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关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，通过它计算更新的权重来提高网络性能，直到它无法实现其训练的服务为止。反向传播需要在网络设计时知道激活函数的导数。反向传播广泛应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。前馈网络的影响是易于关联输入和输出的简单网络。它们广泛用于模式识别。这种类型的组织也称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。前馈网络的影响是易于…… 阅读更多

神经网络是一系列算法，它试图通过模仿人脑工作方式的方法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（假设的）和大脑神经功能建模的分析技术，能够在实施所谓的从现有信息中学习的过程后，根据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的映射，以便它可以更商业化。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，它被应用于市场篮子分析、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，一直工作到较低的特定概念级别，直到可以使用 Apriori 算法找到更多频繁项集为止。可以通过用来自概念层次结构的高级概念或祖先替换数据中的低级概念来概括数据。在概念层次结构中，它表示为一棵树，根节点为 D，即任务相关数据。该方法的流行应用领域是…… 阅读更多

Web 挖掘定义了使用数据挖掘技术提取有益模式、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来实现。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 挖掘可以广泛地被视为将适应性数据挖掘方法应用于 Web，而数据挖掘则表示将算法应用于固定在知识发现过程中的大部分结构化数据中以查找模式。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的方差。在 Bagging 中，训练集中的随机数据样本是带有替换选择的，这意味着单个数据点可以被多次选择。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。随机森林是对 Bagging 的扩展。它又向前迈进了一步，预测了一个随机子集…… 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访问，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。它可以立即开始使用预先训练的文本挖掘模型，例如以下情感分析器，或者构建自定义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，它具有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

数据挖掘是通过传输存储在存储库中的大量数据来查找有用的新关联、模式和趋势的过程，使用模式识别技术，包括统计和数学技术。它是对事实数据集的分析，以发现意想不到的关系，并以对数据所有者既合乎逻辑又有所帮助的新方法总结记录。主要挑战是分析数据以提取可用于解决问题或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并发现更好的判断…… 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)，使机器能够了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，文本挖掘自动执行通过情感、主题和意图定义文本的过程。文本挖掘有以下技术：信息提取 - 信息提取是第一个…… 阅读更多