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。

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
1)数据挖掘能做以下七种不同事情　　（分析方法）： 　　
数据挖掘
. Z. k$ I1 m3 Y- {% c' H· 分类 （Classification） 　　
· 估计（Estimation） 　　
· 预测（Prediction） 　　
· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules） 　　
0 g+ x8 p: S8 Y· 聚类（Clustering） 　　
. @0 `1 E, V% P6 _+ e· 描述和可视化（Description and Visualization） 　　
/ t3 X0 T4 |0 {2 I· 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
/ j- E5 A1 i2 j6 F4 q2)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 　　
1 l/ {( e/ a% C, v' H$ }: Y· 直接数据挖掘 　　
4 k' ~& o  u8 u$ a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 　　
9 E, n) b* A5 q  \4 o/ x# V7 h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 。 　　
$ t8 f. \  i: K) i9 x1 y· 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
9 @* C$ l  G# k" ~7 X4 D

千寻百步

为了知识，为了体力~~1 c#
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data-science

为了知识，为了体力~~
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