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【经典书】图数据挖掘算法，安全性及应用

来源：专知本文为书籍推荐，建议阅读5分钟这本书提供了图数据挖掘方法的最先新综述。...图数据非常强大，因为它能够为对象之间的任意关系建模，并在生物信息学、交通网络、科学协作、万维网和社交网络等领域的一系列现实世界应用中遇到它。图数据挖掘用于从图数据中发现有用的信息和知识。...在这种背景下，各种先进的技术，包括图嵌入和图神经网络，最近被提出来提高图数据挖掘的性能。这本书提供了图数据挖掘方法的最先新综述。...此外，一些强大的数据挖掘或人工智能技术，如知识图和深度神经网络，也是网络!...在这本书中，我们主要关注图表数据上典型的监督学习。特别地，前三章介绍了最先进的图数据挖掘算法，包括节点分类、链接预测和图分类，然后一章介绍了图增强，以进一步增强现有的图数据挖掘算法。

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【经典书】数据科学探索

现在是进入数据科学领域的最佳时机。但是你从哪里开始呢?数据科学是一个广泛的领域，包括统计学、机器学习和数据工程等方面。人们很容易变得不知所措，或最终只学习数据科学的一小部分或单一的方法。...当您探索不同的建模实践时，您将看到如何在数据科学中使用R、Python和其他语言的实际示例。数据科学是一个涉及统计学、机器学习和数据工程等方面的广泛领域。...我们的书《实用数据科学与R》向读者介绍了R语言中的基本预测建模。但是，我们的意图绝不是暗示数据科学家可以将自己限制在一个问题领域或一种实现语言。现在是进入数据科学的大好时机。免费工具和材料的数量激增。...存储和管理大型数据集现在明显更容易了。然而，这种多样性似乎势不可挡，并造成分裂。传统的统计学家可能不认为文本分析是数据科学，类似地，使用神经网络分析图像的人可能不会欣赏经典的统计推理。...为了说明这个概念，我们把我们的书和曼宁的其他书名中的章节样本放在一起。它们涵盖了与数据科学相关的各种主题，突出了各种领域和编程语言。

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数据挖掘技术与经典案例分析

作者：王良，硕士，毕业于北京师范大学，计算数学专业，研究方向基于大数据的数据挖掘应用研究及数据系统开发来源：内容摘自北京城垣数字科技有限责任公司与北京城市规划设计研究院规划信息中心成功举办的“城垣新势力沙龙...微信公号（cityif）内容简介：在这个信息爆炸的年代，产生数据的渠道迅速增加，数据库中的数据量也成指数增加，大数据从2012年成为一个热门词汇，它之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在它后面数以万亿美元的市场机会...那么如何从收集到的数据中找到有用信息的方法变得尤为重要，如何使数学算法与大数据有机的结合起来，并应用到城乡规划中成为目前城市规划中研究热点，而数据挖掘就是其中最关键的技术。...本次演讲通过回答下面的五个问题： 1.什么是数据挖掘？ 2.为什么要用数据挖掘？ 3.数据挖掘的流程是什么？ 4.数据挖掘有哪些方法？ 5.数据挖掘使用在哪些领域？...演讲让听众对数据挖掘有一个全面的认识，然后结合具体案例阐述数据挖掘的相关应用，期待大家对数据挖掘有一个直观的印象，并在规划行业得到充分的应用。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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数据挖掘十大经典算法

数据挖掘十大经典算法一、 C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法....二、数据挖掘十大经典算法(2) k-means 术语“k-means”最早是由James MacQueen在1967年提出的，这一观点可以追溯到1957年 Hugo Steinhaus所提出的想法。...三、数据挖掘十大经典算法(3) Svm 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。...四、数据挖掘十大经典算法(4)Apriori Apriori算法是种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它的核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。...八、数据挖掘十大经典算法(8) kNN 1、K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

