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【网络爬虫数据挖掘】
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 351 次浏览 • 2020-05-22 08:03
网络爬虫数据挖掘 相关内容
关于java开发、网络爬虫、自然语言处理、数据挖掘简介与关系小结
阅读数 289
近日在爬虫、自然语言处理群320349384中，有不少群友讨论也有不少私聊的朋友如标题的内容，在这里做一个小综述，多为个人总结，仅供参考,在此只注重技术层面的描述，不参杂业务相关. 一、Java开发，主要包括应用开发、web开发、移动端Javame、Android开发。 （1） 应用开发，即Java SE开发，不属于java的优势所在，所以市场占有率太低
博文来自： a519781181
Java开发、网络爬虫、自然语言处理、数据挖掘简介
阅读数 1640
一、java开发（1） 应用开发，即Java SE开发，不属于java的优势所在，所以市场占有率太低，前途也不被看好。（2） web开发，即Java Web开发，主要是基于自有或第三方成熟框架的系统开发，如ssh、springMvc、springside、nutz、，面向各自不同的领域网络爬虫算法书籍，像OA、金融、教育等有十分成熟案例，这是目前最大的市场所在，故人称“java为web而生”。
博文来自： kl28978113
5分钟快速入门大数据、数据挖掘、机器学习
阅读数 429
本文简略介绍了大数据、数据挖掘和机器学习。对于任何想要理解哪些是大数据、数据挖掘和机器学习以及它们之间的关系的人来说，这篇文章都应当很容易看懂。数据挖掘和大数据能做哪些?简而言之网络爬虫算法书籍，它们赋于我们预测的能力。1、我们的生活早已被数字化明天，我们每晚做的许多事情都可以被记录出来。每笔信用卡交易都是数字化、可溯源的;我们的公众形象仍然遭到在城市各处悬挂的许多中央电视台的监...
博文来自： BAZHUAYUdata
Java 网络爬虫基础入门
阅读数 32329
课程介绍大数据环境下，数据剖析已由业务驱动转变为数据驱动，网络数据资源呈指数级下降，且洒落在不同的数据源之中。对大多数企业和研究者而言，用“数据说话”仿佛成了大数据时代的重要装备。网络爬虫作为网路数据获取的重要技术，受到了越来越多数据需求者的偏爱和青睐。作为网路爬虫的入门教程，本达人课采用 Java 开发语言，内容涵括了网路爬虫的原理以及开发逻辑，Java 网络爬虫基础知识，网络抓包介绍，...
博文来自： valada
python数据可视化、数据挖掘、机器学习、深度学习 常用库、IDE等
阅读数 144
一、可视化方式条形图饼图箱线图(箱型图)气泡图直方图核密度估计(KDE)图线面图网路图散点图树状图小提琴图方形图三维图二、交互式工具Ipython、Ipython notebookPlotly三、Python IDE类型PyCharm,指定了基于Java Swing的用户...
博文来自： weixin_33877092 查看全部
网络爬虫数据挖掘 相关内容
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近日在爬虫、自然语言处理群320349384中，有不少群友讨论也有不少私聊的朋友如标题的内容，在这里做一个小综述，多为个人总结，仅供参考,在此只注重技术层面的描述，不参杂业务相关. 一、Java开发，主要包括应用开发、web开发、移动端Javame、Android开发。 （1） 应用开发，即Java SE开发，不属于java的优势所在，所以市场占有率太低
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5分钟快速入门大数据、数据挖掘、机器学习
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本文简略介绍了大数据、数据挖掘和机器学习。对于任何想要理解哪些是大数据、数据挖掘和机器学习以及它们之间的关系的人来说，这篇文章都应当很容易看懂。数据挖掘和大数据能做哪些?简而言之网络爬虫算法书籍，它们赋于我们预测的能力。1、我们的生活早已被数字化明天，我们每晚做的许多事情都可以被记录出来。每笔信用卡交易都是数字化、可溯源的;我们的公众形象仍然遭到在城市各处悬挂的许多中央电视台的监...
博文来自： BAZHUAYUdata
Java 网络爬虫基础入门
阅读数 32329
课程介绍大数据环境下，数据剖析已由业务驱动转变为数据驱动，网络数据资源呈指数级下降，且洒落在不同的数据源之中。对大多数企业和研究者而言，用“数据说话”仿佛成了大数据时代的重要装备。网络爬虫作为网路数据获取的重要技术，受到了越来越多数据需求者的偏爱和青睐。作为网路爬虫的入门教程，本达人课采用 Java 开发语言，内容涵括了网路爬虫的原理以及开发逻辑，Java 网络爬虫基础知识，网络抓包介绍，...
博文来自： valada
python数据可视化、数据挖掘、机器学习、深度学习 常用库、IDE等
阅读数 144
一、可视化方式条形图饼图箱线图(箱型图)气泡图直方图核密度估计(KDE)图线面图网路图散点图树状图小提琴图方形图三维图二、交互式工具Ipython、Ipython notebookPlotly三、Python IDE类型PyCharm,指定了基于Java Swing的用户...
