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数据挖掘
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    第七章：概率和朴素贝叶斯

    近邻算法又称为被动学习算法。这种算法只是将训练集的数据保存起来，在收到测试数据时才会进行计算。 贝叶斯算法则是一种主动学习算法，它会根据训练集构...

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  • 第六章：优化近邻算法

    KNN 算法 k 近邻算法（ kNN ）：考察新记录周围距离最近的 k 条记录，而不是只看一条。 每个近邻都有投票权，程序会将新纪录判定为得票数...

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  • 第五章：进一步探索分类

    训练集和测试集 通常我们将数据集分为两个部分，第一部分用来构造分类器，因此称为训练集；另一部分用来评估分类器的结果，因此称为测试集。 训练集和测...

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  • 第四章：分类

    特征值选取 1、选择特征值 2、对特征值相关度进行评分 3、将数据进行标准化（最常用的方法时将所有数据都转化为 0 到 1 之间的值，或使用标准...

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  • 第三章：Slope One算法

    Slope One 算法是在一篇名为《Slope One：基于在线评分系统的协同过滤算法》的论文中提出的，由 Lemire 和 Machlach...

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  • 第二章：基于物品（模型）的协同过滤

    基于用户的协同过滤 基于用户的协同过滤又称为内存型协同过滤，需要将所有数据都保存在内存中进行计算；我们将一个用户和其他所有用户进行对比找到相似的...

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  • 第一章：简单推荐算法

    找出相似用户 曼哈顿距离 最简单的距离计算方式； 在二维模型中，每个目标对象都可以用 (x, y) 的点来表示，我们可以用下标来表示不同的对象，...

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    第九章 聚类

    聚类 通过物品特征来计算距离，并自动分类到不同的群集或组中。 层次聚类算法 对于层次聚类算法，我们不需要预先指定分类的数量，这个算方法会将每条数...

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  • 第八章 朴素贝叶斯和文本数据

    非结构化文本的分类算法 如身高、体重、对法案的投票等。具有能用表格来展现 的共性的数据我们称为 “结构化数据” 。数据集中的每条数据（下表中的一...

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