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关于数据挖掘的问题之经典案例

依据交易数据集 basket_data.csv挖掘数据中购买行为中的关联规则。问题分析：如和去对一个数据集进行关联规则挖掘，找到数据集中的项集之间的关联性。...pandas 库是 Python 用来处理数据的非常常用的库，而 apyori 库则是专门用于进行关联规则挖掘的算法库。接着读取数据集，将其转换为 DataFrame 对象 df。...最后，遍历挖掘出来的关联规则，将关联规则的结果输出到控制台上。思考：为了实现效果,首先必须将数据集的格式转换为 apyori 库可用的格式，也就是列表的形式。...根据实际应用场景，结合数据集的特点和需求，设置关联规则挖掘参数。所有前期工作准备就绪之后,便开始遍历输出关联规则，查看结果并进行分析。...代码解析 import pandas as pd from apyori import apriori 导入 pandas 库，用于对数据进行处理；导入 apyori 库，用于进行关联规则挖掘。

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【数据挖掘】PageRank 为什么跻身数据挖掘十大经典算法？

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。...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。 ?

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PPT | 数据挖掘技术与经典案例分析

作者：王良，硕士，毕业于北京师范大学，计算数学专业，研究方向基于大数据的数据挖掘应用研究及数据系统开发来源：内容摘自北京城垣数字科技有限责任公司与北京城市规划设计研究院规划信息中心成功举办的“城垣新势力沙龙...微信公号（cityif）内容简介在这个信息爆炸的年代，产生数据的渠道迅速增加，数据库中的数据量也成指数增加，大数据从2012年成为一个热门词汇，它之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在它后面数以万亿美元的市场机会...那么如何从收集到的数据中找到有用信息的方法变得尤为重要，如何使数学算法与大数据有机的结合起来，并应用到城乡规划中成为目前城市规划中研究热点，而数据挖掘就是其中最关键的技术。...本次演讲通过回答下面的五个问题： 1.什么是数据挖掘？ 2.为什么要用数据挖掘？ 3.数据挖掘的流程是什么？ 4.数据挖掘有哪些方法？ 5.数据挖掘使用在哪些领域？...演讲让听众对数据挖掘有一个全面的认识，然后结合具体案例阐述数据挖掘的相关应用，期待大家对数据挖掘有一个直观的印象，并在规划行业得到充分的应用。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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经典回顾 | 十大数据挖掘领域的经典算法

来源：51cto.com 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法...不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1....The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。...第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。...转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。

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经典“西瓜书”的学习伴侣“南瓜书”出版

南瓜书是经典“西瓜书”《机器学习》公式完全解析指南，2020年5月发布之初便荣登 GitHub Trending第 2，受到了读者的一致好评，并得到了多名知乎、微博大V主动推荐！...首先，确切地说，这是一本“伴侣书” 类似于咖啡伴侣一样，这本书是周志华教授的“西瓜书”——《机器学习》的伴侣书，它也有一个可爱的名字 ——“南瓜书”....这是一本与众不同的书。首先，这是一本“伴侣书”。类似于咖啡伴侣一样，这本书是周志华教授的“西瓜书”——《机器学习》的伴侣书，它也有一个可爱的名字——“南瓜书”。...案例2：在推导过程中给出新的解题思路，例如：向量化的应用案例3：数学知识扩展，例如贝叶斯学派的扩展 4 对于本书有几点阅读建议首先，这本“南瓜书”要和“西瓜书”配套阅读南瓜书的最佳使用方法是以西瓜书为主线...内容简介：周志华老师的《机器学习》（俗称“西瓜书”）是机器学习领域的经典入门教材之一。

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数据挖掘实战（一）：Kaggle竞赛经典案例剖析

Load data 和正常的套路一样，Id的没有什么卵用但是每个数据集都喜欢加的东西，因此我们弄死它就好了。...正常的套路要先进行Data Statistics之后，才能进行对数据集的操作，否则误删了有价值的数据。。。就不大好了。。。先看看数据集里有什么东西？...大家发现这个数据集很有趣的地方就是，他的数据类型全部都是int64的，这样Data cleaning的时候压力会小一点。...由于Kaggle的数据集内容本身没有什么需要清理的需求，所以Data Cleaning做到这一步就差不多了。...严谨的数据科学家是不会放过它滴。

