1.背景Vlookup 函数，可以算是一个数据专员必须要会使用的基本函数了，确实很好用。但是你可能会注意到，Excel 一旦数据量过大，打开都费劲了，何况打开后，你还要输入公式计算，就更费劲了，此时你有没有想到过被...

一、课后习题2.4 1、求均值、中位数和标准差 age = [23, 23, 27, 27, 39, 41, 47, 49, 50, 52, 54, 54, 56, 57, 58, 58, 60, 61] fat = [9.5, 26.5, 7.8, 17.8, 31.4, 25.9, 27.4, 27.2, 31.2, 34.6, 42.5, 28.8, ...

各类数据挖掘算法缺点 介绍 (Introduction) In today's world, the amount of data is increasing exponentially whether it is biomedical data, security data or online shopping data, many industries preserve...

数据挖掘流程 1-简介 (1- Introduction) The fact that the pace of technological change is at its peak, Silicon Valley is also introducing new challenges that need to be tackled via new and efficient ...

其实大数据之所以价值潜力无穷，其核心是数据挖掘，挖掘找到人们所需要的有价值的东西。然而这个过程又是怎样的呢？如何开始？如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西呢？ 在学习数据挖掘之前应该明白几点： ...

Q1. 数据仓库的四个特征 面向主题 集成的 不可修改 随时间变化 Q2. 数据仓库数据的粒度与组织 ...定义：知识发现（KDD）就是采用有效算法从大量的、不完全的、有噪声的、模糊和随机的数据中识别出有效的、新颖...

数据分析是指用适当的分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析的目的 数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼...

本文总结了要成为数据挖掘高手需要做的知识储备，包括要看的数据、论文、算法、要掌握的工具等。分析了数据挖掘的一些方向，给出了个人的一些看法和理解，对于初学者是一篇不错的参考文章。

sql server入门 介绍 (Introduction) In past chats, we have had a look at a myriad of different Business Intelligence techniques that one can utilize to turn data into information....

最近因为需要给大数据金融学院的学生讲解《Python数据挖掘及大数据分析》的课程，所以在这里，我将结合自己的上课内容，详细讲解每个步骤。作为助教，我更希望这门课程以实战为主，同时按小组划分学生，每个小组最后...

10.11社会学 什么是社会问题 社会问题是由于社会关系或社会环境失调，致使人类全体（如人口过多、环境破坏、战争）、国家整体（如社会保障缺失、失业、贫富悬殊、歧视）或相当一部分成员（如家庭暴力、霸凌、...

知识框架来源：人工智能之数据挖掘 其他补充来源： 概述 数挖掘广义观点：一类深层次的数据分析方法 目的自动抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的模式或规则等有用知识 方法：使用人工智能、机器学习...

有多个数据文档，可能是一个Excel工作簿中的多张工作表，可能是多Excel个工作簿中的多个工作表，也可能是多个CSV或者TXT文档。这些数据的样式是一样的，有相同的列标题，我们需要将多个数据文档纵向合并成一张表格，...

In this article, we will be discussing measuring Accuracy in Data Mining in SQL Server. We have discussed all the Data mining techniques that are available in SQL Server in a series of arti...

虽然是本科毕业,但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法..,感觉知识跳跃比较大, 是我微积分学的不好还是中间有什么好的教材补充一下,数据挖掘系统的学习...

一、基本概念1、宽泛概念：数据仓库是一种数据库，它与的那位的操作数据库分别维护。数据仓库系统允许将各种应用系统集成在一起，为同一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。 另一种说法： 数据仓库...

第一章 绪论 ...　数据挖掘：是指从数据集合中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、实现未知的、潜在有用的信息。提取出来的知识一般可表示为概念、规则、规律、模式等形式。 大数据分析与挖掘主要技术

python 数据挖掘图书“Python has been an important part of Google since the beginning, and remains so as the system grows and evolves. Today dozens of Google engineers use Python, and we’re looking ...

目录 第1步：基础知识 第2步：确定宏观与微观理解 第3步：确定您想要的是什么（在合理的成本内） 第4步：理解整个文档（宏观理解） 第5步：提取事实，实体和关系（微观理解） ...第6步：保持原产地/可追溯性 ...

前言 文章标题的两个概念也许对于许多同学们来说都相对比较陌生，都比较偏向于于理论方面的知识，但是这个算法非常的强大，在很多方面都会存在他的影子。2个概念，1个维特比算法，1个隐马尔可夫模型。...

本案计划实现：通过网络请求，获取UP主发布的所有视频的信息（包括视频标题、视频播放次数），并输出到控制台。 【案例应用技巧】 GET请求(requests)：headers 浏览器抓包(Chrome) 翻页 Json解析(json) 实现过程 ...

基础篇： 1. 读书《Introduction to ...另外可以用这本书做参考《Data Mining : Concepts and Techniques》。第二本比较厚，也多了一些数据仓库方面的知识。如果对算法比较喜欢，可以再阅读《Introduction to Machin...

对于运营商来说，使用海量数据挖掘对客户移动互联网行为进行采集，分析，发现用户关注的内容，为开展营销提供号码支持。当然，也不局限于这些功能。例如一个用户在用手机看小说，那么肯定有一个url的网址啦，用户...

数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在...

但是技术在结合行业之后就能够独当一面了，一方面有利于抓住用户痛点和刚性需求，另一方面能够累计行业经验，使用互联网思维跨界让你更容易取得成功。不要在学习技术时想要面面俱到，这样会失去你的核心竞争力。 一...

合并多个数据源的数据 解决一致性 模式集成 对象匹配 实体识别问题 冗余：通过相关分析 检测到。根据数据度量的一个属性能在多大程度上蕴含另一个 --皮尔逊积矩系数【Pearson Product coefficient】 大于零...

走进JSP、掌握JSP语法、JSP内置对象、Servlet技术、综合实验（一）——JSP使用Model2实现登录模块、EL表达式语言、JSTL核心标签库、综合实验（二）——结合JSTL与EL技术开发通讯录模块、JSP操作XML、JavaScript脚本语言、综合实验（三）——Ajax实现用户注册模块——可以轻松领会Java Web程序开发的精髓，提高开发技能。 快速提高自己的java web项目开发能力

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

代码文件与B站上的视频教程同步，记录完整的模型分析建模过程，还有注意事项，包括我自己走的弯路，代码内容与接下来我要发布的博客同步。

从0开始，Linux云计算系列课程，包含Linux初级运维、运维、初级架构师、云计算运维及开发..... a:0:{}