摘要：
1.已经知道怎么用SVD和PCA了，再仔细看看理论2.总结 Regression SSE 阅读全文
posted @ 2015-05-12 16:25
曾可爱
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摘要：
发现一篇好文：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.htmlhttp://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-svd 阅读全文
posted @ 2015-05-12 16:10
曾可爱
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摘要：
相似性和相异性（区别性，不同性） 相似性就是两个数据个体间的相似程度嘛，相异性就是相对的概念咯。相异性也就是距离，如果我们把数据个体看做是向量，那么相异性就是两个向量间的距离了。相似性与相异性的转换 相似性和相异性通常都用区间[0,1]内的数值来表示。这两种值是负相关的，因此理论上任意单调递减的函数... 阅读全文
posted @ 2015-05-12 10:14
曾可爱
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摘要：
上部分讲了些跟数据有关的概念，这部分来聊一聊操作。这里讲的操作其实是对数据预处理的操作。大概有以下这些操作。 数据聚合（Aggregation） 数据取样（Sampling） 数据降维 属性子集选取 构建属性 离散化和二分化属性 变量转换数据聚合 有个思想叫做"less is more",即所谓删繁... 阅读全文
posted @ 2015-05-12 10:05
曾可爱
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摘要：
数据数据集通常表示成数据个体（Data Object）的集合。一条数据记录就是一个个体。常见的数据表示方式可以是表格的：Student IDGenderScore1Male42Female53female3.5上表中横向的一行就是一个Data Object了，而 Student ID,Gender,... 阅读全文
posted @ 2015-05-12 10:02
曾可爱
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摘要：
读 Introduction to Data Mining 的笔记而已。数据挖掘简介 背景 It行业的发展使得数据的体量越来越大，我们希望从这些数据中提取出有用的信息。面对这些规模巨大而且本身属性不太传统的数据，传统的数据分析工具表示无能为力。于是乎，挑战带来了机遇，数据挖掘抓住了这个机会，直面了挑... 阅读全文
posted @ 2015-05-12 09:58
曾可爱
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