随着物联网、移动通信、移动互联网和数据自动采集技术的迅猛发展以及在各行各业的广泛应用，人类社会的数据量面临前所未有的爆炸性增长。美国互联网数据中心指出，互联网数据每年以50%的速度增长，每两年翻倍一次。目前，世界上90%以上的数据是近几年产生的，标志着人类社会进入了“大数据”时代。因此，信息的获取变得尤为关键，数据的积累已经成为影响社会发展的重要因素。

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在统计学分析海量数据时，许多数据库并不适合，数据挖掘技术提供了更好的解决方案。

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详细介绍了数据挖掘领域的十大经典算法，包括C4.5、k-Means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost等。这些算法被广泛应用于数据探索与知识发现，每个算法的概念、特点和应用均有详细阐述。

《数据挖掘—概念与技术》一书由韩家炜教授撰写，基于J.Han和M.Kamber的作品，由Morgan Kaufmann出版社于2000年出版。该书全面介绍了数据挖掘的基础理论、核心技术以及实际应用，是数据科学领域的重要参考文献之一。下面将根据书中的章节概览，详细阐述数据挖掘的关键知识点。 第一章引言 数据挖掘被激发于海量数据中隐藏的价值和洞察力，随着信息技术的发展，数据的生成和积累速度远超人们的处理能力。数据挖掘从大量数据中自动发现有用的信息和知识，对于商业决策、科学研究、社会管理等众多领域具有重大意义。 数据挖掘是一种高级的数据分析方法，通过应用统计学、机器学习、人工智能等领域的算法和技术，从大量数据集中提取模式、关联、趋势等有价值的信息。这些信息往往以人类可理解的形式呈现，用于辅助决策或知识发现。 数据挖掘的对象包括关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统。它的功能包括概念描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析。数据挖掘系统可以根据应用、技术和平台进行分类，同时需要关注数据质量和算法效率等主要问题。

在网络数据挖掘实验中，选择合适的分类算法至关重要。

我正在参加韩家炜教授的最新数据挖掘课程，这份英文讲义是他最新一版的教材。

知乎的初衷是提供一套简洁、优雅且符合Python编程风格的API接口，专为对知乎数据感兴趣的用户群体而设计。它适用于数据分析、数据挖掘、增长黑客等多种应用场景，还支持通过编程方式自动化完成知乎操作。当前版本仅支持Python 3，安装方法为pip install -U zhihu或者通过git安装最新版本：pip install git+git://github.com/lzjun567/zhihu-api--upgrade。

数据挖掘是信息技术领域的重要分支，涉及从复杂数据中发现有价值信息和模式。华沙大学的数据挖掘课程通过作业和项目，深入培养学生对核心概念和技术的理解。课程内容涵盖数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘和预测等关键技能。学生将学习数据清洗、集成、转换和规约等预处理步骤，以提高后续分析的准确性和效率。分类任务将使用决策树、随机森林、支持向量机等算法进行模型建立和预测。聚类则利用K-means、层次聚类和DBSCAN等算法实现数据分组，无需事先知道类别标签。关联规则挖掘和预测则依赖于Apriori和FP-Growth算法等方法。课程还涉及时间序列分析、回归模型和深度学习技术。学生通过项目展示数据解释能力和沟通技能。