博文来自： weixin_33877092
一名数据挖掘工程师给新人整理的入门资料
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 247 次浏览 • 2020-05-09 08:02
试听地址
四年前我一次据说数据挖掘这个词，三年前我学习了数据挖掘理论知识，两年前我做了几个与数据挖掘有关的项目，一年前我成为一名数据挖掘工程师，今天我把数据挖掘入门资料整理了一下，希望还能对新人有帮助。
一、python
推荐粗读《Head First Python》一书，该书通俗易懂，有C语言基础的人只需三天才能读完，并才能使用python进行简单编程。“Head First”系列的数都太适宜初学者，我还读过《Head First 设计模式》和《Head First Statistics》，感觉都不错。不之后两本，我读得比较细也比较慢，毕竟当时是首次接触设计模式和统计学相关知识，书中好多东西对我而言都是全新的。而当我读《Head First Python》时，我早已把握了C、C++、java等多种编程语言，所以再看python就感觉比较简单了。学任何一种编程语言，一定要动手练习。python的集成开发环境有很多数据挖掘爬虫书籍，我个人比较偏爱PyCharm。
用python做数据挖掘的人通常还会用到pandas数据剖析包。推荐阅读《pandas: powerful Python data analysis toolkit》文档，其中《10 Minutes to pandas》这一节能使你轻松上手pandas。读了这一节你会晓得如何用一句话得到数据的一些基本统计量(每一列特点的均值、标准差、最大最小值、四分位点等)，怎么简单地实现多条件的过滤，怎么将两张表按key联接，怎么将数据可视化。除了这篇文档，我还想推荐一本书《利用Python进行数据分析》，这本书和之前文档的主要内容差不多。可以书和文档交叉看，加深印象。与文档相比，书降低了数据应用等内容。与书相比，文档降低了与R、SQL对比等内容。即使是主题相同的章节，例如绘图，文档和书将知识组织上去的方法以及优缺也有所不同。个人觉得，文档和书都值得一看。
二、统计学
虽然我也粗读过统计学的几本书，但从易懂性来说，都没有中学老师给的ppt好，或者说自己看书比较困难，但是听老师授课就很容易懂。所以，我建议有条件的朋友才能必修统计学这门课，没条件的朋友可以去网上找一些相关视频，配套书籍可以选择茆诗松的《概率论与数理统计》。另外，《Head First Statistics》一书可以拿来预热。
学了统计学，你起码应当晓得基本的抽样方式、偏差与残差的区别、怎样进行数据预处理、怎样整理和显示数据、数据分布的描述统计量有什么、假设检验是拿来做哪些的、置信区间的概念、R-squared的涵义等等。你须要了解各类图的作用和适用场景，常用图包括条形图、饼图、直方图、折线图、箱线图、散点图、雷达图等。你须要了解各类统计量的含意，常见统计量包括均值、方差、中位数、四分位数、加权平均数、偏态、峰态等。你须要了解一些重要的分布，比如正态分布、chi-square分布、t分布、F分布等。
三、机器学习和数据挖掘
机器学习资料首推吴恩达的《斯坦福大学公开课：机器学习课程》视频。这20集视频确实是好视频，但对初学者来说难度偏大。我有了一点机器学习方面的基础后，再去看该视频，还花了2.5倍的时间才基本读懂。每当我跟不上视频时，就会暂停或则回退，再仔细瞧瞧讲义，所以看完视频花掉的时间是视频原时长的2.5倍。另外，周志华的《机器学习》和李航的《统计学习方法》可以作为机器学习入门书籍，经典教材《Pattern Recognition and Machine Learning》可以作为机器学习进阶书籍，而《机器学习实战》一书能手把手地教你如何实现机器学习模型的底层算法(书中包含了大量的程序清单)。
数据挖掘方面，推荐Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》。该书比较容易看懂，内容广泛且实用性强，特别适宜初学者。
四、其他资料和建议
除了系统化的学习专业知识，我们也可以每晚吸收一些碎片化的知识。例如，Quora上有不少关于机器学习和数据挖掘的问答数据挖掘爬虫书籍，其答案质量普遍低于知乎，有兴趣的朋友可以常去Quora的机器学习相关版块逛逛。订阅好东西传送门的《机器学习日报》是一个不错的选择。每天从晚报中选购1~2篇文章读读，可以扩充自己的知识面，同时养成天天学习的好习惯。
从Quora和《机器学习日报》中获取的一些知识点：
随机森林模型不适宜用稀疏特点。
测试集必须使用与训练集相同的方式进行预处理。
L1正则(特征选择)最小样本数量m与特点n呈log关系，m = O(log n) ;
L2正则(旋转不变)最小样本数量m与特点n呈线性关系，m = O(n) 。
标准的PCA是一种线性转换技术。
呈长尾分布的特点一般须要进行对数转换。
线性SVM适宜小样本。
AUC适宜作为类不平衡问题的评判标准。
在nested k-foldcross validation中，“外层循环”的目的是模型评估，“内层循环”的目的是模型选择。
在样本数目较少的情况下，极大似然恐怕的疗效比普通的最小二加法差。
