DATA MINING03


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Data Mining process

什么是决策树？

  1. 结构树：数据模型；

  2. 通常的决策树以二叉树为主。

  3. 每个内部/叶子节点都会带一个label，作为数据如何划分的依据。

模型与结构

  1. 如何使用我的模型？Inference：将模型在树上过一遍

决策树的推断

  1. 所到数据的标签位置，从根节点往下走，走到叶子结点，拿叶子上的label，作为record上的标签。

  2. 如何学习？训练得到模型？

  3. 自定向下/自定向上

    构造完成后的剪纸修正。

C4.5算法以及CART算法

  1. 通常使用决策树，使用贪心算法。

    寻找最易将label划分开的属性

  2. 决策树用crossvalidation和loss进行评价。

APRORI

  1. 在不同的属性上数数。
  2. 关联规则挖掘

关联规则

打分规则

多维场景下的维度灾难？

维度高/稀疏/模型不可靠。

EM搜索方法

  1. E-step
  2. M-step
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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

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很惭愧<br><br>只做了一点微小的工作<br><br>个人随笔笔记为主<br>有很多不足<br>谢谢大家～<br><br>可以搜索我的微信号联系我：Habseligkeit030<br><br><br>也可以给我发邮件xinning_chi@163.com