数据挖掘理论和算法


怎么说呢,本来是不准备学数据挖掘和机器学习的相关的理论知识的,想留到考研慢慢研究。但是这学期选了一门数据挖掘的课程,虽然上课也不听老师讲课,但是想着就随便学一点吧。因为这学期一边忙着复习考研,一边学习Android,没那么多时间学数据挖掘。所以都是有时间就看一点,然后东拼西凑,再增加自己的一些见解,不定期的写一篇文章,权当记录一下了。

所以以下我仅仅就是把我文章的链接贴出来了!!!


  1. 混淆矩阵介绍以及评价指标(准确率,精确率,召回率,特异度,假警报率,G-mean,F1_score,KS值)
  2. LOF(局部异常因子)算法-异常点/离群点检测
  3. 幸存者偏差(survivorship bias)
  4. 不平衡数据的介绍和处理(Imbalanced Datasets)
  5. PCA的数学原理(真的强烈推荐)
  6. PCA(主成分分析)原理详解




文章作者: 迷雾总会解
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