数据挖掘与算法
⑴ 数据挖掘常用算法有哪些
1、 朴素贝叶斯
朴素贝叶斯(NB)属于生成式模型(即需要计算特征与类的联合概率分布)，计算过程非常简单，只是做了一堆计数。NB有一个条件独立性假设，即在类已知的条件下，各个特征之间的分布是独立的。这样朴素贝叶斯分类器的收敛速度将快于判别模型，如逻辑回归，所以只需要较少的训练数据即可。即使NB条件独立假设不成立，NB分类器在实践中仍然表现的很出色。它的主要缺点是它不能学习特征间的相互作用，用mRMR中的R来讲，就是特征冗余。
2、逻辑回归(logistic regression)
逻辑回归是一个分类方法，属于判别式模型，有很多正则化模型的方法(L0，L1，L2)，而且不必像在用朴素贝叶斯那样担心特征是否相关。与决策树与SVM相比，还会得到一个不错的概率解释，甚至可以轻松地利用新数据来更新模型(使用在线梯度下降算法online gradient descent)。如果需要一个概率架构(比如，简单地调节分类阈值，指明不确定性，或者是要获得置信区间)，或者希望以后将更多的训练数据快速整合到模型中去，那么可以使用它。
3、 线性回归
线性回归是用于回归的，而不像Logistic回归是用于分类，其基本思想是用梯度下降法对最小二乘法形式的误差函数进行优化。
4、最近邻算法——KNN
KNN即最近邻算法，其主要过程为：计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离(常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等);对上面所有的距离值进行排序;选前k个最小距离的样本;根据这k个样本的标签进行投票，得到最后的分类类别;如何选择一个最佳的K值，这取决于数据。
5、决策树
决策树中很重要的一点就是选择一个属性进行分枝，因此要注意一下信息增益的计算公式，并深入理解它。
6、SVM支持向量机
高准确率，为避免过拟合提供了很好的理论保证，而且就算数据在原特征空间线性不可分，只要给个合适的核函数，它就能运行得很好。在动辄超高维的文本分类问题中特别受欢迎。可惜内存消耗大，难以解释，运行和调参也有些烦人，而随机森林却刚好避开了这些缺点，比较实用。
⑵ 数据挖掘与算法是什么关系
data mining：数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。reference:数据挖掘2.聚类和分类：关于这些，我相信再好的算法，都会有一定的准确度，我没有说这些东西不重要。
3.如果你的数据量足够大，举个例子说明吧，数据挖掘是这样做的，你要判断什么样的苹果是甜的，应该这样做，去超市买苹果，总结甜苹果的特征 A B ，第二次你也去买苹果，就选具备这些特征值的。存的的问题有可能买到的苹果还不是甜的，可能原因是要同时包含特征C。但是如果你数据量足够大，足够大，你要买的苹果直接能够找到，一模一样的苹果，是不是甜的，都已经知道啦，直接取出来不就好了吗？前提是数据你想要什么有什么。
⑶ 数据挖掘算法是做什么的
算法是利用计算机解决问题的处理步骤，简而言之，算法就是解决问题的步骤。
算法必须具备两个重要条件：
有效性：算法必须要为给定的任务给出正确的结果，即，有满足条件的输入值时，此算法一定要保证正常工作（返回正确的输出值）。表明算法有效性的方法之一就是断点。断点设置在算法的任意位置上，判断此位置是否满足给出的条件，即，程序是否正确运行。
终止性：算法中没有永远反复执行，即，没有无限循环，且不返回答案的情况。算法终止性可以用反复处理结束条件的判断变量，或经过有限次的反复一定能到达结束条件等方法证明。
⑷ 数据挖掘与算法是什么关系
data mining：数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。reference:数据挖掘2.聚类和分类：关于这些，我相信再好的算法，都会有一定的准确度，我没有说这些东西不重要。 3.如果你的数据量足够大，举个例子说明吧，数据挖掘是这样做的，你要判断什么样的苹果是甜的，应该这样做，去超市买苹果，总结甜苹果的特征 A B ，第二次你也去买苹果，就选具备这些特征值的。存的的问题有可能买到的苹果还不是甜的，可能原因是要同时包含特征C。但是如果你数据量足够大，足够大，你要买的苹果直接能够找到，一模一样的苹果，是不是甜的，都已经知道啦，直接取出来不就好了吗？前提是数据你想要什么有什么。 @黄宇恒@肖智博@葛少华@余天升
⑸ 数据挖掘中的经典算法
大家都知道，数据挖掘中有很多的算法，不同的算法有着不同的优势，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。那么大家知道不知知道数据挖掘中的经典算法都有哪些呢？在这篇文章中我们就给大家介绍数据挖掘中三个经典的算法，希望这篇文章能够更好的帮助大家。
1.K-Means算法
K-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k大于n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。这种算法在数据挖掘中是十分常见的算法。
2.支持向量机
而Support vector machines就是支持向量机，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，这种方法广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。这些优点也就成就了这种算法。
3.C4.5算法
然后我们给大家说一下C4.5算法，C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并对ID3算法进行了改进，这种改进具体体现在四个方面，第一就是在树构造过程中进行剪枝，第二就是能够完成对连续属性的离散化处理，第三就是用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足，第四就是能够对不完整数据进行处理。那么这种算法的优点是什么呢？优点就是产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。
相信大家看了这篇文章以后对The k-means algorithm算法、Support vector machines、C4.5算法有了比较是深刻的了解，其实这三种算法那都是十分重要的算法，能够帮助数据挖掘解决更多的问题。大家在学习数据挖掘的时候一定要注意好这些问题。
⑹ 数据挖掘建模和算法区别
数据挖掘建模是一个过程，一般通过数据行业理解、数据预处理、算法选取、测试评估、部署应用这几个环节，算法是一种的模块，现在的大数据挖掘并不在算法而在数据。
数据挖掘建模可以称为一个手段，一整套方案，来实现目标，它是个大方向；
用决策树建模可以认为是比较具体的策略，套路，但是也包含了很多细致的算法；
⑺ 常用的数据挖掘算法有哪几类
常用的数据挖掘算法分为以下几类：神经网络，遗传算法，回归算法，聚类分析算法，贝耶斯算法。
目前已经进入大数据的时代，所以数据挖掘和大数据分析的就业前景非常好，学好大数据分析和数据挖掘可以在各个领域中发挥自己的价值；同时，大数据分析并不是一蹴而就的事情，而是需要你日积月累的数据处理经验，不是会被轻易替代的。一家公司的各项工作，基本上都都用数据体现出来，一位高级的数据分析师职位通常是数据职能架构中领航者，拥有较高的分析和思辨能力，对于业务的理解到位，并且深度知晓公司的管理和商业行为，他可以负责一个子产品或模块级别的项目，带领团队来全面解决问题，把控手下数据分析师的工作质量。
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⑻ 数据挖掘算法
决策树，聚类。。。。神经网络，你要啥
⑼ 数据挖掘模型和数据挖掘算法是一回事吗
你是不是看到SQL Server的SSAS？
模型是指包含一种或多种算法组成一个流程，将数据套进去得到结果。
算法广泛的说就是一切能解决问题的方法。
简化的说（估计是你这个意思）就是其中部分，算法是别人独立思考出来的，一般会归纳成一类一类的