既然决定从事互联网行业，那就得给自己找一个不错的方向，并为之不断学习~ 数据挖掘的概念： 数据挖掘可以简单的理解为从大量数据中提取或挖掘知识或者说是知识发现。...数据挖掘的步骤： 数据挖掘作为知识发现的过程，一般由三个主要阶段组成： 数据准备 数据挖掘 结果的解释评估 知识的发现可以描述为这三个阶段的反复过程。 ?...数据准备 数据准备过程可以针对数据仓库，也可以是普通数据文件。数据准备分为三个子步骤： ? 数据选取。 目的是确认挖掘任务的操作对象。 数据预处理。...一般包括消除噪声，推导计算缺省数据，消除重复记录、完成数据类型转换等。 数据变换。目的是将数据转换为适合数据挖掘需要的形式。 数据挖掘 数据挖掘首先要确定挖掘的任务或目的。...数据挖掘任务大致可以分为两大类： ? 分类预测任务 分类预测任务是从已经分类的数据中学习模型，并使用学习出来的模型去解决新的未分类的数据。例如：给出一个顾客的消费情况，判断其是重要客户的可能性。
然而数据挖掘除了建模外，还有不少其他要做的工作(本文后面会一一讲到)，因此涉及到不少其他知识，如下图所示： ? 数据挖掘的基本任务 数据挖掘的两大基本目标是预测和描述数据。...在A公司的数据引擎团队中，主要人员分成A、B、C、D四个大组。这四个大组的分工非常明确，如下图所示： ?...这里也能看出A公司的数据挖掘工程架构主要由三大块组成：底层数据仓库、中间数据引擎、高层可视化/前端输出。很多小伙伴问我，你是一名数据挖掘工程师呀，可为什么你前面的博文都是数据仓库和数据可视化呢？...小结 数据挖掘涵盖的面非常大，本文仅旨在让读者对数据挖掘有一个感性的认识。...关于什么是数据挖掘如果读者还不清楚的话也不要纠结，跟着本系列一起学习一定能有所收获并会最终发现：数据挖掘是一门非常有趣的学问，比单纯的写代码要有意思多了。
什么是文本挖掘 文本挖掘是一门交叉性学科，涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。...文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web)；文档内容是人类所使用的自然语言，缺乏计算机可理解的语义。 传统数据挖掘所处理的数据是结构化的，而文档(web)都是半结构或无结构的。...目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量，但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维，那么这个向量的维度将是非常的大。...海量用户行为数据背后，隐藏的就是消费行为逻辑，什么样的广告用户最买单？不同区域的人购买习惯差异是什么？不同年龄与性别的人在不同时期都在消费什么？PC与移动的用户及用户行为差异是什么？...尊重每一个“我”的存在，是大数据应用从人性及用户行为出发，挖掘有效信息的根本。 未来，数据收集和分析能力的强弱可能决定了企业的核心竞争力。
什么是数据仓库？...数据挖掘解决的四大类问题 1、分类 分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。...在第一个阶段我们必须从商业的角度上面了解项目的要求和最终目的是什么. 并将这些目的与数据挖掘的定义以及结果结合起来。...数据理解(Data understanding)：数据是我们挖掘过程的“原材料”，在数据理解过程中我们要知道都有些什么数据，这些数据的特征是什么，可以通过对数据的描述性分析得到数据的特点。...总结 以上分别介绍了数据仓库和数据立方体，并且介绍了数据挖掘要解决的四大类问题，任何跟数据挖掘相关的问题都可以先归类到这四大类问题中，然后再根据相应的算法进行解决。
什么是数据挖掘 前两天看到群里有人问，什么是数据挖掘，现在就数据挖掘的概念做一下分析，并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西，为啥大数据来了数据挖掘也火了（其实原来就挺火）。...它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。...3、特征 看具体分析的内容是什么，比如互联网类，就是用户画像这类的需求，根据不同的用户给用户群打相应的标签。 下图是一个示意图： ?...数据挖掘涉及的领域 数据挖掘是计算机学科中的一个交叉研究领域，其研究方法与多个其他科学紧密相连，如：统计、机器学习、专家系统、信息检索、社会网络、自然语言处理和模式识别等等。...总结 这里简单的介绍了一下数据挖掘的概念以及数据挖掘的展现形式和数据挖掘到底能做一些什么，在后面会继续深和的介绍，以期和大家一起提高。
