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8：FP-Tree(Mining frequent patterns without candidate generation)这个也不太清楚。FP-growth算法(Frequent Pattern-growth)使用了一种紧缩的数据结构来存储查找频繁项集所需要的全部信息。采用算法：将提供频繁项集的数据库压缩到一棵FP-tree来保留项集关联信息，然后将压缩后的数据库分成一组条件数据库（一种特殊类型的投影数据库），每个条件数据库关联一个频繁项集。9：PageRank大名鼎鼎的PageRank大家应该都知道（Google靠此发家，其实也不能说发家啦!）。对于这个算法我的理解就是：如果我指向你（网页间的连接）则表示我承认你，则在计算你的重要性的时候可以加上我的一部分重要性（到底多少，要看我自己有多少和我共承认多少个人）。通过反复这样来，可以求的一个稳定的衡量各个人（网页）重要性的值。不过这里必须要做些限制（一个人的开始默认重要性都是1），不然那些值会越来越大越来越大。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律三个步骤。无锡哪里智能推荐调试

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。江阴现代化智能推荐推荐需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。

4.5就是一个决策树算法，它是决策树（决策树也就是做决策的节点间像一棵树一样的组织方式，其实是一个倒树）核心算法ID3的改进算法，所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。C4.5比ID3改进的地方时：ID3选择属性用的是子树的信息增益（这里可以用很多方法来定义信息，ID3使用的是熵（entropy）（熵是一种不纯度度量准则）），也就是熵的变化值，而C4.5用的是信息增益率。也就是多了个率嘛。一般来说率就是用来取平衡用的，就像方差起的作用差不多，比如有两个跑步的人，一个起点是100m/s的人、其1s后为110m/s；

这也就是约翰·内斯伯特( John Nalsbert)称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。因此，人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息，以更好地利用这些数据。但以数据库系统的录入、查询、统计等功能，无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。数据的类型可以是结构化的、半结构化的，甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的，也可以是归纳的。终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。缺点是需要的参数太多，编码困难，一般计算量比较大。

经验证明，有效的模型并不一定是正确的模型。造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定，因此，直接在现实世界中测试模型很重要。先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意之后再向大范围推广。 [3] (7)实施。模型建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考；另一种是把此模型应用到不同的数据集上。数据挖掘分为有指导的数据挖掘和无指导的数据挖掘。有指导的数据挖掘是利用可用的数据建立一个模型，这个模型是对一个特定属性的描述。无指导的数据挖掘是在所有的属性中寻找某种关系。具体而言，分类、估值和预测属于有指导的数据挖掘；关联规则和聚类属于无指导的数据挖掘。建立模型是一个反复的过程。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题有用。盐城品牌智能推荐风格

遗传算法常用于优化神经元网络，能够解决其他技术难以解决的问题。无锡哪里智能推荐调试

目前，数据挖掘的算法主要包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。 [4] 神经网络法神经网络法是模拟生物神经系统的结构和功能，是一种通过训练来学习的非线性预测模型，它将每一个连接看作一个处理单元，试图模拟人脑神经元的功能，可完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务。神经网络的学习方法主要表现在权值的修改上。其优点是具有抗干扰、非线性学习、联想记忆功能，对复杂情况能得到精确的预测结果；缺点首先是不适合处理高维变量，不能观察中间的学习过程，具有“黑箱”性，输出结果也难以解释；其次是需较长的学习时间。神经网络法主要应用于数据挖掘的聚类技术中。无锡哪里智能推荐调试

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