数据挖掘是一项综合计算机科学、统计学和机器学习的技术,从大数据中提取出有价值的信息。介绍了数据预处理的重要性,包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等关键步骤。此外,详细讨论了数据挖掘中的分类、聚类和关联规则学习等核心任务,以及特征选择和监督/无监督学习策略。最后,提及了集成学习、评估与验证方法以及常用的数据挖掘工具和技术。《数据挖掘导论》适合初学者,为他们提供理论与实践并重的学习体验。
深入探索数据挖掘基础
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通过学习,您将理解数据挖掘如何自然地从数据库技术演进而来,以及它为何如此重要。 您将了解数据挖掘系统的通用架构,并探索可挖掘的数据类型、可发现的模式类型,以及哪些模式能够提供有价值的知识。
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数据挖掘与统计学并非泾渭分明,许多数据挖掘技术如CART、CHAID等都源于统计理论,并由统计学者发展而来。可以说,高等统计学中的多变量分析为数据挖掘提供了强大的支撑。
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