反向传播定义了整个过程，包括梯度的计算及其在随机梯度下降中的需求。从技术上讲，反向传播用于计算网络误差相对于网络可修改权重的梯度。反向传播的特点是迭代的、递归的和有效的方法，通过这种方法，它计算更新的权重以增加网络，直到它无法实现其训练服务的为止。反向传播需要在网络设计时已知的激活服务的导数。反向传播广泛用于神经网络训练并计算...... 阅读更多

前馈网络前馈神经网络只允许信号单向传播，从输入到输出。没有反馈（循环），即任何层的输出都不会影响同一层。前馈网络倾向于成为将输入与输出关联起来的简单网络。它们广泛用于模式识别。这种类型的组织也被定义为自下而上或自上而下。前馈神经网络只允许信号单向传播，从输入到输出。没有反馈（循环），即任何层的输出都不会影响同一层。前馈网络倾向于成为...... 阅读更多

神经网络是一系列算法，这些算法试图通过模拟人脑工作方式的过程来识别一组数据中的基本关系。在这种方法中，神经网络定义了神经元的系统，无论是生物的还是人工的。神经网络是根据认知系统中学习过程和大脑神经功能（假设）建模的分析技术，并且能够在实施所谓的从现有信息中学习的过程后，从其他观察结果预测新的观察结果（关于特定变量）。神经网络是一种数据挖掘技术。神经网络是...... 阅读更多

关联规则学习是一种无监督学习技术，它测试一个数据元素对另一个数据元素的依赖性并进行相应映射，以便它可以更具商业价值。它试图发现数据集变量之间的一些有趣的关系或关联。它依赖于几个规则来发现数据库中变量之间有趣的关系。关联规则学习是机器学习的基本概念，它被用于市场篮子分析、Web 使用挖掘、持续生产等。因此，市场篮子分析是许多大型零售商用来发现...... 阅读更多

挖掘多级关联规则的方法基于支持置信度框架。采用自上而下的策略，其中在每个概念级别累积计数以计算频繁项集，从概念级别 1 开始，然后向较低的特定概念级别工作，直到可以使用 Apriori 算法找到更多频繁项集。可以通过用数据中的低级概念替换其高级概念或概念层次结构中的祖先来概括数据。在概念层次结构中，它表示为一棵树，根为 D，即任务相关数据。该...... 阅读更多

Web 挖掘定义了使用数据挖掘技术提取有益的模式、趋势和数据的过程，通常借助于 Web，通过处理来自基于 Web 的记录和服务、服务器日志和超链接的数据。Web 挖掘的主要目标是通过收集和分析数据来发现 Web 数据中的设计，以获得重要的见解。Web 挖掘可以广泛地视为将适应性数据挖掘方法应用于 Web，而数据挖掘则表示为应用算法来查找主要结构化数据中的模式，这些数据固定在知识发现过程中。Web...... 阅读更多

BaggingBagging 也称为 Bootstrap 聚合。它是一种集成学习方法，通常用于减少噪声数据集中方差。在 Bagging 中，训练集中数据的随机样本是带替换地选择的，这意味着单个数据点可以被选择多次。在生成多个数据样本后，这些弱模型会分别进行训练，并取决于任务回归或分类的元素。例如，这些预测的平均值会产生更有效的估计。随机森林是 Bagging 的扩展。它需要多采取一步来预测随机子集...... 阅读更多

数据挖掘有各种工具，如下所示：MonkeyLearn - MonkeyLearn 是一个专门从事文本挖掘的机器学习平台。它在一个用户友好的界面中可用，因此可以简单地将 MonkeyLearn 与现有工具集成，以实时实施数据挖掘。它可以使用预先训练的文本挖掘模型（例如以下情感分析器）立即开始，或者构建定制的解决方案以满足更明确的业务需求。Rapid Miner - Rapid Miner 是一个免费的开源数据科学平台，它提供了数千种用于数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测的算法...... 阅读更多

数据挖掘是从大量存储在存储库中的数据中传输，使用包括统计和数学技术在内的模式识别技术，查找有用的新关联、模式和趋势的过程。它是对事实数据集的分析，以发现意想不到的关系并以对数据所有者来说既合乎逻辑又有所帮助的新颖方式汇总记录。主要挑战是分析数据以提取可用于解决问题或用于公司发展的重要数据。有许多动态工具和技术可用于挖掘数据和发现更好的判断...... 阅读更多

文本挖掘也称为文本分析。它是将非结构化文本转换为结构化数据以进行简单分析的过程。文本挖掘应用自然语言处理 (NLP)，使机器能够理解人类语言并自动处理它。文本挖掘是一个自动过程，它使用自然语言处理从非结构化文本中提取有价值的见解。它可以将数据转换为设备可以理解的信息，文本挖掘自动化了根据情感、主题和意图定义文本的过程。文本挖掘的技术如下：信息提取 - 信息提取是第一个... 阅读更多