Публикации по теме 'data-mining'


Использование интеллектуального анализа данных для электронной коммерции
Введение Интеллектуальный анализ данных изменил то, как предприятия принимают решения, и индустрия электронной коммерции не является исключением. Мы рассмотрим три критически важных приложения интеллектуального анализа данных в электронной коммерции, используя набор данных из ювелирного интернет-магазина среднего размера на Kaggle. Набор данных содержит данные о покупках с декабря 2018 г. по декабрь 2021 г. (3 года) и включает информацию о каждом приобретенном продукте, такую ​​как..
Иерархическая кластеризация в машинном обучении
Иерархическая кластеризация — это часть неконтролируемого машинного обучения . Иерархическая кластеризация, также известная как иерархический кластерный анализ (HCA), представляет собой неконтролируемое машинное обучение. Он группирует немаркированные наборы данных в группы, также известные как кластеры. Они очень похожи на кластеризацию K-средних, но отличаются от нее, поскольку здесь мы не определяем количество кластеров, как мы делаем это в кластеризации K-средних. Поскольку..
Интеллектуальный анализ правил ассоциаций: искусство обнаружения ценных ассоциаций в интеллектуальном анализе данных
Ключевые слова: анализ ассоциативных правил, глубокое обучение, машинное обучение, искусственный интеллект, анализ данных, наука о данных. Интеллектуальный анализ данных — это процесс извлечения значимой информации из больших объемов данных. Этот процесс используется для поддержки бизнес-решений, выявления тенденций и понимания поведения клиентов. Интеллектуальный анализ правил ассоциации играет решающую роль в этом процессе интеллектуального анализа данных. Интеллектуальный анализ..
В чем разница между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением?
Хотя интеллектуальный анализ данных и машинное обучение имеют определенные характеристики, эти два термина не означают одно и то же. Оба подпадают под общую категорию науки о данных, которая использует научные методы, системы, процессы и алгоритмы для извлечения знаний из данных. Но между ними есть несколько важных различий. Разница между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением Интеллектуальный анализ данных предоставляет методы управления данными, а машинное..
Хеш-функции для интеллектуального анализа данных
Если вы работаете в технической сфере, скорее всего, вы слышали о хэш-функциях. Они широко используются в криптографии и структурах данных - возможно, вы встречали их в криптографии с открытым ключом или при изучении хеш-таблиц. Нетехнические люди, вероятно, слышали о них в контексте добычи биткойнов. Оказывается, хеш-функции невероятно полезны для многих вещей, включая интеллектуальный анализ данных и машинное обучение. Этот пост предназначен для быстрого знакомства с видами..
Количественная оценка влияния пропущенных значений на точность модели в контролируемых моделях машинного обучения
Описание проблемы Наблюдения с пропущенными значениями не могут использоваться многими методами контролируемого машинного обучения, такими как методы регрессии или методы нейронных сетей. Деревья решений могут обрабатывать отсутствующие значения во входных данных, поскольку они рассматривают их как отдельную категорию в данных и назначают их одной из ветвей. Перед аналитиком стоит задача решить, следует ли пропустить определенную запись для анализа или заменить отсутствующее значение..
Технологии, используемые в Data Mining
Проще говоря, интеллектуальный анализ данных — это процесс извлечения пригодных для использования данных из большего количества необработанных данных, процесс анализа больших баз данных для создания свежих данных. Междисциплинарный характер исследований и разработок в области интеллектуального анализа данных в значительной степени способствует успеху интеллектуального анализа данных и широкому спектру приложений. Вот несколько примеров областей, которые оказали значительное влияние на..