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blog名称:IDMer (数据挖掘者)
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建立时间:2005年6月24日 |
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“数据挖掘者”博客已经搬家，欢迎光临新博客网址：http://idmer.blog.sohu.com
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回复：数据挖掘模型的评估问题  |
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数据挖掘者 发表于 2007/5/19 22:09:42 |
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在07-5-11，Changjiang写道：
Mr Zhang,我是一名大四学生，想请教你一下数据挖掘模型评估方面的问题。配置数据源，进行挖掘设置，选择挖掘算法，运行产生挖掘模型后，给出的结果很难让人信服。如那简单的购物篮分析来讲，产生关联规则和频繁集后，还是需要进一步分析才能弄清楚结果的含义。让某个不太懂数据挖掘的人一时很难获得应有的信息，是结果可视化的问题，还是模型评估的问题？我不太明白，希望给予解答和帮助。还有模型评估的资料从哪找啊？网上挺少的感觉？
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南京大学小百合BBS数据挖掘版精华 |
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数据挖掘者 发表于 2006/5/24 22:38:07 |
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[“智能信息检索论坛”旧贴回放系列]
在附件中：2_119.zip
http://bbs.nju.edu.cn/cgi-bin/bbs/bbsadl2?board=DataMining （链接已失效，在南大小百合BBS上找不到数据挖掘版了）
目录：
1 本版讨论范围 ashun Aug 30 2001
2 斑竹之家 Nov 22 2001
3 网络资源 Apr 5 2002
4 好书介绍 Ap |
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数据挖掘的10个常见问题 |
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数据挖掘者 发表于 2006/3/14 13:32:23 |
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摘自：小木虫论坛
Q1. Data Mining 和统计分析有什么不同？
硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，换另一个角度看，Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是为什么Data Mining的出现会引发各领域的广泛注意呢？主要原因在相较于传统统计分析而言，Data Mining有下列几项特性：
1.处理大量实际资料更强势，且无须太专业的统计背景去使用Data Mining的工具；
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统计学和数据挖掘：交叉学科(转) |
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数据挖掘者 发表于 2005/12/15 23:41:38 |
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以前在www.dmgroup.org.cn/zongshu050322/hand_gb.doc上下载的一篇文章，不好意思，没找到作者是谁。
摘要：统计学和数据挖掘有很多共同点，但与此同时它们也有很多差异。本文讨论了两门学科的性质，重点论述它们的异同。
关键词：统计学 知识发现
1． 简介
统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。
统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致 |
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机器学习教程幻灯片 |
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数据挖掘者 发表于 2005/10/28 13:49:21 |
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来源：http://www.cs.utexas.edu/users/mooney/cs391L
附件：Machine Learning Leture Slides－UTEXAS cs391.zip
这个是我原来读书时学习机器学习的参考材料，很不错的。因为在数据挖掘中有很多算法和模型来自机器学习领域，所以对数据挖掘的研究和实践都有帮助。
如果想进一步了解机器学习，建议大家看Tom Mitchell的“Machine Learning”一书，国内有中文版“机器学习”。
附件中包含如下PDF：
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M2005, the 8th annual Data Mining Technology Conference |
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数据挖掘者 发表于 2005/10/24 16:34:23 |
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转自：http://www.sas.com/events/dmconf/index.html
M2005, the largest data mining conference in the world, kicks off in Las Vegas today
(24Oct05) Attendees at M2005, held in Las Vegas Oct. 24 and 25, will have a forum for exchanging ideas with hundreds of data mining practitioners and nearly 40 of the most respected data mining experts in the world. The conference will feature keynote addres |
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数据挖掘技术及其应用现状 |
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数据挖掘者 发表于 2005/10/11 13:59:03 |
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转自：http://www.cioworld.net/cgi-new/violethtml/8/2004-02-17/20040217195351.html
時間：2004/02/17 來源：王斌会 吴载斌
摘要：随着计算机、网络技术的发展，获得有关资料已经非常简单易行。但是对于数量大、涉及面宽的数据，依靠以往那种由简单汇总、按指定模式去分析的统计方法是无法完成这类数据的分析。因此，一种智能化的、综合应用各种统计分析、数据库、智能语言来分析庞大数据资料的技术就应运而生，这就是目前国际上统计最热门的话题“数据挖掘”(Data Mi |
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