有什么网站介绍数据挖掘算法的实现过程的？ 有没有什么网站、博客或者书籍是讲数据挖掘的各种算法（像是神经网络啊，回归分析啊，树）是怎么通过手工…
在数据清洗过程中主要进行怎样哪两类处理？ 输入数据后需要对数据进行预处理，只有处理得当的数据才能进到数据挖掘的步骤。而处理数据包括对数据数量和质量的处理。我按照少—多—乱来整理。1 对缺失的数据有添补或删除相关行列方法，具体步骤自己判断(如果数据量本来就很少还坚持删除不就作死了是吧)添补：常用拉格朗日插值或牛顿插值法，也蛮好理解，属于数理基础知识。(pandas库里自带拉格朗日插值函数，而且这个好处是还可以在插值前对数据进行异常值检测，如果异常那么该数据就也被视为需要进行插值的对象)这个也好理解，就是对结果分析没有直接影响的数据删删删爱少少不去管。2 异常值这个是否剔除需要视情况而定像问题1中视为缺失值重新插值删除含有异常值的记录(可能会造成样本量不足，改变原有分布)平均值修正(用前后两个观测值平均值)综上，还是方案一靠谱。人生苦短，学好python3 数据量太多，有三种方法：集成，规约，变换(1)数据是分散的时，这个就是指要从多个分散的数据仓库中抽取数据，此时可能会造成冗余的情况。此时要做的是【数据集成】。数据集成有两方面内容：①冗余属性e799bee5baa6e79fa5e98193e4b893e5b19e31333431336131识别②矛盾实体识别属性：对于冗余属性个人理解是。
参加2017华为软件精英挑战赛是怎样一种体验？ 利益相关，作为大赛组织者之一，希望听到大家真实的声音，有利于我们更好地组织软件精英挑战赛，让学生拥…
清华大学计算机考研专业课912如何复习？ 附件资料：https：// pan.baidu.com/s/1yEMY2X 12l8YSkfDv4ePDIA密码：xb2d 数据结构 与 操作系统 的这两门课程主要参考清华自己的MOOC以及课件，王道单科用处不大 计算机网络 。
机器学习该怎么入门？ http：//www. datasciencecentral.com/数据科学中心网站 机器学习入门资源不完全汇总 东拉西扯 一些好东西，入门前未必看得懂，要等学有小成时再看才能体会。机器学习与数据。
数据挖掘领域需要具备怎样程度的经济学知识
有哪些好的大数据挖掘算法？ 必读经典1.Programming Collective Intelligence 作者：Toby Segaran 出版社：O'Reilly Media，In…
数据清洗需清理哪些数据 数据清洗需要62616964757a686964616fe4b893e5b19e31333433656663清理的数据，是输入数据后需要对数据进行预处理，只有处理得当的数据才能进到数据挖掘的步骤。而处理数据包括对数据数量和质量的处理。包括对缺失的数据有添补或删除相关行列方法，具体步骤自己判断，如果数据量本来就很少还坚持删除，那就是自己的问题了。添补：常用拉格朗日插值或牛顿插值法，也蛮好理解，属于数理基础知识。(pandas库里自带拉格朗日插值函数，而且这个好处是还可以在插值前对数据进行异常值检测，如果异常那么该数据就也被视为需要进行插值的对象)。这个也好理解，就是对结果分析没有直接影响的数据删除。异常值这个是否剔除需要视情况而定像问题1中视为缺失值重新插值删除含有异常值的记录(可能会造成样本量不足，改变原有分布)平均值修正(用前后两个观测值平均值)综上，还是方案一靠谱。人生苦短，学好python3 数据量太多，有三种方法：集成，规约，变换(1)数据是分散的时，这个就是指要从多个分散的数据仓库中抽取数据，此时可能会造成冗余的情况。此时要做的是【数据集成】。数据集成有两方面内容：①冗余属性识别②矛盾实体识别属性：对于冗余属性个人理解是具有。
支持向量机（SVM）是什么意思？ 直观感受看：https：//www. youtube.com/watch？ v=3liCbRZPrZA 参考： Please explain Support Vector Machines(SVM)like I am a 5 year old.：MachineLearning Support Vector。
学习数据挖掘需要那些基础知识？ 入门推荐你看《机器学习实战》，不需要你跑去学习算法和数据结构，不需要解析几何的知识，但是数理统计的基础你必须要有，期望、方差、常用的几种概率分布，尤其注意一下条件概率，因为朴素贝叶斯模型你一定要懂，线性代数至少你要明白矩阵乘法、行列式计算，再就是微积分知识，不然你看不懂所有基于梯度下降法的文献，行业内用的比较多的是c++，java和python，推荐你用python，很多模型不需要你造轮子，python有相关的第三方模块，很方便。数据挖掘涉及的内容比较泛，机器学习、数据挖掘、人工智能，但实际上这些知识大多是相通的，机器学习实战这本书是我看的启蒙书里很好的一本了，该有的都有，难度较小，有理论有实践，可以较快的对各种知识有个大概的了解，但是想要长期在这个行业发展，还需要学习更多的知识，比如说提到回归模型，你不仅仅要知道最小二乘法，你还要想到怎么进行数据清洗、哪些数据需要清洗，怎么规范数据，数据是否过多，要不要进行归约和降维，采用哪种回归模型，精确度大致要达到什么水平，要不要考虑过拟合和欠拟合，要不要进行交叉验证，几折交叉验证效果好，如果回归模型不适用，有哪些备选方案。比如说决策树模型，书上简单的讲了个if-。
