数据挖掘算法书（数据挖掘原理与算法）

算法设计读后感精选

《算法设计》读后感（一）：算法 有点像导论一样的书，没有算法具体实现的代码，每学完一部分知识后，书中会有一些例题和练习题，适合想要对计算机算法进行整体，深入，了解的人，这本书所包含的算法很多，很全，比较深（对于我这样的菜鸡）。书中的图文都很清晰，阅读起来很舒服。

大数据时代读后感1 舍恩伯格的《大数据时代》被人推崇为2012最佳书籍，今年安泰读书会的重头戏。虽然主讲人最后放了个香港大黄鸭般的鸽子，但现场讨论氛围依旧非常热烈——而且还是在没几个人读完的情况下，也就意味着——大数据对我们的影响，已经深入到生活的方方面面。

读后感的作文 篇1 书是人类的老师，书是一种良药，让我们细细品尝书的内容；书更是一把钥匙，帮我们打开智慧大门，吸收丰富的知识。 记得寒假的时候，老师叫我们阅读几本对我们学习有益的课外书。

《零基础学C语言（全彩版）》是一本由明日科技著作，吉林大学出版社出版的平装图书，本书定价：50.60元，页数：418，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。《零基础学C语言（全彩版）》读后感（一）：小白入门必不可缺的好书。。

这就迫使我思考如何在数据较少的情况下，有没有可能利用某些算法去尽快改进产品。《数学之美》也给出了一些“无中生有”的案例，比如帮助Google一战成名的PageRank算法。最后记述两个简单的概念。

《与机器人共舞》读后感（一）：赢不了的智能，输不起的人类——人工智能发展的经济学逻辑 赢不了的智能，输不起的人类 ——人工智能发展的经济学逻辑 作者：江瀚 如果说最近科技界最火的是什么？不是苹果的新款手机，不是更加先进的VR，而是一个叫AlphaGo的机器人与韩国围棋国手李世石的一场对决。

男生的小蓝书是什么意思

1、小蓝书并不是代表男男，它通常指的是blued，这是一款流行的同志交友软件。 目前，市面上有许多同志交友应用，使得同性恋者之间的交流变得更加便捷。 这款软件在同志群体中的普及程度相对较高，知名度也不错。

2、这本书因封面为蓝色而被昵称为“小蓝书”。它由李航博士撰写，目前已更新至第二版。书中对有监督学习和无监督学习的基本算法进行了全面介绍。同时，通过丰富的实例，它帮助读者更好地理解算法原理。这本书被视为机器学习研究者的必备之作。

3、小蓝书，就是大名鼎鼎的李航博士所著的《统计学习方法》一书。因其封面为蓝色，故有小蓝书之称。目前已经出到了第二版。学习原理必备 《统计学习方法》这本书对有监督学习和无监督学习的基本算法都有了详尽的介绍，不仅如此，在介绍算法原理的同时，还列举了很多实例，来帮助大家更好的理解算法。

4、《辩证行为疗法》小蓝书，掌握正念、改善人际效能、调节情绪和承受痛苦的技巧。2，《刺猬的优雅》，电影版也很好看，顺便看了书中所写的小津安二郎的电影。3，《郁达夫全集》喜欢沉沦里如火山喷涌的情感，祖国啊，祖国，你为何不强大起来。

带你了解数据挖掘中的经典算法

1、Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。这个算法是比较复杂的，但也是十分实用的。

2、决策树算法是数据挖掘中常用的预测模型之一。它通过构建树状结构模型，将数据集分类或回归预测。决策树算法包括IDC5和CART等，它们通过递归地将数据集分割成不同的子集，以形成决策树的各个节点和分支。这种算法易于理解和解释，并且在许多领域得到了广泛应用。聚类算法是数据挖掘中一种无监督学习方法。

3、KNN算法 KNN算法的全名称叫做k-nearest neighbor classification，也就是K最近邻，简称为KNN算法，这种分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

4、K-Means算法 K-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k大于n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。

5、数据挖掘算法有很多种，以下列举部分常用算法：决策树算法、聚类分析算法、关联规则挖掘算法、神经网络算法和回归分析算法等。决策树算法是一种常用于数据挖掘的算法。它通过构建决策树来预测数据的趋势或结果。

6、不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。

数据挖掘工程师一般都做什么?

1、数据挖掘工程师的职责：根据自己对行业，以及公司业务的了解，独自承担复杂分析任务，并形成分析报告；相关分析方向包括：用户行为分析、广告点击分析，业务逻辑相关以及竞争环境相关；根据业务逻辑变化，设计相应分析模型并支持业务分析工作开展。

2、所以，有人提出了数据挖掘的概念，长期使用ERP系统所积攒的数据就好像一大筐苹果，金苹果、银苹果、烂苹果都有，而数据挖掘工程师就是专门从中挑选出对企业有用的信息的工作。当然数据挖掘软件也是专门设计来做这个事情的。以上只是我这个小小程序员的浅薄认识，渴望大家的指正。

3、数据挖掘工程师就是从杂乱无章的各种数据中通过一步步清洗数据，建立模型，迭代优化将商业问题以数据输出的形式给解决。应用范围非常的广，随便举几个例子，从购物网站的自动推荐，到信贷的授信，反欺诈，再到客户分群精准营销等等等等。这些都是十分具体的商业问题。

4、数据挖掘工程师：日常工作内容主要有五类。第一是用户基础研究，第二是个性化推荐算法，第三是风控领域应用的模型，第四是产品的知识库，第五是文本挖掘、文本分析、语义分析、图像识别。