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1. PageRank算法概述PageRank,即网页排名，又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名。是Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1997年构建早期的搜索系统原型时提出的链接分析算法，自从Google在商业上获得空前的成功后，该算法也成为其他搜索引擎和学术界十分关注的计算模型。目前很多重要的链接分析算法都是在PageRank算法基础上衍生出来的。PageRa...

SVM基本概念简单的说SVM是一种对线性合非线性数据进行分类的方法。以二维数据为例，中间的直线将数据分为两部分，分别用实心的圆点和空心的圆点表示。对于上边的数据可能有很多直线将数据区分开，如下SVM通过搜索最大边缘超平面来选择最合适的超平面，因为具有较大边缘的超平面对于未来的数据分组分类更好的准确性。分离超平面表示为：W*X+b =0位于超平面上方的点满足 ...

基本概念贝叶斯分类法是基于统计学的分类法。比较分类算法，该方法可以和决策树、神经网络分类相媲美。朴素贝叶斯分类法基于数据属性之间是独立的假定。贝叶斯定理首先是用到的基本表达式，P(H|X)表示条件X下，H的后验概率。P(H)是表示H发生的先验概率。贝叶斯定理是：P(H|X)=P(X|H)P(H)/P(X)朴素贝叶斯分类设D是用于训练的数据集，包含类标号。假设共...

knn基本概念knn把每个样例看做是空间上的一个点，给定一个测试样例，使用适当的邻近性度量算法，计算出该点与训练集中其他点的邻近度。选择K个最相近的点。在选择出的K个样例中，比例最好的类就是测试样例的类。从以上描述中可以看出，如果k选择的太小，该算法容易受到噪声的影响，而产生过度拟合的影响，然而如果选择的过大，可能造成误分类。算法描述：k是最近邻数目，D是训练样例的集合...

一、基本k均值算法1 根据用户指定的参数K，首先选择K个初始化质心；2 然后每个点指派到最近的质心，指派到一个质心的点形成一个簇。3 更新每个簇的质心4重复步骤2、3，直到簇不在发生变化。伪代码描述如下：选择K个点作为初始质心repeat将每个质心指派到最近的质心，形成K个簇重新计算每个簇的质心until 质心不在发生变化二、Orange中K...

决策树决策树基本决策树类似流程图，内部节点表示在一个属性的上的测试，比如age属性是否大于30等，每个分支代表一个属性测试的输出，最下层的叶子节点代表具体的类。下面是《数据挖掘：概念与技术》上的例子，数据为：根据ID3算法生成的决策树如下：生成据测树的基本算法在这一算法步骤(6)中计算信息增益我们对每个分布计算期望信息。对于age= ”<=30”...

数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD) ，就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式(也叫知识)。广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从...

按天拆分数据的一个存储过程:create or replace procedure lk_migrate iscursor cur1 is select id,to_date(l.validfrom,'YYYY-MM-DD') startday,to_date(l.validto,'YYYY-MM-DD') quitday from solution l;n number;k number;m..