想干数据挖掘这一行，光有理论知识是不够的，我们还须要积累实战经验。对于中学生来讲，可以跟随老师做项目，可以出席各类大数据大赛，也可以去公司实习。如果是出席大赛的话，一般赛事结束后，前几名的算法会公开。我们要非常关注一下她们的算法创新点，说不定在下一个项目中能够用上。
阿里巴巴第一届大数据大赛前9名团队的算法创新点整理：
第九：
缺失值填充。
考虑了行为转移特点(例如以前购买过该品牌，近期再度发生点击但仍未订购;近期从购物车转移到收藏夹)。
第八：
在LR模型中，用dummy coding的方式处理了所有的特点。
第七：
模型融合做得不错。分别用滑动窗口和固定窗口建模。再用LR进行一级模型融合，最后对第一级的预测结果进行平均融合。
第六：
对不同的用户-品牌类型进行了分类，并采取了不同的处理方式。
第五：
对正例采取上取样方法，负例采取下取样方法。
先用一个欠拟合的random forest初始化gbrt的方差，再用一个树的棵树不是很大的gbrt来训练，从而就能在相对短的时间内得到比用较大棵树的gbrt还要高一些的性能。
第四：
对特点进行Laplace平滑。
第三：
对数据进行归一化、分箱和去噪。
第二：
去除离群点。
第一：
用LR滤去超过80%的样本。
采用了神经网路算法。 查看全部
四年前我一次据说数据挖掘这个词，三年前我学习了数据挖掘理论知识，两年前我做了几个与数据挖掘有关的项目，一年前我成为一名数据挖掘工程师，今天我把数据挖掘入门资料整理了一下，希望还能对新人有帮助。
一、python
推荐粗读《Head First Python》一书，该书通俗易懂，有C语言基础的人只需三天才能读完，并才能使用python进行简单编程。“Head First”系列的数都太适宜初学者，我还读过《Head First 设计模式》和《Head First Statistics》，感觉都不错。不之后两本，我读得比较细也比较慢，毕竟当时是首次接触设计模式和统计学相关知识，书中好多东西对我而言都是全新的。而当我读《Head First Python》时，我早已把握了C、C++、java等多种编程语言，所以再看python就感觉比较简单了。学任何一种编程语言，一定要动手练习。python的集成开发环境有很多数据挖掘爬虫书籍，我个人比较偏爱PyCharm。
用python做数据挖掘的人通常还会用到pandas数据剖析包。推荐阅读《pandas: powerful Python data analysis toolkit》文档，其中《10 Minutes to pandas》这一节能使你轻松上手pandas。读了这一节你会晓得如何用一句话得到数据的一些基本统计量(每一列特点的均值、标准差、最大最小值、四分位点等)，怎么简单地实现多条件的过滤，怎么将两张表按key联接，怎么将数据可视化。除了这篇文档，我还想推荐一本书《利用Python进行数据分析》，这本书和之前文档的主要内容差不多。可以书和文档交叉看，加深印象。与文档相比，书降低了数据应用等内容。与书相比，文档降低了与R、SQL对比等内容。即使是主题相同的章节，例如绘图，文档和书将知识组织上去的方法以及优缺也有所不同。个人觉得，文档和书都值得一看。
二、统计学
虽然我也粗读过统计学的几本书，但从易懂性来说，都没有中学老师给的ppt好，或者说自己看书比较困难，但是听老师授课就很容易懂。所以，我建议有条件的朋友才能必修统计学这门课，没条件的朋友可以去网上找一些相关视频，配套书籍可以选择茆诗松的《概率论与数理统计》。另外，《Head First Statistics》一书可以拿来预热。
学了统计学，你起码应当晓得基本的抽样方式、偏差与残差的区别、怎样进行数据预处理、怎样整理和显示数据、数据分布的描述统计量有什么、假设检验是拿来做哪些的、置信区间的概念、R-squared的涵义等等。你须要了解各类图的作用和适用场景，常用图包括条形图、饼图、直方图、折线图、箱线图、散点图、雷达图等。你须要了解各类统计量的含意，常见统计量包括均值、方差、中位数、四分位数、加权平均数、偏态、峰态等。你须要了解一些重要的分布，比如正态分布、chi-square分布、t分布、F分布等。
三、机器学习和数据挖掘
机器学习资料首推吴恩达的《斯坦福大学公开课：机器学习课程》视频。这20集视频确实是好视频，但对初学者来说难度偏大。我有了一点机器学习方面的基础后，再去看该视频，还花了2.5倍的时间才基本读懂。每当我跟不上视频时，就会暂停或则回退，再仔细瞧瞧讲义，所以看完视频花掉的时间是视频原时长的2.5倍。另外，周志华的《机器学习》和李航的《统计学习方法》可以作为机器学习入门书籍，经典教材《Pattern Recognition and Machine Learning》可以作为机器学习进阶书籍，而《机器学习实战》一书能手把手地教你如何实现机器学习模型的底层算法(书中包含了大量的程序清单)。
数据挖掘方面，推荐Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》。该书比较容易看懂，内容广泛且实用性强，特别适宜初学者。
四、其他资料和建议
