数据挖掘可粗略地理解为三部曲:数据准备(data preparation)、数据挖掘,以及结果的解释评估(interpretation and evaluation)。 根据数据挖掘的任务分,有如下几种:分类或预测模型数据挖掘、数据总结、数据聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等。 根据数据挖掘的对象分,有如下若干种数...
1. 图像识别 图像识别是神经网络应用的一个重要领域。以下是一个使用头歌神经网络实现猫狗识别的案例: (1)数据预处理:收集猫狗图片,并进行数据增强,如旋转、缩放、裁剪等。 (2)模型构建:使用卷积神经网络(CNN)模型,包括卷积层、池化层、全连接层等。 (3)训练与测试:将数据集划分为训练集和测试集,使用训练集...
头歌数据挖掘数据预处理答案数据挖掘precision 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的,以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科,包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。 由于数据挖掘是...
苏州高新区智慧教育时空云建设从强化顶层设计、优化中层 规划、细化底层实现,理清整体思路、创新建设内容、打造苏高新范式,落实建设责任、不断 融合创新、注重应用落地等方面入手,探索出具有苏州高新区特质的智慧教育新范式。 头歌平台(EduCoder)——数据挖掘算法原理与实践:数据预处理 头歌平台(EduCoder)——数据挖掘...
课程通过理论教学与实践教学协同,逐步提升学生的数据挖掘思维能力,并基于平台自动化测评来培养学生科学创新能力。课程从理解、预处理、基础算法、统计与可视化、关联分析算法、分类算法和聚类算法几个方面,多样阐述了数据挖掘的概念与具体内容。并在课程最后进行内容拓展,设置了数据挖掘竞赛案例的分享和复杂类型数据挖掘的介绍...
2 探索数据并预处理数据 观察数据集各个维度特征的数值类型与分布挑选sepal length、petal length两维特征作为聚类依据 3 求解聚类中心 编程实现k-means聚类、混合高斯聚类 4 测试和评估模型 在数据集上计算聚类的性能指标 五、学生实验报告(1)简要介绍k-means、混合高斯聚类的原理k-means原理: k-means算法是常用的...