回归分析预测数据挖掘原理与实践第四章PPT

非线性回归的第四章 PPT，内容讲得挺接地气的。讲的是那种 y 和 x 不是线性关系的情况，嗯，像 指数增长、对数回归这些，直接上线性模型肯定不准。它教你怎么通过变换把问题绕回来，变成线性的，方便建模。 比如说 log(y) = a + b*x 这种套路，常见又好用。PPT 里还举了实际模型例子，看着不空洞。而且讲得蛮清晰的，不是那种让你看半天也不懂的风格，适合刚接触 非线性回归的你。 你要是对 Matlab 感兴趣，相关资料还真不少：像用 Fminspleas 拟合的文章，效率还不错；还有直接线性变换实现也挺实用的。顺手能找到一堆可以借鉴的例子。 ，这份 PPT 是一个蛮合适的入门材料。如果

朴素贝叶斯分类算法挺经典的，在数据挖掘中用得也蛮多的。这份资源展示了如何对weather数据集应用朴素贝叶斯算法，预测样本X={rainy,hot,normal,weak,?}的play ball类标号属性。通过求解样本在play=‘yes’和play=‘no’的概率，最终预测出更率的类。你看，这种方式挺适合类似天气、体育类数据的分类问题。推荐给正在学习数据挖掘或者需要用朴素贝叶斯算法做分类的同学。如果你对Matlab感兴趣，还可以参考这份代码资源：朴素贝叶斯 Matlab 代码的资源下载，对于实战中的算法实现比较有。有点注意的是，数据集大小和特征选择的合理性，会影响最终的分类效果。如果你正好

NaiveBayes函数描述如下：输入为未知类标号样本X={x1,x2,…,xn}，输出为样本X所属的类别号。算法步骤为：(1) 遍历每个类别Cj，计算X属于每个类别Cj的概率；(2) 计算训练集中每个类别Cj的概率P(Cj)；(3) 计算概率值；(4) 选择概率值最大的Cj作为输出类别。

4.1 创建和操作表，包括数据完整性和约束条件。4.2 修改表结构以及介绍分区表。4.3 创建和操作视图。

本章介绍了数据挖掘的基础理论与实际应用，包括决策树分类、贝叶斯分类、K-最近邻分类、集成学习以及回归方法。

数据挖掘第四章的 PPT 里，连续属性讲得还挺细，像income > 4200这种条件判断用得比较多，适合搞分类模型的同学参考一下。你要是用 C4.5、CART 这些算法，就会碰到连续值分裂的逻辑，PPT 里这个点解释得还不错。 比较推荐你搭配R 语言数据挖掘那篇一起看，里面有些案例代码也挺实用的。要是你对 MATLAB 熟，就顺带看看MATLAB 教程第四章，换个角度理解也蛮有收获。 哦对了，连续属性的时候别忘了做归一化或者标准化，是你后续还要接模型或者画图的话，不容易出问题。比如收入4200、10000差距大，模型容易偏向高值那一类。 如果你还在懵怎么拆分连续变量，可以照着 PPT 例子自

在本节中，我们将深入探讨R语言在数据挖掘领域的应用，特别关注于“R数据挖掘第四章”的内容。R语言作为一种强大的统计分析工具，在数据挖掘中具有不可替代的地位，不仅因其开源特性，还因其丰富的数据分析包和可视化工具。本章将重点介绍R在数据预处理、模型构建、结果评估等关键技术，以及使用dplyr和tidyr包进行数据操作和整理的方法。同时，还将涵盖机器学习算法如线性回归、逻辑回归、决策树等的应用，并介绍ggplot2包在数据可视化中的重要性。通过本章的学习，您将能够更好地利用R语言挖掘数据的潜在价值。

这是关于数据库MySQL查询与应用的PPT课件。

Oracle官方文档概述，这是其中的第四节。