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数据挖掘 机器学习
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数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联、预测，而常规数据分析则侧重于解决除此之外的其他数据分析问题：如描述性统计、交叉报表、假设检验等。这是一个高度的归纳，数据挖掘的应用就是把这几类问题演绎的一个过程。训练的大概思路是这样的：对所有已经收集到的特征
关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。随着大量数据不停地收集和存储，许多业界人士对于从他们的数据库中挖掘关联规则越来越感兴趣。从大量商务事务记录中发现有趣的关联关系，可以帮助许多商务决策的制定，如分类设计、交叉购物和贱卖分析。项的集合称为
一次偶然翻看《程序员》杂志，在2012年第四期《新书上架》栏目里看到一本刚刚出版的书——《社交网站的数据挖掘与分析》。这是一本开创时代的的新书，获得Jolt生产效率大奖。这本书主要介绍在Twitter、Facebook、Linkin、Google Buzz
前言随着大数据时代的到来，机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还是学术界，机器学习都是一个炙手可热的方向，但是学术界和工业界对机器学习的研究各有侧重，学术界侧重于对机器学习理论的研究，工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问题。
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