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以提高网络性能，直到它无法实现其训练目标的服务。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流动，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。前馈网络是一种简单的将输入与输出关联起来的网络。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流动，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。前馈网络是一种简单的…… 阅读更多

神经网络是一系列算法，它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。神经网络是一种…… 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，以便使其更具商业价值。它试图发现数据集变量之间的一些有趣的关联或关系。它依赖于几个规则来发现数据库中变量之间的有趣关系。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

挖掘多层关联规则的方法是基于支持置信度框架。采用自顶向下的策略，其中计数被累积用于计算每个概念级别的频繁项集，从概念级别1开始，一直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层概念或祖先替换数据中的低层概念来概括数据。在一个概念层次结构中，它表示为一棵树，其根为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从Web中提取有益的模式、趋势和数据的一般过程，通常是通过处理来自基于Web的记录和服务、服务器日志和超链接的数据来实现的。Web挖掘的主要目标是通过收集和分析数据来发现Web数据中的模式，从而获得重要的见解。Web挖掘可以被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发现主要存储在知识发现过程中的结构化数据上的模式。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，训练集中数据的随机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，这些弱模型将分别进行训练，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。它更进一步，预测一个随机子集…… 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是可访问的，因此可以简单地将MonkeyLearn与现有工具集成，以实时实现数据挖掘。它可以立即开始使用预先训练的文本挖掘模型，例如下面的情感分析器，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

数据挖掘是通过大量存储在存储库中的数据，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，并以对数据所有者而言既合乎逻辑又有帮助的新方法对记录进行总结。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)，使机器能够理解人类语言并自动处理它。文本挖掘是一个自动化的过程，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所示：信息提取——信息提取是第一个……阅读更多