什么是数据挖掘回归

㈠ 关于大数据的的相关技术

在大数据中，涉及到了很多技术，这些技术都是比较新颖的，比如说人工智能、区块链、图灵测试等等，这些技术都是能够帮助大数据解决很多问题。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于回归分析、贪婪算法、MapRece、数据挖掘的相关知识。
1.贪心算法
贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，它所做出的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行，根据某个优化测度，每一步都要确保能获得局部最优解。由此可见，贪心算法是十分实用的。
2.数据挖掘
数据挖掘是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般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、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘工作是一个十分重要的内容，在大数据和数据分析中广泛实用。
3.回归分析
回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。
4.MapRece
MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。概念"映射"和"归约"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个映射函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的归约函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。这些内容就是大数据分析工作中经常使用的算法。
在这篇文章中我们介绍了关于回归分析、贪婪算法、MapRece、数据挖掘的相关知识，相信大家通过阅读这篇文章以后对这些技术有了一定的理解。希望这篇文章能够更好地帮助大家。

㈡ 请问什么是数据挖掘数据挖掘怎么样

数据挖掘就是对观测到的数据集（经常是很庞大的）进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。
运用基于计算机的方法，包括新技术，从而在数据中获得有用知识的整个过程，就叫做数据挖掘。

数据挖掘怎么样，严格地说，数据挖掘并不是一个全新的领域，它颇有点“新瓶装旧酒”的意味。组成数据挖掘的三大支柱包括统计学、机器学习和数据库等领域内的研究成果，其它还包含了可视化、信息科学等内容。数据挖掘纳入了统计学中的回归分析、判别分析、聚类分析以及置信区间等技术，机器学习中的决策树、神经网络等技术，数据库中的关联分析、序列分析等技术。

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㈢ 数据挖掘常用算法有哪些

1、 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯(NB)属于生成式模型(即需要计算特征与类的联合概率分布)，计算过程非常简单，只是做了一堆计数。NB有一个条件独立性假设，即在类已知的条件下，各个特征之间的分布是独立的。这样朴素贝叶斯分类器的收敛速度将快于判别模型，如逻辑回归，所以只需要较少的训练数据即可。即使NB条件独立假设不成立，NB分类器在实践中仍然表现的很出色。它的主要缺点是它不能学习特征间的相互作用，用mRMR中的R来讲，就是特征冗余。

2、逻辑回归(logistic regression)

逻辑回归是一个分类方法，属于判别式模型，有很多正则化模型的方法(L0，L1，L2)，而且不必像在用朴素贝叶斯那样担心特征是否相关。与决策树与SVM相比，还会得到一个不错的概率解释，甚至可以轻松地利用新数据来更新模型(使用在线梯度下降算法online gradient descent)。如果需要一个概率架构(比如，简单地调节分类阈值，指明不确定性，或者是要获得置信区间)，或者希望以后将更多的训练数据快速整合到模型中去，那么可以使用它。

3、 线性回归

线性回归是用于回归的，而不像Logistic回归是用于分类，其基本思想是用梯度下降法对最小二乘法形式的误差函数进行优化。

4、最近邻算法——KNN

KNN即最近邻算法，其主要过程为：计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离(常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等);对上面所有的距离值进行排序;选前k个最小距离的样本;根据这k个样本的标签进行投票，得到最后的分类类别;如何选择一个最佳的K值，这取决于数据。

5、决策树

决策树中很重要的一点就是选择一个属性进行分枝，因此要注意一下信息增益的计算公式，并深入理解它。

6、SVM支持向量机

高准确率，为避免过拟合提供了很好的理论保证，而且就算数据在原特征空间线性不可分，只要给个合适的核函数，它就能运行得很好。在动辄超高维的文本分类问题中特别受欢迎。可惜内存消耗大，难以解释，运行和调参也有些烦人，而随机森林却刚好避开了这些缺点，比较实用。

㈣ 数据挖掘的技术有哪些

①决策树技术

决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。

②神经网络技术

神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维的，它是数据挖掘中机器学习的典型代表。神经网络是人脑的抽象计算模型，数据挖掘中的“神经网络”是由大量并行分布的微处理单元组成的，它有通过调整连接强度从经验知识中进行学习的能力，并可以将这些知识进行应用。

