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常见数据挖掘算法分析
- 概述
- 一般认为，数据挖掘领域所使用的方法均属于机器学习算法、深度学习算法和数据挖掘算法。
- 一般认为，数据挖掘领域的问题主要有分类、回归、聚类、推荐、图像识别、预测。
- 一般认为，数据挖掘领域所牵扯到的底层知识有**“概率论”、“数论”、“统计学”、“线性代数”、“数字图像处理”、“机器学习理论基础”、“高等数学”**。当然，你也不一定很清楚原理，事实上很多数据挖掘师会用算法，但未必解释的清楚自己用的算法。
- 挖掘思路
- 一般来说，当我们遇到一个问题，完成了数据探索和数据预处理（其实你就已经完成了70%的工作），接下来的任务就是挖掘建模。
- 通常明确问题类型之后，我们首先选择普遍认同的算法，如SVM（支持向量机）、GBDT（梯度提升树）、Adaboost（这个玩机器学习的都知道是什么）等
到了这里，关于【数据挖掘】——常见算法对比和选择的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