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十个有趣的“大数据”经典数据挖掘案例

近两年，“大数据”这个词越来越为大众所熟悉，“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前，面对大数据，相信许多人都一头雾水。下面我们通过十个经典案例，让大家实打实触摸一把“大数据”。...如今，“啤酒＋尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。数据新闻让英国撤军 2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。...其实，“魔镜”是苏州国云数据科技公司的一款牛逼的大数据可视化产品，而且是国内首款喔。在现在，“魔镜”可以通过数据的整合分析可视化不仅可以得出谁是世界上最美的女人，还能通过价量关系得出市场的走向。...在不久前，“魔镜”帮助中石等企业分析数据，将数据可视化，使企业科学的判断、决策，节约成本，合理配置资源，提高了收益。...奥巴马大选连任成功 2012年11月奥巴马大选连任成功的胜利果实也被归功于大数据，因为他的竞选团队进行了大规模与深入的数据挖掘。

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十个有趣的“大数据”经典数据挖掘案例

近两年，“大数据”这个词越来越为大众所熟悉，“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前，面对大数据，相信许多人都一头雾水。下面我们通过十个经典案例，让大家实打实触摸一把“大数据”。...如今，“啤酒＋尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。数据新闻让英国撤军 2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。...其实，“魔镜”是苏州国云数据科技公司的一款牛逼的大数据可视化产品，而且是国内首款喔。在现在，“魔镜”可以通过数据的整合分析可视化不仅可以得出谁是世界上最美的女人，还能通过价量关系得出市场的走向。...在不久前，“魔镜”帮助中石等企业分析数据，将数据可视化，使企业科学的判断、决策，节约成本，合理配置资源，提高了收益。...2012年11月奥巴马大选连任成功的胜利果实也被归功于大数据，因为他的竞选团队进行了大规模与深入的数据挖掘。

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十个有趣的“大数据”经典数据挖掘案例

近两年，“大数据”这个词越来越为大众所熟悉，“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前，面对大数据，相信许多人都一头雾水。下面我们通过十个经典案例，让大家实打实触摸一把“大数据”。...如今，“啤酒＋尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。数据新闻让英国撤军 2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。...其实，“魔镜”是苏州国云数据科技公司的一款牛逼的大数据可视化产品，而且是国内首款喔。在现在，“魔镜”可以通过数据的整合分析可视化不仅可以得出谁是世界上最美的女人，还能通过价量关系得出市场的走向。...在不久前，“魔镜”帮助中石等企业分析数据，将数据可视化，使企业科学的判断、决策，节约成本，合理配置资源，提高了收益。...奥巴马大选连任成功 2012年11月奥巴马大选连任成功的胜利果实也被归功于大数据，因为他的竞选团队进行了大规模与深入的数据挖掘。

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【学习】数据挖掘领域十大经典算法

数据挖掘国际权威的学术组织ICDM，于06年12月年评选出的数据挖掘领域的十大经典算法： 1 C4.5 分类决策树算法决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。...3、对非离散数据也能处理。 4、能够对不完整数据进行处理。...来源：CSDN博客 1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章 2、回复“案例”查看大数据案例系列文章 3、回复“征信”查看相关征信的系列文章 4、回复“可视化”查看可视化专题系列文章 5、回复“SPPS...”查看SPSS系列文章 6、回复“答案”查看hadoop面试题题目及答案 7、回复“爱情”查看大数据与爱情的故事 8、回复“笑话”查看大数据系列笑话 9、回复“大数据1、大数据2、大数据3、大数据4”查看大数据历史机遇连载...PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制）本公众号专注大数据和数据科学领域，分享领域知识和相关技术文章，探索大数据商业价值，培养和挖掘大数据专业人才，欢迎大家关注！

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数据挖掘领域的十大经典算法

国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining（ICDM）2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5、k-means...能够对不完整的数据进行处理C4.5算法有如下优点：产生的分类规则利于理解，准确率高。...The Apriori algorithmApriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。...将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。...第二个思想是用验证数据进行剪枝

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【学习】详解数据挖掘十大经典算法！

不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。...数据挖掘十大经典算法(1) C4.5 机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。...数据挖掘十大经典算法(2) The k-means algorithm k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。...数据挖掘十大经典算法(4) The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。...数据挖掘十大经典算法(8) kNN: k-nearest neighbor classification 邻近算法 ?

