建模方法学习2，数据挖掘(1)

百年孤独

数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2) 人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。

! W* f2 a* Y9 \/ Z2 H: b看得出来该方法与遗传算法的联系，完全可以考虑在两者之间建立一些联系
2 X! h* G& ]9 n1 R$ `, }1)数据挖掘能做以下七种不同事情　　（分析方法）： 　　
( ?1 c1 D6 I9 r! Q8 v1 W$ l. B- K/ o# F数据挖掘
7 _0 X6 I1 x, W! p; Z· 分类 （Classification） 　　
· 估计（Estimation） 　　
8 t. ~# O  t/ L0 U; e8 A· 预测（Prediction） 　　
( F1 d! Y& X) a* T· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules） 　　
· 聚类（Clustering） 　　
4 T! d  S7 M" Q$ ^2 j· 描述和可视化（Description and Visualization） 　　
! G# W. q3 {# e- t· 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
6 ?) @, s$ c5 t' B0 r( P) k8 X2)数据挖掘分类　　
以上七种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘 　　
· 直接数据挖掘 　　
. v$ r* x! C5 r$ T+ [$ Y+ `; h目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。 　　
· 间接数据挖掘 　　
/ Z1 c2 b& o/ d1 r% P% ?5 t1 H8 `目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系 。 　　
' H0 D! w9 M( L# Q9 m· 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后四种属于间接数据挖掘

data-science

为了知识，为了体力~~
3 Q% K+ x' r4 ?$ M/ `+ e8 J& L

千寻百步

2 N/ u+ z4 i- s4 E为了知识，为了体力~~1 c#