# 数据挖掘中的平滑技术
在数据挖掘和数据分析的领域中，平滑是一种极其重要的技术。它主要用于去除数据中的噪声，使模型能够更好地捕捉到数据的基本趋势和模式。本文将介绍什么是平滑，常见的平滑方法，以及如何在 Python 中实现这些方法。
## 什么是平滑？
平滑（Smoothing）是一种数据处理技术，旨在减少数据中的随机波动或噪声，从而揭示出潜在的趋势或模式。在时间序列分析、数据挖掘和机器学
1、N-gram存在的问题N-gram作为统计语言模型的重要部分，是学习统计自然语言的重要基石，了解N-gram十分重要。N-gram会因为数据稀疏而导致效果变差，也就是某些n元组在训练样本中未出现，则其样本概率为0，这是一个很差的概率估计，会导致模型估计效果变差，可以通过数据平滑来解决数据稀疏问题。2、平滑算法2.1 加法平滑2.1.1 Laplace平滑通过给每个n元组都加1，实现将一小部分概
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2023-09-16 21:22:12
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这篇案例用人工神经网络算法对铅酸电池制造业的OEE统计情况进行分析：对OEE记录数据集进行训练，用训练好的模型对测试集测试，预测OEE。OEE:设备综合效率,即表现设备实际的生产能力相对于理论产能的比率，是一种独立的测量工具。可以帮助管理者发现和减少生产中存在的六大损失。·可以针对问题，分析和改善生产状况及产品质量。·能最大化提高资源和设备的利用率，挖掘出最大的生产潜力。 步骤：1、数据
什么是数据挖掘 从数据中挖掘知识。知识的发现过程由以下步骤的迭代序列组成1. 数据清理（消除噪声和删除不一致数据）2. 数据集成（多种数据源可以组合在一起）3. 数据选择（从数据库中提取与分析任务先相关的数据）4. 数据变换（通过汇总或狙击操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式）5. 数据挖掘（基本
原创
2022-06-10 19:27:04
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随着互联网科技的发展壮大，数据分析数据挖掘和数据科学等领域在互联网中越发的重要。今天我们就聊一聊关于数据挖掘的一些知识。
原创
2023-02-27 08:55:02
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这是基于数据挖掘的图像检索的一些整理，以及如何跟多言颜色迁移结合起来。
1）图像检索该算法提取数据库中图像的底层特征，将图像和提取出来的底层特征作为训练数据，对类区域进行半监督学习，实现图像和类别的语义关联。算法1 图像类区域的半监督学习输入 图像数据集。输出 图像的特征库和类区域。第一步: 读取图像集的图像，存入图像库。对图像集
原创
2016-12-15 16:44:00
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第七章 聚类7.1 聚类分析聚类分析(Cluster analysis)，简称聚类(Clustering)，是一个把数据对象划分为子集的过程。簇(Cluster)：每一个子集是一个簇
簇内对象相似，簇间对象相异最小化类内距离，最大化类间距离聚类是一种无监督学习好的聚类分析方法会产生高质量的聚类
高类内相似度，低类间相似度聚类方法中主要的因素是距离或相似度聚类分析的数据挖掘功能
作
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2023-11-19 10:00:22
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什么是数据挖掘前两天看到群里有人问，什么是数据挖掘，现在就数据挖掘的概念做一下分析，并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西，为啥大数据来了数据挖掘也火了（其实原来就挺火）。先看一上概念：数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大
Day1Never Say Goodbye.
