学习数据挖掘需要那些基础知识？ 数据挖掘基础韩家炜

想自学数据挖掘需要什么基础？ 我先介绍下我自己，我不是搞纯数学专业的，我是REDHAT LINUX“红帽子”公司的资深系统级工程师。我也做过数据挖掘方面的工作！为一个在甲骨文的朋友搞一些数据方面的工作。所以为了应付我也大概突击了下，才发现这门学科有窍门！首先，我要说的是我觉得你是一名在校大学生！Data Mining不是你想的那么简单，他不单单和数学有关系，还包括了计算机领域的诸多学科。还有社会工程学、逻辑学等文科和理科的交叉学科！他是一门庞大的体系。你要是真想学我只能给你指条比较快的成才之路，后面的东西自己慢慢学都赶趟！慢慢充实自己！大学四年好好利用！学无止境！既然是数据分析那你的高等数学必须要过硬，别着急这只是你的其他学科的基础课。其次是概率与统计，这才是正科，大学那点玩意就是糊弄人的，你要多看这方面的书。这个一定要学好！线性必须要会要精通。因为数据划分是数据挖掘里最重要的一个环节。这个就是线性范畴里的了。也要精通，学会线性分析你就发现你就学会了很多。数学有这三个底子就可以了。数学分析不要看了。因为那只是高数的延伸！计算机你一定要懂。数据库你必须得学会。三大数据库ORACLE.SQL.MYSQL原理基本类似触类旁通！还有就是培养你的思维，。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-。数据挖掘入门基础知识疑惑？ 本科阶段只学过C语言，外加一些线性代数，概率论的知识。现在硕士阶段进行数据挖掘、自然语言处理的学习…学习web数据挖掘需要哪些基础 数据挖掘的起点很高—1、统计学2、机器学习3、数学—图论，最优化理论等。WEB上的数据结构更加复杂。python语言—应该学习数据挖掘需要哪些学科的基础？ 如果光是数据挖掘理论本身，你多看看数据挖掘入门的书就ok了。当然数据结构，算法方面肯定要多掌握～另外数据挖掘对于数学上的统计学，相关性分析，聚类分析等等都有应用。这是个综合学科.说起来会累死要学数据挖掘需要哪些基础 个人感觉数据挖掘是一个比较大的概念，可以理解为：数据挖掘=业务知识+自然语言处理技术（NLP）+计算机视觉技术（CV）+机器学习/深度学习（ML/DL）（1）其中业务知识具体指的是个性化推荐，计算广告，互联网金融等；NLP，CV分别是处理文本，图像视频数据的领域技术，可以理解为是将非结构化数据提取转换成结构化数据；最后的ml/dl技术则是属于模型学习理论；（2）在选择岗位时，各个公司都没有一套标准的称呼，但是所做的事情无非2个大方向，一种是主要钻研某个领域的技术，比如自然语言处理工程师，计算机视觉工程师，机器学习工程师等；一种是将各种领域技术应用到业务场景中去解决业务需求，比如数据挖掘工程师，推荐系统工程师等；具体的称呼不重要，重要的是平时的工作内容；PS：在互联网行业，数据挖掘相关技术应用比较成功的主要是推荐以及计算广告领域，而其中涉及到的数据主要也是文本，所以NLP技术相对来讲比较重要，至于CV技术主要还是在人工智能领域（无人车，人脸识别等）应用较多，本人了解有限，相关的描述会较少；3.根据之前的分析，也可以看到该岗位所需要的3种基本能力分别是业务经验，算法能力与工程能力；入门1.工程能力（1）编程基础。数据挖掘的技术基础是什么 1.统计学统计学虽然是一门“古老的”学科，但它依然是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。2.聚类分析和模式识别聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，即所谓物以类聚，以期从中发现规律和典型模式。这类技术是数据挖掘的最重要的技术之一。除传统的基于多元统计分析的聚类方法外，近些年来模糊聚类和神经网络聚类方法也有了长足的发展。3.决策树分类技术决策树分类是根据不同的重要特征，以树型结构表示分类或决策集合，从而产生规则和发现规律。4.人工神经网络和遗传基因算法人工神经网络是一个迅速发展的前沿研究领域，对计算机科学 人工智能、认知科学以及信息技术等产生了重要而深远的影响，而它在数据挖掘中也扮演着非常重要的角色。人工神经网络可通过示例学习，形成描述复杂非线性系统的非线性函数，这实际上是得到了客观规律的定量描述，有了这个基础，预测的难题就会迎刃而解。目前在数据挖掘中，最常使用的两种神经网络是BP网络和RBF网络 不过，由于人工神经网络还是一个新兴学科，一些重要的理论问题尚未解决。5.规则归纳规则归纳相对来讲是数据挖掘特有的技术。。想自学数据挖掘需要什么基础？ 估计你要学的课程包括：概率统计学，人工智能，数据挖掘，软件使用。其他的靠你实践和对所从事行业的理解了。数据挖掘基本步骤 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：谷子数据挖掘的基本流程数据挖掘有很多不同的实施方法，如果只是把数据拉到Excel表格中计算一下，那只是数据分析，不是数据挖掘。本节主要讲解数据挖掘的基本规范流程。CRISP-DM和SEMMA是两种常用的数据挖掘流程。2.5.1 数据挖掘的一般步骤从数据本身来考虑，数据挖掘通常需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示8个步骤。步骤（1）信息收集：根据确定的数据分析对象，抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。步骤（2）数据集成：把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。步骤（3）数据规约：如果执行多数的数据挖掘算法，即使是在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时数据量往往非常大。数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示，它小得多，但仍然e799bee5baa6e79fa5e98193e4b893e5b19e31333433623762接近于保持原数据的完整性，并且规约后执行数据挖掘结果与规约前。数据挖掘入门基础知识疑惑？ 本科阶段只学过C语言，外加一些线性代数，概率论的知识。现在硕士阶段进行数据挖掘、自然语言处理的学习中感觉到力不从心。不知道从何去入手，有一堆书也不知道先后顺序。。

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