分類就是在一組類別標簽已知的樣本中訓練一個分類器，使其能夠?qū)σ粋€未知樣本進行分類。算法的分類過程是建立一個分類模型來描述一個預(yù)定的數(shù)據(jù)集或概念集，通過分析由屬性描述的數(shù)據(jù)庫元組來構(gòu)建模型?？梢詤⒖?。常用數(shù)據(jù)挖掘 算法分為以下幾類:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、回歸算法、聚類分析算法、貝葉斯/12。目前已經(jīng)進入大數(shù)據(jù)時代，所以數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)分析的就業(yè)前景都很好。學好大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘可以在各個領(lǐng)域發(fā)揮自己的價值；同時，大數(shù)據(jù)分析不是一朝一夕的事情，需要你積累的數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗，不會輕易被替代。

1、樸素貝葉斯樸素貝葉斯(NB)屬于一種生成式模型(即需要計算特征和類的聯(lián)合概率分布)，計算過程非常簡單，做一堆計數(shù)就行。NB有一個條件獨立性假設(shè)，即在類別已知的情況下，特征之間的分布是獨立的。這樣，樸素貝葉斯分類器會比判別模型(如邏輯回歸)收斂得更快，因此它只需要較少的訓練數(shù)據(jù)。即使NB條件獨立性假設(shè)不成立，NB分類器在實踐中仍然表現(xiàn)良好。

2.Logistic回歸Logistic回歸是一種分類方法，屬于判別模型。正則化模型的方法有很多(L0，L1，L2)，不需要像樸素貝葉斯那樣擔心特征是否相關(guān)。與決策樹和SVM相比，我們可以得到很好的概率解釋，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onlinegradientstage)。

data 挖掘的核心是數(shù)據(jù)建模的過程。所有的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品都有這個建模過程，不同的是他們構(gòu)造模型的方式不同。可以使用許多不同的數(shù)據(jù)。決策樹是一種經(jīng)常使用的技術(shù)，它可以用來分析數(shù)據(jù)以及進行預(yù)測。常用的算法有CHAID、CART、ID3、C4.5，決策樹方法直觀，這是它最大的優(yōu)點。缺點是隨著數(shù)據(jù)復雜度的增加，分支數(shù)量增加，管理難度加大。

近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越來越受到人們的重視，因為它為解決大型復雜問題提供了一種相對有效和簡單的方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用于兩類問題:分類和回歸。它最大的優(yōu)點是能準確預(yù)測復雜問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點是網(wǎng)絡(luò)模型是黑箱，預(yù)測值難以理解；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過擬合。IBM、SAS、SPSS、HNC、ANGOSS等公司都是該產(chǎn)品的供應(yīng)商。

有很多7、帶你了解數(shù)據(jù) 挖掘中的 經(jīng)典 算法

data-2算法，不同的算法有不同的優(yōu)勢，也發(fā)揮不同的作用。可以說算法為數(shù)據(jù)挖掘立下了汗馬功勞。要想知道數(shù)據(jù)挖掘，就得知道這些算法。下面繼續(xù)介紹相關(guān)數(shù)據(jù)。1.TheApriorialgorithm，Apriori 算法最有影響力挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項集算法。

該關(guān)聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層、布爾型關(guān)聯(lián)規(guī)則。這里，所有支持度大于最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱為頻率集。這個算法比較復雜，但是也很實用。2.最大期望算法在統(tǒng)計計算中，最大期望算法是求概率模型中參數(shù)的最大似然估計算法，其中概率模型依賴于不可觀測的隱變量。最大期望常用于機器學習和計算機視覺的數(shù)據(jù)聚合領(lǐng)域。

姓名:崔勝學No。:【嵌入式牛簡介】:kNN 算法本文討論的是監(jiān)督學習中的分類方法之一。所謂監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習，是指訓練數(shù)據(jù)是否被標注，如果是，則為監(jiān)督學習，否則為無監(jiān)督學習。監(jiān)督學習是根據(jù)輸入數(shù)據(jù)(訓練數(shù)據(jù))學習一個模型，可以預(yù)測后續(xù)的輸入。在監(jiān)督學習中，輸入變量和輸出變量可以是連續(xù)的，也可以是離散的。如果輸入變量和輸出變量都是連續(xù)變量，則稱為回歸；如果輸出變量是有限離散變量，則稱為分類；眾所周知，數(shù)據(jù)挖掘中有很多算法，不同的算法有不同的優(yōu)勢，在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠的影響。那么你知道數(shù)據(jù)中的-3算法-2/嗎？在本文中，我們將向您介紹數(shù)據(jù)挖掘 3 算法希望這篇文章能更好的幫助你。1.kmeans算法kmeansalgorithm算法是一個集群算法，n個對象按照屬性劃分成k個分區(qū)，其中k大于n。

它假設(shè)對象屬性來自空間向量，目標是最小化每個組內(nèi)的均方誤差之和。這種算法在數(shù)據(jù)挖掘/中很常見，2.支持向量機(Supportvectormachines)和支持向量機(support vector machines)都是支持向量機，簡稱SV機(本文統(tǒng)稱為SVM)。它是一種監(jiān)督學習方法，廣泛應(yīng)用于統(tǒng)計分類和回歸分析，支持向量機將向量映射到一個更高維的空間，在這個空間中建立一個具有最大區(qū)間的超平面。