Ray1.1-1.2统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。数据分析所用的方法可分为描述统计方法和推断统计方法，描述统计(descpritive statistics)研究的是数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。推断统计（inferential statistics）是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方
什么是文本挖掘文本挖掘是一门交叉性学科，涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技
原创
2023-04-19 16:07:34
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数据挖掘是通过大量数据集进行分类以识别趋势和模式并建立关系的自动化过程。如今的组织正在收集来自各种来源的日益增长的信息量，包括网站、企业应用程序、社交媒体、移动设备以及日益增加的物联网(IoT)。最大的问题是：如何从这些信息中获得真正的商业价值?数据挖掘可以在很大程度上做出贡献。数据挖掘是通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系，解决业务问题或产生新的机会。查看
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2023-09-14 23:48:14
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数据智能：结合大数据+AI技术在实际商业环境中解决实际业务问题 数据智能（Data Intelligence）是什么呢？数据智能是指基于大数据，通过人工智能（AI）对海量数据进行处理、分析和挖掘， 提取数据中所包含的有价值的信息和知识，使数据具有“智能”，并通过建立模型寻求现有问题的解决方案以及实现预测等。AI 主要由AI技术、算法、框架和基础算法四部分构成，在其发展历程中，先后以机器学
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2023-06-09 14:34:19
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数据挖掘技术简介摘要：数据挖掘是目前一种新的重要的研究领域。本文介绍了数据挖掘的概念、目的、常用方法、数据挖掘过程、数据挖掘软件的评价方法。对数据挖掘领域面临的问题做了介绍和展望。 关键词：数据挖掘 数据集合 1. 引言 数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。随着信息技术
对于沃尔玛、华润万家、百佳等零售大超市而言，每天都有很多客户通过会员卡进行购买，不断积累了很多销售数据，如何利用这些数据，从数据中挖掘金矿，很值 得每个商家去思考。尽管目前零售商有不少的IT系统去支撑企业常规的分析(如销售量、销售额、热销SKU等)，但实际上还是未能从数据角度深入挖掘客户的 价值，仅仅从经营分析的角度来满足了常规分析工作。 本文从个人的角度去谈一下如何使用数据挖掘帮助零售商提升
以数据分类任务为例，在分类任务之前，我们需要探索数据，通过数据可视化掌握数据概况，并对数据的完整性和数据质量逆行评估。随后我们围绕分类任务的两大核心问题展开工作。数据挖掘中分类任务面临两个核心问题：1，分类器包含SVM，KNN，决策树，朴素贝叶斯分类器等，在做模型训练时，我们到底如何选择分类器？2，如何优化分类器的参数，提高分类准确率。文中完整代码详见https://github.com/ccma
1.聚类分析概述 聚类分析是一种定量方法，从数据分析的角度看，它是对多个样本进行定量分析的多元统计分析方法，可以分为两种：对样本进行分类称为Q型聚类分析 对指标进行分类称为R型聚类分析 从数据挖掘的角度看，又可以大致分为四种：划分聚类 层次聚类 基于密度的聚类 基于网格的聚类 本篇文章将从数据挖掘的角度来揽述，但也会借鉴数学建模的部分思想。无论是从那个角度看，其基本原则都是： 希望族（类
【数据挖掘】数据挖掘工程师是做什么的？ 数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东西，哪些东西有用就要看具体的业务目标了。最简单的就是统计应用了，比如电商数据，如淘宝统计过哪个省购买泳衣最多、哪个省的女生胸罩最大等，进一步，可以基于用户的浏览、点击、收藏、购买等行为推断用户的年龄、性别、购买能力、爱好等能表示一个人的画像，就相当于用这些挖掘出来的属性来刻画一个人，这些还是最简单的东西，更深
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2017-12-25 12:59:00
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2022-03-29 14:11:06
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什么是数据仓库？数据仓库是一个面向主题的( Subject Oriented) 、集成的( Integrate)
原创
2022-03-29 14:12:19
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什么是聚类？聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类和分类的区别：前者是无监督的而后者是有监督的 补充说明：有监督的方式是按照一定的类别来分的 无监督的方式是按照对象的相似程度来划分的，是不固定类别的从数据挖掘的角度来说聚类分析方法分为这几种 1.划分聚类 2.层次聚类 3.基于密度的聚类 4.基于网格的聚类划分聚类：
