数据挖掘:关联规则,异常检测,挖掘的标准流程,评估指标,误差,聚类,决策树

数据挖掘:关联规则

2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体,遇到寒冬,大厂不招人,可能很多算法学生都得去找开发,测开
测开的话,你就得学数据库,sql,oracle,尤其sql要学,当然,像很多金融企业、安全机构啥的,他们必须要用oracle数据库
这oracle比sql安全,强大多了,所以你需要学习,最重要的,你要是考网络警察公务员,这玩意你不会就别去报名了,耽误时间!
与此同时,既然要考网警之数据分析应用岗,那必然要考数据挖掘基础知识,今天开始咱们就对数据挖掘方面的东西好生讲讲 最最最重要的就是大数据,什么行测和面试都是小问题,最难最最重要的就是大数据技术相关的知识笔试


### 文章目录

  • [数据挖掘:关联规则](#文章目录 数据挖掘:关联规则 @TOC 关联规则 异常检测 数据挖掘的标准流程 数据挖掘的经典算法 训练误差和泛华误差 分类算法评估指标:hold-out method 聚类方法 总结)
  • [@[TOC](文章目录)](#文章目录 数据挖掘:关联规则 @TOC 关联规则 异常检测 数据挖掘的标准流程 数据挖掘的经典算法 训练误差和泛华误差 分类算法评估指标:hold-out method 聚类方法 总结)
  • [关联规则](#文章目录 数据挖掘:关联规则 @TOC 关联规则 异常检测 数据挖掘的标准流程 数据挖掘的经典算法 训练误差和泛华误差 分类算法评估指标:hold-out method 聚类方法 总结)
  • [异常检测](#文章目录 数据挖掘:关联规则 @TOC 关联规则 异常检测 数据挖掘的标准流程 数据挖掘的经典算法 训练误差和泛华误差 分类算法评估指标:hold-out method 聚类方法 总结)
  • [数据挖掘的标准流程](#文章目录 数据挖掘:关联规则 @TOC 关联规则 异常检测 数据挖掘的标准流程 数据挖掘的经典算法 训练误差和泛华误差 分类算法评估指标:hold-out method 聚类方法 总结)
  • [数据挖掘的经典算法](#文章目录 数据挖掘:关联规则 @TOC 关联规则 异常检测 数据挖掘的标准流程 数据挖掘的经典算法 训练误差和泛华误差 分类算法评估指标:hold-out method 聚类方法 总结)
  • [训练误差和泛华误差](#文章目录 数据挖掘:关联规则 @TOC 关联规则 异常检测 数据挖掘的标准流程 数据挖掘的经典算法 训练误差和泛华误差 分类算法评估指标:hold-out method 聚类方法 总结)
  • [分类算法评估指标:hold-out method](#文章目录 数据挖掘:关联规则 @TOC 关联规则 异常检测 数据挖掘的标准流程 数据挖掘的经典算法 训练误差和泛华误差 分类算法评估指标:hold-out method 聚类方法 总结)
  • [聚类方法](#文章目录 数据挖掘:关联规则 @TOC 关联规则 异常检测 数据挖掘的标准流程 数据挖掘的经典算法 训练误差和泛华误差 分类算法评估指标:hold-out method 聚类方法 总结)
  • [总结](#文章目录 数据挖掘:关联规则 @TOC 关联规则 异常检测 数据挖掘的标准流程 数据挖掘的经典算法 训练误差和泛华误差 分类算法评估指标:hold-out method 聚类方法 总结)

关联规则

如果相关性很大,那就可以去掉其中一个属性


异常检测

数据挖掘的标准流程





这些不仅是理论,更是实际业务会遇到的东西




NLP



长尾问题

数据挖掘的经典算法

这些可能会考的

去年就考了聚类哦

TP:实际为正,预测为正

FP:实际为负,预测为正

FN:实际为正,预测为负

TN:实际为负,预测为负

准确率acc,是TP和TN的在所有情况中的占比

recall ,数据中所有正类中,真正被预测为正类的比例。就是被真的召回的正类比例

precise ,在所有被预测为正类中,实际正类的比例【精确是正类的】这俩别混了

ROC是pr的曲线

检测出来了,但是你也不能误报

往往希望,recall高一点,而误报也要小

误报了

误报率是负样本认为正了

召回是1000个中的5个,好low

训练误差和泛华误差

分类算法评估指标:hold-out method

train和test,随机分组的交叉验证

k-fold,k组,但是每次k-1个为训练集,而剩下一组为训练集

轮番高k次

k一般是10,叫十指交叉验证

留一验证

当数据量很小,就留一个样本作为测试集

分组,组元素个数为1

聚类方法

先了解,后面会详细讲解的

看层次





Nt就是正类

Ntk是确实是真的正类

离差

Ck中的i与中心u的距离

l簇和u簇的中心距离,越远越好

C4.5算法

开始具体的算法了


总结

提示:重要经验:

1)

2)学好oracle,即使经济寒冬,整个测开offer绝对不是问题!同时也是你考公网络警察的必经之路。

3)笔试求AC,可以不考虑空间复杂度,但是面试既要考虑时间复杂度最优,也要考虑空间复杂度最优。

相关推荐
高洁017 分钟前
多模态AI模型融合难?核心问题与解决思路
人工智能·深度学习·机器学习·数据挖掘·transformer
hqyjzsb9 小时前
深度洞察人性需求!拆解传统心理咨询升级AI智慧辅导师数智工作流
人工智能·深度学习·学习·数据挖掘·aigc·学习方法·业界资讯
小陈工10 小时前
Python Web开发入门(十八):跨域问题解决方案——从“为什么我的请求被拦了“到“我让浏览器乖乖听话“
开发语言·python·机器学习·架构·数据挖掘·回归·状态模式
Omics Pro12 小时前
马普所:生命蛋白质宇宙聚类
数据库·人工智能·算法·机器学习·数据挖掘·aigc·聚类
编程界一哥13 小时前
星空提示缺少组件解决方法:安全下载与一键修复工具对比
数据挖掘
李昊哲小课14 小时前
Pandas数据分析 - 第十一章:数据可视化
信息可视化·数据挖掘·数据分析·pandas·matplotlib
编程界一哥14 小时前
星空运行库缺失一键修复:2026最新工具与手动安装步骤
数据挖掘
天上的光14 小时前
机器学习——决策树
人工智能·决策树·机器学习
q_354888515314 小时前
计算机毕业设计:Python智慧水文监测与流量预测系统 Flask框架 多元线性回归 数据分析 可视化 水网 流量预测 水位预测(建议收藏)✅
大数据·python·信息可视化·数据挖掘·flask·线性回归·课程设计
大连好光景14 小时前
回顾机器学习几个模型(监督+分类任务)
决策树·随机森林·机器学习·逻辑回归·svm