數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù) 挖掘問題挖掘藍(lán)翔哪個更強(qiáng)？數(shù)據(jù) 挖掘，有哪些方法？數(shù)據(jù) 挖掘預(yù)測建模任務(wù)主要包括哪幾類問題？數(shù)據(jù) 挖掘預(yù)測建模任務(wù)主要包括以下幾類問題:1。

嗯，怎么說呢？最小支持度是一個元素在幾個集合中出現(xiàn)的最小次數(shù)的閾值。比如你有五套，以你的第二個問題為例:那么A的支持度是60%，B是80%，C是80%，D是60%。因為一共考了五次，每次可能有一個或者幾個ABCD，那么其中幾個就包含一個A，這個A就是支持度。以元素A為例，它在1和3中包含A，但在4和5中不包含A。

同樣，你看B，B存在于1和5，而不存在于3，那么他的支持度就是4/50.880%。先說置信度:置信度是指一個元素存在的集合中，另一個元素存在的概率。我們也以第二個問題為例:比如有A的集合中有B的概率是多少？我們來看看:有三組A: 1和3。這三個中，1，2包含B，也就是說，B的置信度是2/3≈66.7%。我們會找到b到c。

推薦系統(tǒng)的目的是聯(lián)系用戶的興趣和物品，這需要依賴于不同的媒介。GroupLens在第一篇文章中認(rèn)為，熱門推薦系統(tǒng)基本上是通過三種方式聯(lián)系用戶的興趣和物品。如圖1所示，第一種方式是通過用戶喜歡的項目:可以向用戶推薦與他喜歡的項目相似的項目，這就是前面提到的基于項目的算法。第二種方式是通過其他興趣相似的用戶:可以向用戶推薦其他興趣相似的用戶喜歡的物品，這也是前面提到的基于用戶的算法。

這里的特征可以用不同的方式表示，比如可以表示為文章的一個屬性集(比如對于書籍，屬性集包括作者、出版社、主題和關(guān)鍵詞等。)，它們也可以表示為latentfactorvector，可以通過前面提出的LatentFactorModel來學(xué)習(xí)。本章我們將討論一個重要的特征表達(dá)式:標(biāo)簽。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其良好的魯棒性、自組織和適應(yīng)性、并行處理、分布式存儲和高容錯性，非常適合解決數(shù)據(jù) 挖掘的問題，因此近年來受到越來越多的關(guān)注。遺傳算法遺傳算法是一種基于生物自然選擇和遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法，是一種仿生全局優(yōu)化方法。遺傳算法因其隱含的并行性和易于與其他模型結(jié)合，在-2挖掘中得到應(yīng)用。

其主要優(yōu)點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。粗糙集理論是一種研究不精確和不確定知識的數(shù)學(xué)工具。粗糙集方法有幾個優(yōu)點:它不需要給出額外的信息；簡化輸入信息的表達(dá)空間；該算法簡單，易于操作。粗糙集處理的對象是類似于二維關(guān)系表的信息表。覆蓋正例拒斥反例法是利用覆蓋所有正例拒斥所有反例的思想來尋找規(guī)律。首先，從正例集中選擇一個種子，逐個與反例集進(jìn)行比較。

supportvectormachine(SVM)是一種優(yōu)秀的分類技術(shù)，也可以用于回歸分析(SVR)。這個技術(shù)可以很好的應(yīng)用到高維度數(shù)據(jù)避免維度災(zāi)難。SVM的一個特點是用訓(xùn)練集的子集來表示決策邊界，稱為支持向量。SVM的核心目標(biāo)是找到分類中的最大邊超平面，并使其成為決策邊界。那么什么是最大邊超平面呢？

數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測建模任務(wù)主要包括以下幾類:1 .分類:將數(shù)據(jù)分為不同的類別，如將客戶分為高、中、低價值客戶，或?qū)㈦娮余]件分為垃圾郵件和非垃圾郵件。2.回歸問題:預(yù)測一個連續(xù)值，如股價、銷量、房價等。3.聚類問題:將數(shù)據(jù)劃分為不同的組，使數(shù)據(jù)在同一組內(nèi)相似度高，不同組間相似度低，如將消費者劃分為不同的組，或?qū)⑽恼職w入不同的主題。

挖掘哪個機(jī)器更強(qiáng)？在山東找到藍(lán)翔。公眾交流平臺介紹1 數(shù)據(jù)倉庫是主題導(dǎo)向的、整合的、時間相關(guān)的、不可修改的數(shù)據(jù)集合，數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)是基于信息系統(tǒng)業(yè)務(wù)發(fā)展的需要和數(shù)據(jù)圖書館系統(tǒng)技術(shù)而逐漸獨立出來的一系列新的應(yīng)用技術(shù)。數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)可以看作是基于數(shù)學(xué)和統(tǒng)計的嚴(yán)謹(jǐn)邏輯思維實現(xiàn)“科學(xué)判斷和有效行為”的工具，也是實現(xiàn)“數(shù)據(jù)集成與知識管理”的有效手段。