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用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？ （https：//www. coursera.org/course/ml）A List of Data Science and Machine Learning http：//conductrics.com/data-science-resources/） 转载自 THU数据派 官方微信公众。
数据挖掘中常见的「异常检测」算法有哪些？ 图片来源：https：//github.com/yzhao062/Pyod 2.模型检测效果 我们采用ROC和Precision@Rank n（prn）作为衡量标准。ROC大家很熟悉了，而后者指的是在假设有n个异常点时的。
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数据挖掘的经典算法 1.C4.5：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。2.K-means算法：是一种聚类算法。3.SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中4.Apriori：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。5.EM：最大期望值法。6.pagerank：是google算法的重要内容。7.Adaboost：是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。8.KNN：是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。9.Naive Bayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（Naive Bayes）10.Cart：分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝。关联规则规则定义在描述有关关联规则的一些细节之前，我们先来看一个有趣的故事：尿布与啤酒的故事。在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，。
数据挖掘十大算法：k-means algorithm，绪：国际权威的学术组织theIEEEIteratioalCofereceoDataMiigICDM于2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5、k-mea、SVM。
数据挖掘处理的对象有哪些，从实际生活中至少举出三种 数据挖掘（英语：Data 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。
简述数据挖掘和传统分析方法的区别 给解释些术语： 给解释些术语：云计算：炒热商业概念其实说白计算任务转移服务器端用户需要显示器行服务器计算资源转包要想规模商业化些问题特别隐私保护问题 数据：说白。
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