数据挖掘算法

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。

数据挖掘失败的根源。这里笔者结合案例系统梳理下这些挑战，并尝试给出这些挑战的深层次原因和解决建议。

对于渴望了解机器学习基础知识的机器学习新人来说，这里有份数据科学家使用的十大机器学习算法汇总，将为你介绍这十大算法的特性，便于大家更好地理解和应用，快来看看吧。

如何为特定的问题选择合适的算法

作者：Neerja Doshi编译：ronghuaiyang 导读 谱聚类，了解直觉以及背后的数学原理 什么是聚类？ 聚类是一种广泛使用的无监督学习方法。聚类是这样分组的：集群中的点彼此相似，而与其他集群中的点不太相似。因此，如何在数据中寻找模式并为我们分组取决于算法，根据使用的算法，我们可能最终得到不同的集群。 有两种广泛使用的聚类方法： 紧密性——相互靠…

用人话讲明白kmeans聚类算法

对于算法分发很多人会有所误解，这或许源自远观而缺乏了解，才会觉得算法猛如虎。而当你走近了算法分发，有了一定的了解之后，可能会有重新的认知：算法如虎，细嗅蔷薇。

数据挖掘知识点总结，你了解多少？

如何在大量数据量下，简单快速的寻找到最优中心点的过程

协同过滤推荐算法基于内容的推荐算法混合推荐算法流行度推荐算法

机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分。

最近做了一个交叉销售的项目，梳理了一些关键点，分享出来希望对大家有所启发

数据科学家使用度最高的 10 大算法。

数据挖掘入门必看10个问题！！

众所周知，数据挖掘算法并非十全十美，在某些情况下他们也会失效。 使用 K 均值算法（K-Means）时就可能会出现这种情况，当然此时你可以尝试一下另一种方法—— K 中心聚类算法（K-Medoids），也许效果会更好。