除了系统化的学习专业知识，我们也可以每晚吸收一些碎片化的知识。例如，Quora上有不少关于机器学习和数据挖掘的问答数据挖掘爬虫书籍，其答案质量普遍低于知乎，有兴趣的朋友可以常去Quora的机器学习相关版块逛逛。订阅好东西传送门的《机器学习日报》是一个不错的选择。每天从晚报中选购1~2篇文章读读，可以扩充自己的知识面，同时养成天天学习的好习惯。
从Quora和《机器学习日报》中获取的一些知识点：
随机森林模型不适宜用稀疏特点。
测试集必须使用与训练集相同的方式进行预处理。
L1正则(特征选择)最小样本数量m与特点n呈log关系，m = O(log n) ;
L2正则(旋转不变)最小样本数量m与特点n呈线性关系，m = O(n) 。
标准的PCA是一种线性转换技术。
呈长尾分布的特点一般须要进行对数转换。
线性SVM适宜小样本。
AUC适宜作为类不平衡问题的评判标准。
在nested k-foldcross validation中，“外层循环”的目的是模型评估，“内层循环”的目的是模型选择。
在样本数目较少的情况下，极大似然恐怕的疗效比普通的最小二加法差。
想干数据挖掘这一行，光有理论知识是不够的，我们还须要积累实战经验。对于中学生来讲，可以跟随老师做项目，可以出席各类大数据大赛，也可以去公司实习。如果是出席大赛的话，一般赛事结束后，前几名的算法会公开。我们要非常关注一下她们的算法创新点，说不定在下一个项目中能够用上。
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第九：
缺失值填充。
考虑了行为转移特点(例如以前购买过该品牌，近期再度发生点击但仍未订购;近期从购物车转移到收藏夹)。
第八：
在LR模型中，用dummy coding的方式处理了所有的特点。
第七：
模型融合做得不错。分别用滑动窗口和固定窗口建模。再用LR进行一级模型融合，最后对第一级的预测结果进行平均融合。
第六：
对不同的用户-品牌类型进行了分类，并采取了不同的处理方式。
第五：
对正例采取上取样方法，负例采取下取样方法。
先用一个欠拟合的random forest初始化gbrt的方差，再用一个树的棵树不是很大的gbrt来训练，从而就能在相对短的时间内得到比用较大棵树的gbrt还要高一些的性能。
第四：
对特点进行Laplace平滑。
第三：
对数据进行归一化、分箱和去噪。
第二：
去除离群点。
第一：
用LR滤去超过80%的样本。
采用了神经网路算法。 查看全部
试听地址
四年前我一次据说数据挖掘这个词，三年前我学习了数据挖掘理论知识，两年前我做了几个与数据挖掘有关的项目，一年前我成为一名数据挖掘工程师，今天我把数据挖掘入门资料整理了一下，希望还能对新人有帮助。
一、python
推荐粗读《Head First Python》一书，该书通俗易懂，有C语言基础的人只需三天才能读完，并才能使用python进行简单编程。“Head First”系列的数都太适宜初学者，我还读过《Head First 设计模式》和《Head First Statistics》，感觉都不错。不之后两本，我读得比较细也比较慢，毕竟当时是首次接触设计模式和统计学相关知识，书中好多东西对我而言都是全新的。而当我读《Head First Python》时，我早已把握了C、C++、java等多种编程语言，所以再看python就感觉比较简单了。学任何一种编程语言，一定要动手练习。python的集成开发环境有很多数据挖掘爬虫书籍，我个人比较偏爱PyCharm。
用python做数据挖掘的人通常还会用到pandas数据剖析包。推荐阅读《pandas: powerful Python data analysis toolkit》文档，其中《10 Minutes to pandas》这一节能使你轻松上手pandas。读了这一节你会晓得如何用一句话得到数据的一些基本统计量(每一列特点的均值、标准差、最大最小值、四分位点等)，怎么简单地实现多条件的过滤，怎么将两张表按key联接，怎么将数据可视化。除了这篇文档，我还想推荐一本书《利用Python进行数据分析》，这本书和之前文档的主要内容差不多。可以书和文档交叉看，加深印象。与文档相比，书降低了数据应用等内容。与书相比，文档降低了与R、SQL对比等内容。即使是主题相同的章节，例如绘图，文档和书将知识组织上去的方法以及优缺也有所不同。个人觉得，文档和书都值得一看。
二、统计学
虽然我也粗读过统计学的几本书，但从易懂性来说，都没有中学老师给的ppt好，或者说自己看书比较困难，但是听老师授课就很容易懂。所以，我建议有条件的朋友才能必修统计学这门课，没条件的朋友可以去网上找一些相关视频，配套书籍可以选择茆诗松的《概率论与数理统计》。另外，《Head First Statistics》一书可以拿来预热。
学了统计学，你起码应当晓得基本的抽样方式、偏差与残差的区别、怎样进行数据预处理、怎样整理和显示数据、数据分布的描述统计量有什么、假设检验是拿来做哪些的、置信区间的概念、R-squared的涵义等等。你须要了解各类图的作用和适用场景，常用图包括条形图、饼图、直方图、折线图、箱线图、散点图、雷达图等。你须要了解各类统计量的含意，常见统计量包括均值、方差、中位数、四分位数、加权平均数、偏态、峰态等。你须要了解一些重要的分布，比如正态分布、chi-square分布、t分布、F分布等。