③回归分析技术

回归分析包括线性回归，这里主要是指多元线性回归和逻辑斯蒂回归。其中，在数据化运营中更多使用的是逻辑斯蒂回归，它又包括响应预测、分类划分等内容。

④关联规则技术

关联规则是在数据库和数据挖掘领域中被发明并被广泛研究的一种重要模型，关联规则数据挖掘的主要目的是找出数据集中的频繁模式，即多次重复出现的模式和并发关系，即同时出现的关系，频繁和并发关系也称作关联。

⑤聚类分析技术

聚类分析有一个通俗的解释和比喻，那就是“物以类聚，人以群分”。针对几个特定的业务指标，可以将观察对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分。经过划分后，每个群组内部各对象间的相似度会很高，而在不同群组之间的对象彼此间将具有很高的相异度。

⑥贝叶斯分类技术

贝叶斯分类方法是非常成熟的统计学分类方法，它主要用来预测类成员间关系的可能性。比如通过一个给定观察值的相关属性来判断其属于一个特定类别的概率。贝叶斯分类方法是基于贝叶斯定理的，朴素贝叶斯分类方法作为一种简单贝叶斯分类算法甚至可以跟决策树和神经网络算法相媲美。

㈤ 什么叫数据挖掘、神经网络

数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。
1. 数据挖掘能做什么？
1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：
分类 （Classification）
估值（Estimation）
预言（Prediction）
相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）
聚集（Clustering）
描述和可视化（Des cription and Visualization）
2)数据挖掘分类
以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘
直接数据挖掘
目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以
理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。
间接数据挖掘
目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系
。
分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘
3)各种分析方法的简介
分类 （Classification）
首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分
类模型，对于没有分类的数据进行分类。
例子：
a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险
b. 分配客户到预先定义的客户分片
注意： 类的个数是确定的，预先定义好的
估值（Estimation）
估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的
输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。
例子：
a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数
b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入
c. 估计real estate的价值
一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的
连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运
用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。
预言（Prediction）
通常，预言是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用
于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。
预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时
间后，才知道预言准确性是多少。
相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）
决定哪些事情将一起发生。
例子：
a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A => B(关联规则)
b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析）
聚集（Clustering）
聚集是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先
定义好的类，不需要训练集。
例子：
a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病
b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群
聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。
描述和可视化（Des cription and Visualization）
是对数据挖掘结果的表示方式。
2.数据挖掘的商业背景
数据挖掘首先是需要商业环境中收集了大量的数据，然后要求挖掘的知识是有价值的。有
价值对商业而言，不外乎三种情况：降低开销；提高收入；增加股票价格。
1)数据挖掘作为研究工具 （Research）
2)数据挖掘提高过程控制（Process Improvement）
3)数据挖掘作为市场营销工具（Marketing）
4)数据挖掘作为客户关系管理CRM工具(Customer Relationship Management)
3.数据挖掘的技术背景
1)数据挖掘技术包括三个主要部分：算法和技术；数据；建模能力
2)数据挖掘和机器学习（Machine Learning）
机器学习是计算机科学和人工智能AI发展的产物
机器学习分为两种学习方式：自组织学习（如神经网络）；从例子中归纳出规则（如决策树）
数据挖掘由来
数据挖掘是八十年代，投资AI研究项目失败后，AI转入实际应用时提出的。它是一个新兴
的，面向商业应用的AI研究。选择数据挖掘这一术语，表明了与统计、精算、长期从事预
言模型的经济学家之间没有技术的重叠。
3)数据挖掘和统计
统计也开始支持数据挖掘。统计本包括预言算法（回归）、抽样、基于经验的设计等
4)数据挖掘和决策支持系统
数据仓库
OLAP（联机分析处理）、Data Mart（数据集市）、多维数据库
决策支持工具融合
将数据仓库、OLAP，数据挖掘融合在一起，构成企业决策分析环境。
4. 数据挖掘的社会背景
数据挖掘与个人预言：数据挖掘号称能通过历史数据的分析，预测客户的行为，而事实上，客户自己可能都不明确自己下一步要作什么。所以，数据挖掘的结果，没有人们想象中神秘，它不可能是完全正确的。
5．数据挖掘技术实现
在技术上可以根据它的工作过程分为：数据的抽取、数据的存储和管理、数据的展现等关键技术。
1) 数据的抽取
数据的抽取是数据进入仓库的入口。由于数据仓库是一个独立的数据环境，它需要通过抽取过程将数据从联机事务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入数据仓库。数据抽取在技术上主要涉及互连、复制、增量、转换、调度和监控等几个方面的处理。在数据抽取方面，未来的技术发展将集中在系统功能集成化方面，以适应数据仓库本身或数据源的变化，使系统更便于管理和维护。
2) 数据的存储和管理
数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库的特性，也决定了其对外部数据的表现形式。数据仓库管理所涉及的数据量比传统事务处理大得多，且随时间的推移而快速累积。在数据仓库的数据存储和管理中需要解决的是如何管理大量的数据、如何并行处理大量的数据、如何优化查询等。目前，许多数据库厂家提供的技术解决方案是扩展关系型数据库的功能，将普通关系数据库改造成适合担当数据仓库的服务器。
3) 数据的展现
在数据展现方面主要的方式有：
查询：实现预定义查询、动态查询、OLAP查询与决策支持智能查询；报表：产生关系数据表格、复杂表格、OLAP表格、报告以及各种综合报表；可视化：用易于理解的点线图、直方图、饼图、网状图、交互式可视化、动态模拟、计算机动画技术表现复杂数据及其相互关系；统计：进行平均值、最大值、最小值、期望、方差、汇总、排序等各种统计分析；挖掘：利用数据挖掘等方法，从数据中得到关于数据关系和模式的知识。
6.数据挖掘与数据仓库融合发展
数据挖掘和数据仓库的协同工作，一方面，可以迎合和简化数据挖掘过程中的重要步骤，提高数据挖掘的效率和能力，确保数据挖掘中数据来源的广泛性和完整性。另一方面，数据挖掘技术已经成为数据仓库应用中极为重要和相对独立的方面和工具。
数据挖掘和数据仓库是融合与互动发展的，其学术研究价值和应用研究前景将是令人振奋的。它是数据挖掘专家、数据仓库技术人员和行业专家共同努力的成果，更是广大渴望从数据库“奴隶”到数据库“主人”转变的企业最终用户的通途。

