数据挖掘算法

近年来， 互联网 及其相关技术促进了计算机、网络和通信的整合，数据处理总量越来越大，各产业的信息化程度越来越高，社会的数据化趋势越来越明显。面对海量数据，决策者很难直接从中提取有价值的知识，这导致对数据分析工具的强烈需求。 数据挖掘是信息技术自然演进产生的高级数据分析工具。数据挖掘是从庞

互联网 数据量呈爆炸式增长，数据对社会生产和生活的影响越来越大，数据挖掘技术的应用也越来越广泛。数据挖掘过程是一个反复多次的人机交互过程，它包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评估模型等。主要的数据挖掘算法包括关联分析、序列模式挖掘、分类算法及聚类算法等。 据了解，WIMI微美全息

雷锋网 AI 研习社按，本文为 IJCAI-18 阿里妈妈搜索广告算法大赛亚军解决方案。本文由作者发在其 GitHub 主页，雷锋网 (公众号：雷锋网) AI 研习社获其授权转载。 一、 队员介绍队长：BRYAN数据挖掘从业者，国内数据挖掘竞赛名将，天池数据科学家，IJCAI-17 冠军获得者。曾

文|100offer「实在太难了，但现在也没有很好的办法。」当话题转向「算法工程师的招聘」时，TalkingData 首席数据科学家张夏天不免面露难色起来。而在此之前，谈论起算法和数据挖掘等具体业务时，他还滔滔不绝、兴致勃勃。不只是张夏天，自去年 10 月以来，不止一位技术 Leader 曾向我吐过「招聘算法工程师难」

决策树仍是最好的\n数据挖掘算法：理由如下：\n\n*决策树是白箱「white box」，意味着可以生成简单易懂的规则。你可以通过查看决策树清楚明白各个分支，明白某个分支的影响，并且将其和其他分支进行对比。\n\n*决策树术为非参数「non-parametric」，意味着无需特定的数据分流。决策树可以轻松应对连续变量和

文|周学春，一个在银行做挖掘的博士，微信公众号：比格堆塔相对于武汉，北京的秋来的真是早，九月初的傍晚，就能够感觉到丝丝丝丝丝丝的凉意。最近两件事挺有感觉的。 看某发布会，设计师李剑叶的话挺让人感动的。“**的 设计是内敛和克制的 …。希望 设计成为一种，可以被忽略的存在感 ”。

文| 十方 比较分类算法的话，大概考虑这几个维度：时间空间复杂度，鲁棒性，参数敏感性，处理不规则形状，适合的类数量，类间差异（范围大小，样本个数，形状差异） 可以参照一下sklearn网站给出的列表： 2.3. Clustering 除了这些聚类方法以外，统