数据挖掘的基本概念与应用技术

这本书由韩佳炜老师编写，适合初学者了解数据挖掘的基本内容。

数据挖掘是从大量的、不完全的、带有噪声和模糊性的数据库中提取潜在信息和知识的过程。这包括发现用户感兴趣的知识，并确保其可接受、可理解和可应用。数据挖掘不发现普适的自然科学定理或数学公式，而是基于特定前提和约束条件，面向特定领域。

数据挖掘是信息技术领域的重要分支，专注于从大型数据集中发现有价值的信息和知识。这一过程涵盖数据的获取、清洗、转换、分析和解释多个关键步骤。在“深入了解数据挖掘的基本概念与技术”的主题中，我们可以探讨数据仓库与数据挖掘的关系，数据预处理的重要性，以及分类、聚类、关联规则等基本数据挖掘方法的应用。此外，还包括了关联规则挖掘、分类与预测技术以及数据仓库系统的实现技术等内容，帮助建立对数据挖掘全面的理解。

EM 算法是数据挖掘中经常用到的一种方法。它的核心思想就是在数据不完整时，先根据当前模型的参数估算缺失数据，用这些估算数据来调整模型的参数，反复迭代直到收敛。简而言之，它通过求期望和最大化两个步骤来优化模型，适合复杂的统计问题。你会遇到类似的应用场景，比如在高斯混合模型中，EM 算法就能帮你高效地估计参数。 如果你做数据或者是建模的话，EM 算法的应用真的挺广泛的。比如，使用它来混合模型的问题，在语音识别、图像等领域都有好的效果。而且，虽然算法本身看起来有点抽象，但通过一些代码实现，效果蛮不错的。 需要注意的是，EM 算法容易受到初始值的影响，所以在使用时，选择合理的初始值重要，避免陷入局部最

数据挖掘是一门探索数据背后深层次信息的技术，通过分析大量数据来发现模式和趋势。

一、事务是用户定义的数据库操作序列，要么全部执行，要么全部不执行，是不可分割的工作单位。事务与程序在关系数据库中有着密切的联系，可以是单条SQL语句、一组SQL语句或整个程序的集合。一个应用程序通常包含多个事务，它们是恢复和并发控制的基本单位。

数据库游标是一种允许在结果集中定位特定行的机制，它能够从当前位置检索数据并支持对行进行修改。数据库游标提供了灵活的数据访问方式，适用于需要精确控制和逐行处理数据的场景。

元启发式算法是复杂优化问题的神器，是在那些传统方法难以的组合优化问题上。通过这套《Metaheuristics 入门视频》系列，轻松入门元启发式的基本概念与应用，尤其适合刚接触这个领域的小伙伴。视频从最基础的讲起，一直到模拟退火、遗传算法等具体实现，内容挺丰富。每个视频都会特定的优化问题，比如旅行商问题（TSP）和车辆路径问题，还会详细对比各种算法的优缺点。 如果你对元启发式算法感兴趣，推荐你看看这个系列，不仅能你理解算法背后的原理，还有实际案例，挺适合想提高编程能力的朋友。配合源代码学习，效果会更好哦！

事务（TRANSACTION）是作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，这些操作作为一个整体向系统提交，要么都执行、要么都不执行。在转账过程中，如果出现错误，整个业务应取消，账户余额恢复到原始状态，确保转账前后余额一致。