数据挖掘算法的组件包括

如题所述

数据挖掘算法的组件包括:神经网络,遗传算法,回归算法,聚类分析算法,贝耶斯算法。

LR有很多方法来对模型正则化。比起NB的条件独立性假设,LR不需要考虑样本是否是相关的。与决策树与支持向量机不同,NB有很好的概率解释,且很容易利用新的训练数据来更新模型。如果你想要一些概率信息或者希望将来有更多数据时能方便的更新改进模型,LR是值得使用的。

大数据的时代

所以数据挖掘和大数据分析的就业前景非常好,学好大数据分析和数据挖掘可以在各个领域中发挥自己的价值;同时,大数据分析并不是一蹴而就的事情,而是需要你日积月累的数据处理经验,不是会被轻易替代的。

一家公司的各项工作,基本上都都用数据体现出来,一位高级的数据分析师职位通常是数据职能架构中领航者,拥有较高的分析和思辨能力,对于业务的理解到位,并且深度知晓公司的管理和商业行为,他可以负责一个子产品或模块级别的项目,带领团队来全面解决问题,把控手下数据分析师的工作质量。

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