你是否想过为什么图书馆的管理员能够将几千本几万本的书籍进行快速的管理？你是否好奇习近平总书记的政府工作报告，随着时间的推移，他传达的信息有什么变化？...其实，以上问题的答案均离不开一个词：“文本挖掘”。现在这个世界，文本数据已经泛滥成灾。大概80-90%的数据都是文本形式的。想从海量的文本数据中获得有价值的信息，必须具备分析文本数据的能力。...01 文本挖掘简介 文本挖掘可以说是NLP自然语言处理所研究问题的一个分支，是多学科的融合，涉及计算机、数据挖掘、机器学习、统计学等。...文本挖掘和数据挖掘不同之处：文档是属于非结构化数据，不能直接将数据挖掘的技术直接用于文档挖掘，需要转换为结构化数据才能用于数据分析，并帮助领导决策产生一定的价值。...03 R语言与文本挖掘 R 语言文本数据这类非结构化数据，需要用到很多工具包，使得R能够处理文本数据。 数据获取：RCurl、XML，用于实现爬虫与网页解析。
数据人有话说 Google 的 PageRank 曾是主宰 Google 排名算法的一个主要因素，一度我们看一个网站的排名，往往会先去分析它的 PageRank 是多少。...相反，如果我们了解了一个搜索引擎是如何对搜索结果进行排名的，那么我们完全可以从中做手脚，这样的话这个搜索引擎就没有什么意义了。...前言 这系列文章主要讲述2006年评出的数据挖掘10大算法（见图1）。文章的重点将偏向于算法的来源以及算法的主要思想，不涉及具体的实现。如果发现文中有错，希望各位指出来，一起讨论。 ?...核心思想 常言道，看一个人怎样，看他有什么朋友就知道了。也就是说，一个人有着越多牛X朋友的人，他是牛X的概率就越大。将这个知识迁移到网页上就是“被越多优质的网页所指的网页，它是优质的概率就越大”。...或者说，这个严重依赖于初始值的算法有什么意义吗？ 依赖于合理初始值的PageRank算法是没意义的，那么不依赖于初始值的PageRank算法就是有意义的了。
关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。...你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。...这叫数据挖掘。 数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。...而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。...1、数据挖掘需要‘神马样’的流程？ ? 2、哥，有没有详细点的，来个给力的！ ? 3、数据挖掘在商业上的理解是？ ? 4、数据在统计意义上有哪些类型？ ? 5、他们的含义是什么呢？ ?
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 什么是文本挖掘 文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程。...文本挖掘是一个多学科混杂的领域，涵盖了多种技术，包括数据挖掘技术、信息抽取、信息检索，机器学习、自然语言处理、计算语言学、统计数据分析、线性几何、概率理论甚至还有图论。...文本挖掘预处理 文本挖掘是从数据挖掘发展而来，但并不意味着简单地将数据挖掘技术运用到大量文本的集合上就可以实现文本挖掘，还需要做很多准备工作。...文本挖掘大致可由三部分组成：底层是文本数据挖掘的基础领域，包括机器学习、数理统计、自然语言处理；在此基础上是文本数据挖掘的基本技术，有五大类，包括文本信息抽取、文本分类、文本聚类、文本数据压缩、文本数据处理...不过基于中文的文本挖掘也有非常多的使用，比如各大媒体的2011十大关键词盘点。
例如2020年2月运营收入下降50%，是什么原因导致的呢，是各项业务收入都出现下降，还是个别业务收入下降引起的，是各个地区业务收入都出现下降，还是个别地区业务收入下降引起的。...数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法，就是从大量的数据中挖掘出有用的信息，它是根据用户的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息，以满足用户的特定需求。...数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。一般来说，数据挖掘侧重解决四类数据分析问题:分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式和规律。...数据分析与数据挖掘的本质是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识。 数据展现 一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，我们常说用图表说话就是这个意思。...分布式技术 什么是分布式 分布式系统是指：一个硬件或软件，其组件会分布在不同的计算机上，彼此之间仅仅通过网络消息传递进行通信和协调的系统。
