互联网和电子商务的普及带来了大量的数据集,这些数据成为数据挖掘的宝贵资源。本书侧重于解决数据挖掘中关键问题的实用算法,即使是处理最大数据集也能游刃有余。首先讨论了Map-Reduce框架,这是自动并行化算法的重要工具。作者详解了局部敏感哈希和流处理算法的技巧,用于处理数据量过大而无法进行详尽处理的情况。接着介绍了PageRank算法及其在组织网络信息中的应用技巧。其他章节涵盖了发现频繁项集和聚类的问题。最后几章分别讨论了推荐系统和网络广告的应用,这两者在电子商务中至关重要。本书由数据库和网络技术领域的两位权威专家撰写,无论对学生还是从业者都是必读之作。
大数据集的挖掘——数据挖掘新视角
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数据挖掘新视角探索毒蘑菇数据集
数据挖掘是信息技术领域的关键分支,涉及从大数据中发现有价值的信息和知识。在这个案例中,我们专注于“毒蘑菇数据集”,这是一个广泛应用于大数据分析和机器学习任务的标准样本集。数据集中的“agaricus-lepiota.data”文件核心部分包含了不同蘑菇种类的详细信息,特别是区分毒蘑菇和可食用蘑菇的特征,如颜色、形状、气味和生长环境等。每行代表一个观测样本,列对应不同的特征值,支持各类分类模型的训练,如决策树、随机森林、支持向量机和神经网络。此外,“Index”文件提供了压缩包内各文件的简要描述,便于用户快速定位和理解文件用途。而“agaricus-lepiota.names”文件详细描述了每个特征的含义,为数据理解和预处理提供重要参考。README文件则提供了数据集的详细信息,包括数据来源、收集方法、预处理步骤及使用注意事项。扩展文件“expanded.Z”可能包含更多样本或附加信息,增强数据集的训练效果。毒蘑菇数据集不仅适用于机器学习初学者,也为专家提供优化算法和评估模型性能的实践机会。
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