数据挖掘工具是使用数据挖掘技术从大型数据集中发现并识别模式的计算机软件。数据在当今世界中就意味着金钱，但是因为大多数数据都是非结构化的。因此，拥有数据挖掘工具将成为帮助您获得正确数据的一种方法。下面为大家介绍12款常用的数据挖掘工具。 常用的数据挖掘工具 1.R R是一套完整的数据处理、计...

聚类分析一、概念　　聚类分析是按照个体的特征将他们分类，让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，不同类别之间具有较大的差异性　　聚类分析属于无监督学习　　聚类对象可以分为Q型聚类和R型聚类　　　　Q型聚类：样本/记录聚类  以距离为相似性指标 （欧氏距离、欧氏平方距离、马氏距离、明式距离...

术语或简写备忘(按字母顺序)A/aactivationfunction 激活函数artificialneutron:perceptron(以前)，sigmoidneutron(如今的模型)B/bbackpropagation 反向传播betaversion   &nbs...

变量之间存在着相关关系，比如，人的身高和体重之间存在着关系，一般来说，人高一些，体重要重一些，身高和体重之间存在的是不确定性的相关关系。回归分析是研究相关关系的一种数学工具，它能帮助我们从一个变量的取值区估计另一个变量的取值。OLS（最小二乘法）主要用于线性回归的参数估计，它的思路很简单，就是求一些使得实际值和模型估值...

http://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/details/44773801...

如果客户买了xx物品,那么他可能买YY物品  规则常用的方法,支持度和置信度 支持度是指规则的应验次数置信度就是应验次数所占的比例  直接上代码#面包,牛奶,奶酪,苹果,香蕉fromcollectionsimportOrderedDictimportnumpyasnpf...

接着曾经的《SAS编程与数据挖掘商业案例》，之前全是sas的基础知识，如今開始进入数据挖掘方面笔记，本文主要介绍数据挖掘基本流程以及应用方向，并以logistic回归为例说明。一：数据挖掘综述衡量一个数据挖掘模型价值的唯一标准就是商业目标，为达到一个商业目标。有非常多种方法。仅仅有高效解决商业目标的方法才...

 使用excel进行数据挖掘（2）----分析关键影响因素 在配置环境后，能够使用excel进行数据挖掘。环境配置问题可參阅：http://blog.csdn.net/xinxing__8185/article/details/46445435例子 DMAddins_SampleData....

https://www.cnblogs.com/Yuanjing-Liu/p/9391964.html 目录1、数据挖掘工具对比2、RapidMiner  3、Orange4、Weka4.1介绍4.2使用准备4.3主要功能与使用4.4优缺点4.5开发资源5、KNIME5.1介绍5.2主要功...

转载：https://blog.csdn.net/tcict/article/details/25955373随着互联网、移动互联网和物联网的发展，我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。目前对...

转载：https://blog.csdn.net/u013378306/article/details/87179289Mahout仅提供一些java的算法包，通过Mahout执行这些算法包，并把hdfs上的文件作为输入可以在hadoop上做分布式计算提供的常用算法Mahout提供了常用算法的程序库，可以基于分布式做数...

转载：https://blog.csdn.net/shuke1991/article/details/51941152Mahout是Hadoop系统基于MapReduce开发的数据挖掘/机器学习库，实现了大部分常用的数据挖掘算法。Mahout提供的算法：Classification、Clustering、Dimensi...

2016-08-1017:16数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东西，哪些东西有用就要看具体的业务目标了。最简单的就是统计应用了，比如电商数据，如淘宝统计过哪个省购买泳衣最多、哪个省的女生胸罩最大等，进一步，可以基于用户的浏览、点击、收藏、购买等行为推断用户的年龄、性别、购买能力、爱好等能表示一个人的画像，...

一.现在我主要讲解数据挖掘的基本规范流程数据挖掘通常需要数据收集，数据集成，数据规约，数据清理，数据变换，数据挖掘实施过程，模式评估和知识表示1.数据收集：根据所得的数据，抽象出数据的特征信息，将收集到的信息存入数据库。选择一种合适的数据存储和管理的数据仓库类型2.数据集成：把不同来源，格式的数据进行分类3.数据规约：...

1.过度拟合overfittingt是这样一种现象：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在训练数据外的数据集上却不能很好的拟合数据。此时我们就叫这个假设出现了overfitting的现象。出现这种现象的主要原因是训练数据中存在噪音或者训练数据太少。而解决overfit的方法主要有两种：提前停止树的增长...