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【经典】你用 Python 做过什么有趣的数据挖掘项目？

（顺便吹一下牛，我们这个榜单很早就发现小红书App的快速增长趋势以及在年轻人中的极佳口碑）下图是对某个App的下载量跟踪，帮着基金做尽职调查。...同时，在Python及各种技术上的积累也提高颇多，数据量级的积累也越发丰富，数据相关的各项技术也在不断加强。同时，顺势扩大了数据源：京东、淘宝等数据也纳入囊中。...作者：数据冰山，来源：http://36kr.com/p/5042690.html 1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章 2、回复“案例”查看大数据案例系列文章 3、回复“征信”查看相关征信的系列文章...9、回复“大数据1、大数据2、大数据3、大数据4”查看大数据历史机遇连载 PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制）本公众号专注大数据和数据科学领域，分享领域知识和相关技术文章，探索大数据商业价值...，培养和挖掘大数据专业人才，欢迎大家关注！

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘相关概念 ) ★★

用于挖掘的数数据源必须真实 : ① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ; ② 数据收集 : 该工作不属于数据挖掘范畴 , 属于统计任务 ; 2 ....数据必须海量 : ① 少量数据处理 : 少量数据使用统计方法分析 , 不必使用数据挖掘 ; ② 海量数据 : 处理海量数据时 , 才使用数据挖掘 , 涉及到有效存储 , 快速访问 , 合理表示等方面的问题...未知结果 : ① 挖掘结果 : 数据挖掘挖掘出的知识是未知的 , 目的是为了发掘潜在的知识 , 模式 ; 这些知识只能在特定环境下可以接收 , 可以理解 , 可以运用 ; ② 知识使用 : 数据挖掘出的知识只能在特定领域使用..., 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、数据挖掘组件化思想...数据挖掘任务分类 : 根据数据挖掘的目标 , 可以将数据挖掘任务分为以下几类 : ① 模式挖掘 , ② 描述建模 , ③ 预测建模 ; 描述建模和预测建模又称为模型挖掘 ; ① 模式挖掘 : 如

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【数据挖掘】图数据挖掘

那么图数据挖掘是干什么的呢？难道是开着挖掘机来进行挖掘？还是扛着锄头？下面讲讲什么是图数据挖掘。...一、什么是图数据挖掘这个话题感觉比较沉重，以至于我敲打每个字都要犹豫半天，这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名字，那么说明数据是一个没有边界的东西。...那么不难理解，数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”，图数据挖掘，就是以图的结构来存储、展示、思考数据，以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么？...那么对这个图进行关系挖掘，那么会产生很多有用的数据，比如可以推荐你可能认识的人，那就是朋友的朋友，甚至更深，这就形成了某空间好友推荐的功能。比如某宝的你可能喜欢的宝贝，可以通过图数据挖掘来实现。...这就是我认为的图数据挖掘。从学术上讲，图数据挖掘分为数据图，模式图两种。至于这两个类型的区别，由于很久没有关注这块，所以只能给出一个字面意义上的区别。

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【干货书】大规模文本数据的结构化知识挖掘

来源：专知本文为教程，建议阅读5分钟我们研究了从大量非结构化文本语料库中挖掘事实知识结构(例如，实体及其关系)的原则和方法。...现实世界的数据虽然庞大，但在很大程度上是非结构化的，以自然语言文本的形式存在。从大量的文本数据中挖掘结构，而不需要大量的人工注释和标记，这是一个挑战，但也是非常理想的。...在这本书中，我们研究了从大量非结构化文本语料库中挖掘事实知识结构(例如，实体及其关系)的原则和方法。...与许多现有的结构提取方法不同，现有的方法严重依赖于人工注释数据进行模型训练，我们的轻工作量方法利用存储在外部知识库中的人工管理事实作为远程监督，并利用大型文本语料库中的丰富数据冗余进行上下文理解。...这种轻工作量挖掘方法为构建文本语料库带来了一系列新的原则和强大的方法，包括:(1)实体识别、打字和同义词发现;(2)实体关系抽取;(3)开放域属性值挖掘与信息提取。

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