三、机器学习和数据挖掘
机器学习资料首推吴恩达的《斯坦福大学公开课：机器学习课程》视频。这20集视频确实是好视频，但对初学者来说难度偏大。我有了一点机器学习方面的基础后，再去看该视频，还花了2.5倍的时间才基本读懂。每当我跟不上视频时，就会暂停或则回退，再仔细瞧瞧讲义，所以看完视频花掉的时间是视频原时长的2.5倍。另外，周志华的《机器学习》和李航的《统计学习方法》可以作为机器学习入门书籍，经典教材《Pattern Recognition and Machine Learning》可以作为机器学习进阶书籍，而《机器学习实战》一书能手把手地教你如何实现机器学习模型的底层算法(书中包含了大量的程序清单)。
数据挖掘方面，推荐Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》。该书比较容易看懂，内容广泛且实用性强，特别适宜初学者。
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第七：
模型融合做得不错。分别用滑动窗口和固定窗口建模。再用LR进行一级模型融合，最后对第一级的预测结果进行平均融合。
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第五：
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第四：
对特点进行Laplace平滑。
第三：
对数据进行归一化、分箱和去噪。
第二：
去除离群点。
第一：
用LR滤去超过80%的样本。
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一名数据挖掘工程师给新人整理的入门资料
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 247 次浏览 • 2020-05-09 08:02
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四年前我一次据说数据挖掘这个词，三年前我学习了数据挖掘理论知识，两年前我做了几个与数据挖掘有关的项目，一年前我成为一名数据挖掘工程师，今天我把数据挖掘入门资料整理了一下，希望还能对新人有帮助。
一、python
推荐粗读《Head First Python》一书，该书通俗易懂，有C语言基础的人只需三天才能读完，并才能使用python进行简单编程。“Head First”系列的数都太适宜初学者，我还读过《Head First 设计模式》和《Head First Statistics》，感觉都不错。不之后两本，我读得比较细也比较慢，毕竟当时是首次接触设计模式和统计学相关知识，书中好多东西对我而言都是全新的。而当我读《Head First Python》时，我早已把握了C、C++、java等多种编程语言，所以再看python就感觉比较简单了。学任何一种编程语言，一定要动手练习。python的集成开发环境有很多数据挖掘爬虫书籍，我个人比较偏爱PyCharm。
用python做数据挖掘的人通常还会用到pandas数据剖析包。推荐阅读《pandas: powerful Python data analysis toolkit》文档，其中《10 Minutes to pandas》这一节能使你轻松上手pandas。读了这一节你会晓得如何用一句话得到数据的一些基本统计量(每一列特点的均值、标准差、最大最小值、四分位点等)，怎么简单地实现多条件的过滤，怎么将两张表按key联接，怎么将数据可视化。除了这篇文档，我还想推荐一本书《利用Python进行数据分析》，这本书和之前文档的主要内容差不多。可以书和文档交叉看，加深印象。与文档相比，书降低了数据应用等内容。与书相比，文档降低了与R、SQL对比等内容。即使是主题相同的章节，例如绘图，文档和书将知识组织上去的方法以及优缺也有所不同。个人觉得，文档和书都值得一看。
二、统计学
虽然我也粗读过统计学的几本书，但从易懂性来说，都没有中学老师给的ppt好，或者说自己看书比较困难，但是听老师授课就很容易懂。所以，我建议有条件的朋友才能必修统计学这门课，没条件的朋友可以去网上找一些相关视频，配套书籍可以选择茆诗松的《概率论与数理统计》。另外，《Head First Statistics》一书可以拿来预热。
学了统计学，你起码应当晓得基本的抽样方式、偏差与残差的区别、怎样进行数据预处理、怎样整理和显示数据、数据分布的描述统计量有什么、假设检验是拿来做哪些的、置信区间的概念、R-squared的涵义等等。你须要了解各类图的作用和适用场景，常用图包括条形图、饼图、直方图、折线图、箱线图、散点图、雷达图等。你须要了解各类统计量的含意，常见统计量包括均值、方差、中位数、四分位数、加权平均数、偏态、峰态等。你须要了解一些重要的分布，比如正态分布、chi-square分布、t分布、F分布等。
三、机器学习和数据挖掘
