資料探勘

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靜態模型、動態模型

靜態模型-離線訓練 易於構建和測試-使用批量訓練和測試,對其進行迭代,直到達到良好效果 仍然需要對輸入進行監控 模型容易過時 動態模型-線上訓練 隨著時間的推移不斷為訓練資料注入新的資料,定期更新同步版本 使用漸進式驗證,而不是批量訓練和測試 需要監控、模型回滾和資料隔離 會根據變化作出相應調整,避 […]

社交網路圖挖掘1–將社交網路看作圖及其聚類

將社交網路看成圖 社交網路的基本概念: 社群(community):是指具有非同尋常的強連通性的節點子集,其中節點可以是構成網路的人或者其他實體。 區域性性(locality):是指社交網路的節點和邊趨向於聚為社群的這種性質。 社交網路的基本特點: 一大堆實體參與了網路的構成; 網路實體間至少存在一 […]

資料探勘簡介(摘自維基百科)

資料探勘(英語:data mining)是一個跨學科的電腦科學分支[1][2][3] 它是用人工智慧、機器學習、統計學和資料庫的交叉方法在相對較大型的資料集中發現模式的計算過程[1]。資料探勘過程的總體目標是從一個資料集中提取資訊,並將其轉換成可理解的結構,以進一步使用[1]。除了原始分析步驟,它還 […]