㈥ 机器学习，数据挖掘的书有哪些

说到数据分析，人们往往会下意识地联想到另一个耳熟能详的名词：数据挖掘。那么，到底什么是数据挖掘呢？顾名思义，数据挖掘就是对数据进行处理，并从中提取可用信息的过程。如果你刚好正在寻找这方面的入门书籍，那么韩家炜老师写的《数据挖掘：概念与技术》绝对是一个不错的选择。

· 更难能可贵的是，随书还附带了一批可运行的神经网络实例。试试亲自上手改改代码吧，相信你会有意外的收获。

㈦ 大数据 和 数据挖掘 的区别

大数据概念：大数据是近两年提出来的，有三个重要的特征：数据量大，结构复杂，数据更新速度很快。由于Web技术的发展，web用户产生的数据自动保存、传感器也在不断收集数据，以及移动互联网的发展，数据自动收集、存储的速度在加快，全世界的数据量在不断膨胀，数据的存储和计算超出了单个计算机(小型机和大型机)的能力，这给数据挖掘技术的实施提出了挑战（一般而言，数据挖掘的实施基于一台小型机或大型机，也可以进行并行计算）。

数据挖掘概念: 数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。

大数据需要映射为小的单元进行计算，再对所有的结果进行整合，就是所谓的map-rece算法框架。在单个计算机上进行的计算仍然需要采用一些数据挖掘技术，区别是原先的一些数据挖掘技术不一定能方便地嵌入到 map-rece 框架中，有些算法需要调整。

大数据和数据挖掘的相似处或者关联在于： 数据挖掘的未来不再是针对少量或是样本化，随机化的精准数据，而是海量，混杂的大数据，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断。

拓展资料：

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

㈧ 数据挖掘中分类和回归的区别

单纯就这句话而言不能说错，只是不完全。

分类是指一类问题，而回归是一类工具。分类的目的在于给对象按照其类别打上相应的标签再分门别类，而回归则是根据样本研究其两个（或多个）变量之间的依存关系，是对于其趋势的一个分析预测。
分类的标签如果是表示（离散的）有排序关系的类别时，比如说“好”、“较好”、“一般”这样的时候，也可以用回归来处理。但是如果标签是纯粹的分类，比如说电影中的“喜剧”、“动作”、“剧情”这样的无排序关系的标签时，就很难用回归去处理了。而且，分类中还存在着“多分类”的问题，也就是一个对象可能有多个标签的情况，这就更复杂了。
而同时，回归所能做的也并非只有分类，也可以用来做预测等其他问题。
所以，回归和分类的区别并非只有输出的“定性”与“定量”那么简单，应该说两者属于不同的范畴。