2011年度SQL Server十大技巧文章PDF下载

根据提供的文件信息，“2009年数据挖掘领域的顶级十大算法.pdf”是一本专注于介绍数据挖掘领域十大著名算法的专业书籍。以下是对该书中提到的关键知识点进行详细解析： 数据挖掘概述 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取出隐含在其中的人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则、回归分析等。 十大数据挖掘算法 1. C4.5（决策树） C4.5是基于熵的概念来构建决策树的一种方法。它通过计算信息增益比选择最佳特征，并以此作为节点进行分割。C4.5相比早期版本ID3算法，在处理连续值和缺失值方面进行了改进，同时支持剪枝操作以避免过拟合问题。 2. k-Means（聚类） k-Means是一种基于距离度量的无监督学习方法，用于将对象分为k个簇，使得簇内对象之间的相似性最大化，而簇间对象之间的差异性最大化。算法通过迭代过程不断调整中心点的位置来优化聚类结果。 3. Support Vector Machines (SVM)（支持向量机） SVM是一种二分类模型，其基本思想是找到一个超平面，使得正负样本之间的间隔最大化。SVM能够有效地处理高维数据，并通过核函数技巧解决非线性可分问题。 4. Apriori Algorithm（先验算法） Apriori算法是一种用于发现频繁项集和关联规则的有效算法。它利用了“如果一个项集是频繁的，则它的所有子集也是频繁的”这一性质来进行剪枝操作，大大减少了候选项集的数量。 5. EM（期望最大化算法） EM算法主要用于参数估计，特别适用于处理含有隐变量的概率模型。它通过交替执行E步（期望步骤）和M步（最大化步骤）来逐步优化模型参数，直至收敛。 6. PageRank（网页排名算法） PageRank是Google搜索引擎的核心算法之一，用于评估网页的重要性。其基本思想是通过网页之间的链接关系来计算每个页面的得分，得分越高表示该页面越重要。 7. Adaboost（自适应提升算法） Adaboost是一种集成学习算法，通过组合多个弱分类器形成一个强分类器。每个弱分类器被赋予不同的权重，错误率高的样本在后续训练中会被赋予更高的权重，从而提高整体预测性。

这里提供了《The Top Ten Algorithms in Data Mining》的英文版PDF下载，共包含10个文件，适合希望深入学习数据挖掘算法的读者。

介绍SQL Server的性能优化技巧，并通过具体案例详细解释。

Xindong Wu教授（美国）的数据挖掘十大算法，数据挖掘方向同学的必修课。

涵盖十种数据挖掘领域经典算法，可应用于各种场景。

数据挖掘十大算法，名不虚传。

SQL Server数据访问优化是提升数据库性能的关键措施之一，正确的索引应用尤为重要。详细介绍了优化索引策略的具体步骤，包括主键和非聚集索引的创建，以及复合索引的利用。

排序算法是构建数据结构和算法的基石，它包含内部排序和外部排序两种主要类型。内部排序适用于内存中进行数据排序，而外部排序则用于处理无法一次性加载到内存的大规模数据集。 常见的内部排序算法： 插入排序 希尔排序 选择排序 冒泡排序 归并排序 快速排序 堆排序 基数排序 时间复杂度： 平方阶 (O(n2))：直接插入排序、直接选择排序、冒泡排序 线性对数阶 (O(nlog2n))：快速排序、堆排序、归并排序 O(n1+§) (0<§ 线性阶 (O(n))：基数排序、桶排序、箱排序 稳定性： 稳定排序算法：冒泡排序、插入排序、归并排序、基数排序 非稳定排序算法：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序

数据挖掘的十大支柱 这十种算法被广泛认为是数据挖掘领域的基石，推动着从商业洞察到科学发现的进步: C4.5 算法: 构建决策树的经典算法，用于分类任务。 K-Means 算法: 一种强大的聚类算法，将数据点分组到不同的簇中。 支持向量机 (SVM): 用于分类和回归任务的强大而灵活的算法，擅长处理高维数据。 Apriori 算法: 用于发现频繁项集和关联规则的经典算法，揭示数据集中隐藏的关系。 EM 算法: 一种迭代算法，用于在存在隐藏变量的情况下找到概率模型的最大似然估计。 PageRank 算法: 最初用于对网页进行排名的算法，现已广泛应用于各种排名问题。 AdaBoost 算法: 一种集成学习方法，通过组合多个弱分类器来构建强大的分类器。 kNN 算法: 一种简单直观的算法，通过查找 k 个最近邻来进行分类和回归。 朴素贝叶斯算法: 一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法，假设特征之间是条件独立的。 CART 算法: 一种用于构建二叉决策树的算法，常用于分类和回归任务。