阅读本文之前，建议先阅读上一篇：什么是神经网络？ 本文由gpt4辅助撰写（gptschools.cn） 什么是大模型？...这些技术和策略共同支持了大模型的开发和应用，使其在各种复杂任务中取得了出色的性能。然而，大模型也带来了训练成本、计算资源和数据隐私等方面的挑战。 什么是大模型的参数？...这也是为什么大模型通常需要特殊的硬件资源（如GPU或TPU）和优化策略（如分布式训练和混合精度训练）来进行有效训练的原因。...上述并行训练方法通常使用了以下通信原语： 数据并行-通信原语 AllReduce：AllReduce 是一种将所有参与者的数据汇总起来并将结果广播回所有参与者的通信原语。...AllGather：AllGather 是将每个设备的数据收集在一起，并将结果发送到所有设备。这在某些数据并行任务中可能会用到，例如将不同设备产生的激活值或梯度拼接起来。
AdaBoost 是个构建分类器的提升算法。 也许你还记得，分类器拿走大量数据，并试图预测或者分类新数据元素的属于的类别。 但是，提升(boost) 指的什么？...什么是懒散学习法呢？和存储训练数据的算法不同，懒散学习法在训练过程中不需要做许多处理。只有当新的未被分类的数据输入时，这类算法才会去做分类。...你可能会怀疑…kNN 是怎么计算出最近的是什么？ 对于连续数据来说，kNN 使用一个像欧氏距离的距离测度，距离测度的选择大多取决于数据类型。有的甚至会根据训练数据学习出一种距离测度。...第四步：计算其他类时也做类似的计算： 因为0.252大于0.01875，Naive Bayes 会把长形，甜的还是黄色水果分到香蕉的一类中。 这是个监督算法还是非监督算法呢？...为了构造分类和回归树模型，需要给它提供被分类好的训练数据集，因此 CART 是个监督学习算法。 为什么要使用 CART 呢？
谈到BI，就会谈到数据挖掘(Data mining)。数据挖掘是指用某些方法和工具，对数据进行分析，发现隐藏规律并利的一种方法。下面我们将通过具体的例子来学习什么是数据挖掘。...案例“上大学分析”-体验什么是数据挖掘 某社会机构，收集了大量的学生考大学的数据。该机构希望找出一些规律，以推动更多的学生考大学。...收集到的数据如下： ? 你可能会考虑用SQL语句进行查询分析。但问题是： 1.用什么语句查呢？要组合什么条件呢？ 2.你想查到怎样的结果呢？这个结果对决策有帮助吗？ 那数据挖掘一下吧！但如何挖掘呢？...以上这个例子已经经过我的简化和提炼，其目标就是让大家能容易理解什么是数据挖掘，实际工作中的数据挖掘难度是很高的，需要具备这些能力： 1.能深彻体会业务的要求，能将客户笼统的需求转化为实在的工作指导。...数据挖掘是高精尖的技术，是改变世界的一种技术，希望我们能涌现出一批批实实在在的数据挖掘精英，改变我们的生活，改变我们的世界！
在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法，今天我打算用简单的语言来解释一下。...一旦你知道了这些算法是什么、怎么工作、能做什么、在哪里能找到，我希望你能把这篇博文当做一个跳板，学习更多的数据挖掘知识。 还等什么？这就开始吧！ ? 1.C4.5算法 C4.5是做什么的？...为了做到这一点，需要给定 C4.5 表达内容已分类的数据集合。 等下，什么是分类器呢？ 分类器是进行数据挖掘的一个工具，它处理大量需要进行分类的数据，并尝试预测新数据所属的类别。...Orange 是一个用于数据挖掘的开源数据可视化和分析工具，它的决策树分类器是用 C4.5实现的。 分类器是很棒的东西，但也请看看下一个聚类算法…. 2. k 均值聚类算法 它是做什么的呢？...因为开始需要使用一个数据集让 SVM学习这些数据中的类型。只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。 为什么我们要用 SVM 呢？ SVM 和 C4.5大体上都是优先尝试的二类分类器。
什么是大语言模型？ 关于大语言模型是什么、为什么它们被使用、不同类型以及未来可能涉及的 LLM（大语言模型）应用的基础知识。 翻译自 What Is a Large Language Model?...在本文中，我们将提供大语言模型的定义，并讨论 LLM 的含义。使用这个资源来探讨大语言模型是什么，LLM 在人工智能背景下是什么，为什么它们被使用，不同类型的大语言模型以及未来可能的发展。...随着这一话题变得越来越受欢迎，越来越多的人熟悉 LLM 代表大语言模型。 什么是 LLM？...大语言模型与其他机器学习模型的对比 要确定何时可以使用大语言模型而不是使用使用较小数据集的其他机器学习模型，重要的是要确定 LLM 与使用较小数据集的模型相比的优势和局限性。...在未标记数据上训练的模型可能具有一定程度的偏见。 LLM 有时可能会产生幻觉，即不准确的响应。 结论 那么，什么是大语言模型？实际上，大语言模型可以是许多不同的东西，因为大语言模型的潜力是巨大的。