机器学习资料首推吴恩达的《斯坦福大学公开课：机器学习课程》视频。这20集视频确实是好视频，但对初学者来说难度偏大。我有了一点机器学习方面的基础后，再去看该视频，还花了2.5倍的时间才基本读懂。每当我跟不上视频时，就会暂停或则回退，再仔细瞧瞧讲义，所以看完视频花掉的时间是视频原时长的2.5倍。另外，周志华的《机器学习》和李航的《统计学习方法》可以作为机器学习入门书籍，经典教材《Pattern Recognition and Machine Learning》可以作为机器学习进阶书籍，而《机器学习实战》一书能手把手地教你如何实现机器学习模型的底层算法(书中包含了大量的程序清单)。
数据挖掘方面，推荐Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》。该书比较容易看懂，内容广泛且实用性强，特别适宜初学者。
四、其他资料和建议
除了系统化的学习专业知识，我们也可以每晚吸收一些碎片化的知识。例如，Quora上有不少关于机器学习和数据挖掘的问答数据挖掘爬虫书籍，其答案质量普遍低于知乎，有兴趣的朋友可以常去Quora的机器学习相关版块逛逛。订阅好东西传送门的《机器学习日报》是一个不错的选择。每天从晚报中选购1~2篇文章读读，可以扩充自己的知识面，同时养成天天学习的好习惯。
从Quora和《机器学习日报》中获取的一些知识点：
随机森林模型不适宜用稀疏特点。
测试集必须使用与训练集相同的方式进行预处理。
L1正则(特征选择)最小样本数量m与特点n呈log关系，m = O(log n) ;
L2正则(旋转不变)最小样本数量m与特点n呈线性关系，m = O(n) 。
标准的PCA是一种线性转换技术。
呈长尾分布的特点一般须要进行对数转换。
线性SVM适宜小样本。
AUC适宜作为类不平衡问题的评判标准。
在nested k-foldcross validation中，“外层循环”的目的是模型评估，“内层循环”的目的是模型选择。
在样本数目较少的情况下，极大似然恐怕的疗效比普通的最小二加法差。
想干数据挖掘这一行，光有理论知识是不够的，我们还须要积累实战经验。对于中学生来讲，可以跟随老师做项目，可以出席各类大数据大赛，也可以去公司实习。如果是出席大赛的话，一般赛事结束后，前几名的算法会公开。我们要非常关注一下她们的算法创新点，说不定在下一个项目中能够用上。
阿里巴巴第一届大数据大赛前9名团队的算法创新点整理：
第九：
缺失值填充。
考虑了行为转移特点(例如以前购买过该品牌，近期再度发生点击但仍未订购;近期从购物车转移到收藏夹)。
第八：
在LR模型中，用dummy coding的方式处理了所有的特点。
第七：
模型融合做得不错。分别用滑动窗口和固定窗口建模。再用LR进行一级模型融合，最后对第一级的预测结果进行平均融合。
第六：
对不同的用户-品牌类型进行了分类，并采取了不同的处理方式。
第五：
对正例采取上取样方法，负例采取下取样方法。
先用一个欠拟合的random forest初始化gbrt的方差，再用一个树的棵树不是很大的gbrt来训练，从而就能在相对短的时间内得到比用较大棵树的gbrt还要高一些的性能。
第四：
对特点进行Laplace平滑。
第三：
对数据进行归一化、分箱和去噪。
第二：
去除离群点。
第一：
用LR滤去超过80%的样本。
采用了神经网路算法。 查看全部
四年前我一次据说数据挖掘这个词，三年前我学习了数据挖掘理论知识，两年前我做了几个与数据挖掘有关的项目，一年前我成为一名数据挖掘工程师，今天我把数据挖掘入门资料整理了一下，希望还能对新人有帮助。
一、python
推荐粗读《Head First Python》一书，该书通俗易懂，有C语言基础的人只需三天才能读完，并才能使用python进行简单编程。“Head First”系列的数都太适宜初学者，我还读过《Head First 设计模式》和《Head First Statistics》，感觉都不错。不之后两本，我读得比较细也比较慢，毕竟当时是首次接触设计模式和统计学相关知识，书中好多东西对我而言都是全新的。而当我读《Head First Python》时，我早已把握了C、C++、java等多种编程语言，所以再看python就感觉比较简单了。学任何一种编程语言，一定要动手练习。python的集成开发环境有很多数据挖掘爬虫书籍，我个人比较偏爱PyCharm。
用python做数据挖掘的人通常还会用到pandas数据剖析包。推荐阅读《pandas: powerful Python data analysis toolkit》文档，其中《10 Minutes to pandas》这一节能使你轻松上手pandas。读了这一节你会晓得如何用一句话得到数据的一些基本统计量(每一列特点的均值、标准差、最大最小值、四分位点等)，怎么简单地实现多条件的过滤，怎么将两张表按key联接，怎么将数据可视化。除了这篇文档，我还想推荐一本书《利用Python进行数据分析》，这本书和之前文档的主要内容差不多。可以书和文档交叉看，加深印象。与文档相比，书降低了数据应用等内容。与书相比，文档降低了与R、SQL对比等内容。即使是主题相同的章节，例如绘图，文档和书将知识组织上去的方法以及优缺也有所不同。个人觉得，文档和书都值得一看。
二、统计学
