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数据分析/数据挖掘 入门级选手建议

1.数据分析和数据挖掘联系和区别 联系:都是搞数据的 区别:数据分析偏统计,可视化,出报表和报告,需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法,重模型,需要很深的代码功底,要码代码,很多= =。 2.怎么入门 请百度“如何成为一名数据分析师”或者“如何成为一名数据挖掘工程师”。英文好上Quora,不行上知乎,看看入门资…

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机器学习几个基本的问题

从今年四月份到现在已经工作快9个月了,最开始是做推荐系统,然后做机器学习,现在是文本挖掘,每个部分研究的时间都不多,但还是遇到了很多问题,目前就把一定要总结的问题总结一下,以后有时间多看看,提醒自己看有没有解决。 推荐系统: 1.冷启动热启动区别和联系?各个阶段需要的算法? 2.每个算法的数学推导、适用情况、…

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文本挖掘——特征选择

特征选择有很多方法,看了很多资料后,我总结了以下几种,以后有新内容会随时修改 1.DF——基于文档频率的特征提取方法 概念:DF(document frequency)指出现某个特征项的文档的频率。 步骤:1).从训练语料中统计出保函某个特征的文档频率(个数) 2).根据设定的阈值(min&max),当该特征…

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