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数据挖掘实用机器学习技术内容简介

本书以实用为导向，深入探讨了数据挖掘的核心理论和实际操作技巧。首先，它详细介绍了多种机器学习模型，如决策树、关联规则、线性模型、聚类算法、贝叶斯网和神经网络，以及它们在实际项目中的应用。作者对这些模型的优缺点进行了深入剖析，帮助读者理解其适用范围和局限性。

内容简介 · · · · · ·大数据时代应用机器学习方法解决数据挖掘问题的实用指南。洞察隐匿于大数据中的结构模式，有效指导数据挖掘实践和商业应用。weka系统的主要开发者将丰富的研发、商业应用和教学实践的经验和技术融会贯通。

主要内容包括：各种模型（决策树，关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网以及神经网络）以及在实践中的运用，所存任缺陷的分析。安全地清理数据集、建立以及评估模型的预测质量的方法，并且提供了一个公开的数据挖掘工作平台Weka。

但是，由于该书成书较早，且近年来机器学习发展迅速，其中所涉及的诸多内容在今天看来已显得略微朴实，无法很好地反映数据分析领域当下最前沿的技术。但瑕不掩瑜，总体而言，这依然是一本初学者理想的入门书籍。在学习完上一本《数据挖掘》后，此时的你将会拥有一些简单的数据分析基础。

数据挖掘技术及应用内容简介

1、数据挖掘技术及应用是一本以实际应用为导向的教材，由《中国科学院研究生院教材》系列出版。该书深入浅出地阐述了数据挖掘的概念、原理和各种算法，同时通过丰富的案例解析，帮助读者理解和掌握技术的实际运用。

2、数据挖掘技术与应用是一本深入研究的著作，它全面探讨了数据挖掘的起源、核心技术和广泛应用。首先，书中对数据挖掘进行了详尽的介绍，涵盖了其基本概念和原理。接着，它着重讲解了数据采集、集成与预处理这一关键步骤，这些都是挖掘有价值信息的前置条件。

3、书中详细讲解了操纵子预测，这是一种预测基因调控的重要技术；原核生物系统发生树的构建，有助于理解生物进化历程；数据扰动技术在误标记样本检测中的应用，对于提升数据质量至关重要；差异表达基因的识别，对于理解生物过程中的基因调控至关重要；最后，基因表达数据的特征选择，是揭示基因表达模式的关键步骤。

一文读懂数据挖掘的技术和应用

1、帆软数据挖掘方案集成了多种算法和脚本功能，通过BI工具FineBI，实现数据获取、清洗、建模、验证、应用全流程。其不仅具备强大的算法功能，还能将挖掘结果直接融入业务应用，实现可视化展示或指导业务决策。

2、数据技术是指在数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能等领域所涉及的技术与工具。应用数据技术，则是指在实际生产与生活中，对数据技术进行有机组合，提高数据的处理能力和价值，解决实际问题的过程。

3、数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告；2）数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析；3）科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。

4、尽管数据挖掘还是一个很新的研究课题，但它所固有的为企业创造巨大经济效益的潜力，已使其很快有了许多成功的应用，具有代表性的应用领域有市场预测、投资、制造业、银行、通讯等。英国广播公司（BBC）也应用数据挖掘技术来预测电视收视率，以便合理安排电视节目时刻表。

5、数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。

6、需要理解主流机器学习算法的原理和应用。需要熟悉至少一门编程语言如（Python、C、C++、Java、Delphi等）。需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库（Mysql、SQL、DBOracle等），能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。