先从概念上了解数据挖掘 为什么进行数据挖掘 我们生活在大量数据日积月累的年代。分析这些数据是一种重要需求。...数据挖掘能把大型数据转化成知识 数据挖掘是信息数据的进化 可以挖掘什么样的数据 数据库数据 关系数据库是表的汇集，表中通常有大量关系数据 数据仓库数据 数据仓库是从一个或者多个数据源收集的信息存储库，...可以挖掘什么类型的模式 特征化与区分 数据特征化 目标类数据的一般或者全部汇总，特征化的输出一般使用饼图、条形图、曲线图等等，比如汇总一年花费5000元以上的用户 数据区分 将数据对象的一般特征进行比较...信息检索 面向什么类型的应用 哪里有数据，哪里就有数据挖掘 电子商务 web搜索引擎 等等.....数据挖掘面临的问题 1、挖掘方法 2、用户交互 3、有效性与可伸缩性 4、数据类型的多样性 5、数据挖掘与社会
本文内容来自：李航博士的新浪博客 网址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_7ad48fee0101cgy0.html 导读 大数据挖掘中最重要的是决定挖掘什么样的知识，这是在数据的收集...前者是在数据的收集、处理、挖掘中都要考虑的问题，后者往往仅限于挖掘。“怎么挖”通常是数据挖掘研究的核心，但是“挖什么”在数据挖掘的应用中往往更为重要，因为它决定了挖掘结果的价值。...下面，结合自己在互联网搜索中的大数据挖掘工作经验，介绍对这些策略的体会。 尽量设想挖掘的场景 收集数据是数据挖掘的第一步，需要判断记录、采集哪些数据，这直接影响了能从数据中挖掘什么样的知识。...其实，我们想怎样看世界决定了我们看到的世界是什么样的。只有当对数据挖掘的内容有比较清晰的想法的时候，才能对数据的收集范围有比较明确的界定。所以，尽量设想挖掘场景是必不可少的。...用户的行为数据大多遵循幂率分布（power law distribution），现在基于统计的数据挖掘方法对尾部数据依然是束手无策。 4 总结 大数据挖掘关键是决定挖什么，这比决定怎么挖更为重要。
数据挖掘通用流程CRISP-DM的缔造者之一Tom Khabaza曾总结了在数据挖掘上的九大定律，如下所示： （1）Business Goals Law：每个数据挖掘解决方案的根源都是有商业目的的。...（2）Business Knowledge Law：数据挖掘过程的每一步都需要以商业信息为中心。 （3）Data Preparation Law：数据挖掘过程前期的数据准备工作要超过整个过程的一半。...对于数据挖掘者来说没有免费的午餐，数据挖掘的任何一个过程都是来之不易的。 （5）Watkins’ Law：此定律以此命名是因为David Watkins首次提出这个概念。...这个定律说的是在数据的世界里，总是有模式可循的。您找不到规律不是因为规律不存在，而是因为您还没有发现它。 （6）Insight Law：数据挖掘可以把商业领域的信息放大。...（8）Value Law：数据挖掘模式的精准和稳定并不决定数据挖掘过程的价值，换句话说技术手段再精妙，没有商业意义和合适的商业应用是没有价值的。
1.1 什么是数据挖掘 数据挖掘就是对存在的数据集进行分析和总结而产出有价值信息的过程。...有时数据挖掘也用来泛指一种方法，即数据挖掘是对数据进行处理，并从数据中分析、提炼、总结出有价值的信息的方法。 数据挖掘是大数据时代必然的产物，是对数据进行利用的办法，也是大数据时代最具有挑战性的工作。...包括百度在内，其采集了大量的数据，也开发了大量的数据应用，但相对于其所拥有的数量级，其数据的挖掘和应用仍然是非常少的。 数据本身没有什么商业价值，从数据中挖掘出来的商业洞察和基于该洞察的应用才有价值。...1.3 什么是文本挖掘 文本挖掘是从文本数据中抽取有意义或者有价值信息的一种数据处理技术。...文本挖掘是最近几年才开始兴起的方法，特别是当社交媒体出现并快速普及之后，为了监测社交媒体上大家的言论所进行的一种数据挖掘方法，是在常规数据挖掘的基础上，以文本中的语意为对象进行的分析。
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。...从这个意义上说，统计学主要是通过机器学习来对数据挖掘发挥影响，而机器学习和数据库则是数据挖掘的两大支撑技术。...从数据分析的角度来看，绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域，但机器学习研究往往并不把海量数据作为处理对象，因此，数据挖掘要对算法进行改造，使得算法性能和空间占用达到实用的地步。...同时，数据挖掘还有自身独特的内容，即关联分析。 而模式识别和机器学习的关系是什么呢，传统的模式识别的方法一般分为两种：统计方法和句法方法。...至于，数据挖掘和模式识别，那么从其概念上来区分吧，数据挖掘重在发现知识，模式识别重在认识事物。 机器学习的目的是建模隐藏的数据结构，然后做识别、预测、分类等。因此，机器学习是方法，模式识别是目的。
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