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对数据挖掘的理解
云计算,大数据,
数据挖掘
,机器学习,模式识别。这些概念之间的关系是怎...
答:
所以未来大数据的发展方向,我也挺迷茫。PS:将数据挖掘应用于商业,最最重要的就是如何确定挖掘角度,这需要你对具体应用的领域知识非常了解,需要你有非常敏锐的眼光。至于
数据挖掘的
具体算法,这些就交给我们专门搞研究的吧!(对算法
的理解
也很重要,这可以把算法拓展到你的应用领域)...
数据挖掘
与机器学习的区别
答:
数据挖掘与机器学习的区别 数据挖掘和机器学习的区别和联系,周志华有一篇很好的论述《机器学习和数据挖掘》可以帮助大家
理解
。数据挖掘受到很多学科领域的影响,其中数据库、机器学习、统计学无疑影响最大。简言之,
对数据挖掘
而言,数据库提供数据管理技术,机器学习和统计学提供数据分析技术。由于统计学往往...
数据挖掘的
方法有哪些?
视频时间 00:45
知识发现和
数据挖掘的
关系
答:
基于数据库的知识发现(KDD)和数据挖掘还存在着混淆,通常这两个术语替换使用。KDD表示将低层数据转换为高层知识的整个过程。3、KDD简单定义为:KDD是确定数据中有效的、新颖的、潜在有用的、基本可
理解
的模式的特定过程。而数据挖掘可认为是观察数据中模式或模型的抽取,这是
对数据挖掘的
一般解释。虽然...
数据挖掘的
算法有哪些
答:
决策树算法是
数据挖掘
中常用的预测模型之一。它通过构建树状结构模型,将数据集分类或回归预测。决策树算法包括ID3、C4.5和CART等,它们通过递归地将数据集分割成不同的子集,以形成决策树的各个节点和分支。这种算法易于
理解
和解释,并且在许多领域得到了广泛应用。聚类算法是数据挖掘中一种无监督学习方法。
数据分析和
数据挖掘的
区别是什么?如何做好数据挖掘?哪家做的比较好?
答:
数据分析更多采用统计学的知识,对原数据进行描述性和探索性分析,从结果中发现价值信息来评估和修正现状。
数据挖掘
不仅仅用到统计学的知识,还要用到机器学习的知识,这里会涉及到模型的概念。数据挖掘具有更深的层次,来发现未知的规律和价值。做好数据挖掘需要以下几个步骤:第一、是商业
理解
;第二、...
如何系统地学习
数据挖掘
答:
三、以下是通信行业
数据挖掘
工程师的工作感受。 真正从数据挖掘项目实践的角度讲,沟通能力
对挖掘的
兴趣爱好是最重要的,有了爱好才可以愿意钻研,有了不错的沟通能力,才可以正确理解业务问题,才能正确把业务问题转化成挖掘问题,才可以在相关不同专业人才之间清楚表达你的意图和想法,取得他们
的理解
和支持。所以我认为沟通...
数据挖掘
与数据分析的区别是什么?
答:
1、数据分析与
数据挖掘的
目的不一样 数据分析是有明确的分析群体,就是对群体进行各个维度的拆、分、组合,来找到问题的所在,而数据发挖掘的目标群体是不确定的,需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析,从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。2、数据分析与数据挖掘的思考方式不同 一般来讲,...
(2020年真题)关于
数据挖掘的
说法,正确的有( )。
答:
【答案】:B、C、D、E 1、
数据
源必须是真实的、大量的、有噪声的;2、 发现的是用户感兴趣的知识;3、 发现的知识是可接受、可
理解
、可运用的;4、 并不要求发现放之四海而皆准的知识,仅支持特定的发现问题。
数据
分析技术有哪些
答:
数据分析技术的明确答案有以下几种:1. 预测分析技术 2. 聚类分析技术 3. 关联分析技术 4.
数据挖掘
技术 接下来对以上几种数据分析技术进行详细解释:预测分析技术是一种通过运用统计方法和机器学习算法来预测未来数据趋势的技术。这种技术能够帮助企业或个人更好地
理解数据
变化的规律,并据此做出决策。
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