(jù)挖掘是理論算法和應(yīng)用實(shí)踐的完美結(jié)合。數(shù)據(jù)挖掘來自于實(shí)際生產(chǎn)生活中的應(yīng)用需求，挖掘出的數(shù)據(jù)來自于具體的應(yīng)用。同時(shí)，通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識要應(yīng)用到實(shí)踐中，輔助實(shí)際決策。

常見的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法有，不常見的不計(jì)其數(shù)。那么對于某個(gè)分類問題，我們?nèi)绾芜x擇更好的分類算法呢？對一些算法的優(yōu)缺點(diǎn)介紹如下:1 .樸素貝葉斯是一種相對簡單的算法，它需要很少的估計(jì)參數(shù)，并且對缺失數(shù)據(jù)不敏感。如果條件獨(dú)立性假設(shè)成立，即特征之間相互獨(dú)立，那么樸素貝葉斯分類器會(huì)比判別模型(如logistic回歸)收斂得更快，因此只需要較少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

如果你需要的是快捷、簡單、性能優(yōu)秀，這將是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。它的主要缺點(diǎn)是在現(xiàn)實(shí)生活中很難實(shí)現(xiàn)特征之間相互獨(dú)立的條件。2.在訓(xùn)練邏輯回歸模型時(shí)，有許多正則化方法，您不必?fù)?dān)心您的特征是否相關(guān)，因?yàn)槟谑褂脴闼刎惾~斯。與決策樹和支持向量機(jī)相比，logistic回歸模型會(huì)得到很好的概率解釋，你甚至可以很容易地用新數(shù)據(jù)更新模型(使用在線梯度下降算法)。

在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)非常重要的工作?？梢哉f數(shù)據(jù)挖掘占據(jù)了數(shù)據(jù)分析將近一半的時(shí)間，可見數(shù)據(jù)挖掘的重要性。想要做好數(shù)據(jù)挖掘，需要掌握一些方法。數(shù)據(jù)挖掘的常用方法有哪些？讓我們來回答邊肖的這個(gè)問題。首先，我給大家講一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類直觀形象思維的并行處理網(wǎng)絡(luò)。在生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)生物神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，經(jīng)過簡化、歸納和提煉總結(jié)而成。利用其非線性映射思想和并行處理方法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身來表達(dá)輸入輸出的相關(guān)知識。