虽然我也粗读过统计学的几本书，但从易懂性来说，都没有中学老师给的ppt好，或者说自己看书比较困难，但是听老师授课就很容易懂。所以，我建议有条件的朋友才能必修统计学这门课，没条件的朋友可以去网上找一些相关视频，配套书籍可以选择茆诗松的《概率论与数理统计》。另外，《Head First Statistics》一书可以拿来预热。
学了统计学，你起码应当晓得基本的抽样方式、偏差与残差的区别、怎样进行数据预处理、怎样整理和显示数据、数据分布的描述统计量有什么、假设检验是拿来做哪些的、置信区间的概念、R-squared的涵义等等。你须要了解各类图的作用和适用场景，常用图包括条形图、饼图、直方图、折线图、箱线图、散点图、雷达图等。你须要了解各类统计量的含意，常见统计量包括均值、方差、中位数、四分位数、加权平均数、偏态、峰态等。你须要了解一些重要的分布，比如正态分布、chi-square分布、t分布、F分布等。
三、机器学习和数据挖掘
机器学习资料首推吴恩达的《斯坦福大学公开课：机器学习课程》视频。这20集视频确实是好视频，但对初学者来说难度偏大。我有了一点机器学习方面的基础后，再去看该视频，还花了2.5倍的时间才基本读懂。每当我跟不上视频时，就会暂停或则回退，再仔细瞧瞧讲义，所以看完视频花掉的时间是视频原时长的2.5倍。另外，周志华的《机器学习》和李航的《统计学习方法》可以作为机器学习入门书籍，经典教材《Pattern Recognition and Machine Learning》可以作为机器学习进阶书籍，而《机器学习实战》一书能手把手地教你如何实现机器学习模型的底层算法(书中包含了大量的程序清单)。
数据挖掘方面，推荐Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》。该书比较容易看懂，内容广泛且实用性强，特别适宜初学者。
四、其他资料和建议
除了系统化的学习专业知识，我们也可以每晚吸收一些碎片化的知识。例如，Quora上有不少关于机器学习和数据挖掘的问答数据挖掘爬虫书籍，其答案质量普遍低于知乎，有兴趣的朋友可以常去Quora的机器学习相关版块逛逛。订阅好东西传送门的《机器学习日报》是一个不错的选择。每天从晚报中选购1~2篇文章读读，可以扩充自己的知识面，同时养成天天学习的好习惯。
从Quora和《机器学习日报》中获取的一些知识点：
随机森林模型不适宜用稀疏特点。
测试集必须使用与训练集相同的方式进行预处理。
L1正则(特征选择)最小样本数量m与特点n呈log关系，m = O(log n) ;
L2正则(旋转不变)最小样本数量m与特点n呈线性关系，m = O(n) 。
标准的PCA是一种线性转换技术。
呈长尾分布的特点一般须要进行对数转换。
线性SVM适宜小样本。
AUC适宜作为类不平衡问题的评判标准。
在nested k-foldcross validation中，“外层循环”的目的是模型评估，“内层循环”的目的是模型选择。
在样本数目较少的情况下，极大似然恐怕的疗效比普通的最小二加法差。
想干数据挖掘这一行，光有理论知识是不够的，我们还须要积累实战经验。对于中学生来讲，可以跟随老师做项目，可以出席各类大数据大赛，也可以去公司实习。如果是出席大赛的话，一般赛事结束后，前几名的算法会公开。我们要非常关注一下她们的算法创新点，说不定在下一个项目中能够用上。
阿里巴巴第一届大数据大赛前9名团队的算法创新点整理：
第九：
缺失值填充。
考虑了行为转移特点(例如以前购买过该品牌，近期再度发生点击但仍未订购;近期从购物车转移到收藏夹)。
第八：
在LR模型中，用dummy coding的方式处理了所有的特点。
第七：
模型融合做得不错。分别用滑动窗口和固定窗口建模。再用LR进行一级模型融合，最后对第一级的预测结果进行平均融合。
第六：
对不同的用户-品牌类型进行了分类，并采取了不同的处理方式。
第五：
对正例采取上取样方法，负例采取下取样方法。
先用一个欠拟合的random forest初始化gbrt的方差，再用一个树的棵树不是很大的gbrt来训练，从而就能在相对短的时间内得到比用较大棵树的gbrt还要高一些的性能。
第四：
对特点进行Laplace平滑。
第三：
对数据进行归一化、分箱和去噪。
第二：
去除离群点。
第一：
用LR滤去超过80%的样本。
采用了神经网路算法。 查看全部
试听地址
四年前我一次据说数据挖掘这个词，三年前我学习了数据挖掘理论知识，两年前我做了几个与数据挖掘有关的项目，一年前我成为一名数据挖掘工程师，今天我把数据挖掘入门资料整理了一下，希望还能对新人有帮助。
一、python
推荐粗读《Head First Python》一书，该书通俗易懂，有C语言基础的人只需三天才能读完，并才能使用python进行简单编程。“Head First”系列的数都太适宜初学者，我还读过《Head First 设计模式》和《Head First Statistics》，感觉都不错。不之后两本，我读得比较细也比较慢，毕竟当时是首次接触设计模式和统计学相关知识，书中好多东西对我而言都是全新的。而当我读《Head First Python》时，我早已把握了C、C++、java等多种编程语言，所以再看python就感觉比较简单了。学任何一种编程语言，一定要动手练习。python的集成开发环境有很多数据挖掘爬虫书籍，我个人比较偏爱PyCharm。
