数据变化方向 算法,数据挖掘十大算法:引自wiki和论坛

算法与数据结构数据挖掘十大算法——整理一夜的数据挖掘算法，主要引用自wiki和一些论坛。数据挖掘的十大经典算法及其各自的优势数据挖掘的十大经典算法及其各自的优势不仅仅是这十个入选算法，事实上，这18个入选算法中的任何一个都可以称之为经典算法，在数据挖掘领域产生了深远的影响。

数据科学家需要掌握的十项统计技术详解“数据科学家比程序员更擅长统计，比统计学家更擅长编程。本文介绍了数据科学家需要掌握的十项统计技术，包括线性回归、分类、重采样、降维、无监督学习。无论你对数据科学持什么态度，都不可能忽视对数据进行分析、组织和梳理的重要性。Glassdoor网站根据雇主和员工的大量反馈数据，做了一份“全美25个最佳工作”的榜单，其中第一位是数据科学家。

随着深度学习等技术越来越受欢迎，深度学习等热门领域越来越受到研究人员、工程师和雇用他们的公司的关注，数据科学家继续处于创新和技术进步的前沿。虽然有很强的编程能力很重要，但是数据科学并不全是软件工程(其实熟悉Python就足以满足编程的需求)。数据科学家需要同时具备编程、统计和批判性思维能力。正如JoshWills所说，“数据科学家比程序员更擅长统计，比统计学家更擅长编程。

目前从硬件角度很难完全避免静态漂移，选择好的接收板；从软件的角度来看，单纯从速度和位置的瞬时值来判断肯定是有一定难度的。GPS每秒都在更新数据，但物体的运动轨迹一般是连续的而不是混沌的，状态的变化一般是渐进的而不是突变的。可以考虑几个连续瞬时值的变化过程。建议从以下两个方面综合判断:1。方向变化太频繁，一会儿左转，一会儿右转，一会儿向东，一会儿向西，基本都是随波逐流。

数据挖掘的十大经典算法及其各自的优势不仅是入选的十大算法，实际上，参与评选的18个算法中的任何一个都可以称之为经典算法，在数据挖掘领域产生了深远的影响。1.C4.5C4.5算法是机器学习算法中的分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。C4.5算法继承了ID3算法的优点，在以下几个方面对ID3算法进行了改进:1)用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时选择值较多的属性的不足；2)建树过程中的修剪；3)可以完成连续属性的离散化；4)能够处理不完整的数据。

其缺点是在构造树的过程中，需要对数据集进行多次扫描和排序，导致算法效率低下。2.KMeansalgorithm或kmeans算法是一种聚类算法，它根据对象的属性k将n个对象分成k个分。