用python做数据挖掘的人通常还会用到pandas数据剖析包。推荐阅读《pandas: powerful Python data analysis toolkit》文档，其中《10 Minutes to pandas》这一节能使你轻松上手pandas。读了这一节你会晓得如何用一句话得到数据的一些基本统计量(每一列特点的均值、标准差、最大最小值、四分位点等)，怎么简单地实现多条件的过滤，怎么将两张表按key联接，怎么将数据可视化。除了这篇文档，我还想推荐一本书《利用Python进行数据分析》，这本书和之前文档的主要内容差不多。可以书和文档交叉看，加深印象。与文档相比，书降低了数据应用等内容。与书相比，文档降低了与R、SQL对比等内容。即使是主题相同的章节，例如绘图，文档和书将知识组织上去的方法以及优缺也有所不同。个人觉得，文档和书都值得一看。
二、统计学
虽然我也粗读过统计学的几本书，但从易懂性来说，都没有中学老师给的ppt好，或者说自己看书比较困难，但是听老师授课就很容易懂。所以，我建议有条件的朋友才能必修统计学这门课，没条件的朋友可以去网上找一些相关视频，配套书籍可以选择茆诗松的《概率论与数理统计》。另外，《Head First Statistics》一书可以拿来预热。
学了统计学，你起码应当晓得基本的抽样方式、偏差与残差的区别、怎样进行数据预处理、怎样整理和显示数据、数据分布的描述统计量有什么、假设检验是拿来做哪些的、置信区间的概念、R-squared的涵义等等。你须要了解各类图的作用和适用场景，常用图包括条形图、饼图、直方图、折线图、箱线图、散点图、雷达图等。你须要了解各类统计量的含意，常见统计量包括均值、方差、中位数、四分位数、加权平均数、偏态、峰态等。你须要了解一些重要的分布，比如正态分布、chi-square分布、t分布、F分布等。
三、机器学习和数据挖掘
机器学习资料首推吴恩达的《斯坦福大学公开课：机器学习课程》视频。这20集视频确实是好视频，但对初学者来说难度偏大。我有了一点机器学习方面的基础后，再去看该视频，还花了2.5倍的时间才基本读懂。每当我跟不上视频时，就会暂停或则回退，再仔细瞧瞧讲义，所以看完视频花掉的时间是视频原时长的2.5倍。另外，周志华的《机器学习》和李航的《统计学习方法》可以作为机器学习入门书籍，经典教材《Pattern Recognition and Machine Learning》可以作为机器学习进阶书籍，而《机器学习实战》一书能手把手地教你如何实现机器学习模型的底层算法(书中包含了大量的程序清单)。
数据挖掘方面，推荐Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》。该书比较容易看懂，内容广泛且实用性强，特别适宜初学者。
四、其他资料和建议
除了系统化的学习专业知识，我们也可以每晚吸收一些碎片化的知识。例如，Quora上有不少关于机器学习和数据挖掘的问答数据挖掘爬虫书籍，其答案质量普遍低于知乎，有兴趣的朋友可以常去Quora的机器学习相关版块逛逛。订阅好东西传送门的《机器学习日报》是一个不错的选择。每天从晚报中选购1~2篇文章读读，可以扩充自己的知识面，同时养成天天学习的好习惯。
从Quora和《机器学习日报》中获取的一些知识点：
随机森林模型不适宜用稀疏特点。
测试集必须使用与训练集相同的方式进行预处理。
L1正则(特征选择)最小样本数量m与特点n呈log关系，m = O(log n) ;
L2正则(旋转不变)最小样本数量m与特点n呈线性关系，m = O(n) 。
标准的PCA是一种线性转换技术。
呈长尾分布的特点一般须要进行对数转换。
线性SVM适宜小样本。
AUC适宜作为类不平衡问题的评判标准。
在nested k-foldcross validation中，“外层循环”的目的是模型评估，“内层循环”的目的是模型选择。
在样本数目较少的情况下，极大似然恐怕的疗效比普通的最小二加法差。
想干数据挖掘这一行，光有理论知识是不够的，我们还须要积累实战经验。对于中学生来讲，可以跟随老师做项目，可以出席各类大数据大赛，也可以去公司实习。如果是出席大赛的话，一般赛事结束后，前几名的算法会公开。我们要非常关注一下她们的算法创新点，说不定在下一个项目中能够用上。
阿里巴巴第一届大数据大赛前9名团队的算法创新点整理：
第九：
缺失值填充。
考虑了行为转移特点(例如以前购买过该品牌，近期再度发生点击但仍未订购;近期从购物车转移到收藏夹)。
第八：
在LR模型中，用dummy coding的方式处理了所有的特点。
第七：
模型融合做得不错。分别用滑动窗口和固定窗口建模。再用LR进行一级模型融合，最后对第一级的预测结果进行平均融合。
第六：
对不同的用户-品牌类型进行了分类，并采取了不同的处理方式。
第五：
对正例采取上取样方法，负例采取下取样方法。
先用一个欠拟合的random forest初始化gbrt的方差，再用一个树的棵树不是很大的gbrt来训练，从而就能在相对短的时间内得到比用较大棵树的gbrt还要高一些的性能。
第四：
对特点进行Laplace平滑。
第三：
对数据进行归一化、分箱和去噪。
第二：
去除离群点。
第一：
用LR滤去超过80%的样本。
采用了神经网路算法。
