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                免费试用

                问题背景

                以大数据为代表的科技革命,不仅已改变我们所做的▓事情,而且将改变我可以名正言順们自己,改变我们≡认识世界、改造這一劍世界的方法。面对㊣大数据,如果思想观念还停留在过去,就会落后于时代。我们№只有掀起一场“头脑风暴”,才能掌握开启未来之门的“钥匙”。大数据开发了人类的“第三只眼”,通过对海量数据分析、处理、挖掘,可以让我们深入洞察充满未知的世界。要培育数 億萬年艾沒有人能活這么久据文化,善于运用大数据思维分析、解决问题、辅助决策。现代社会★产生海量数据,如果我们能够合理利用,就能提〓高打击犯罪、服务人民、预测预警预防各类风险的能力和水平。一个大的互联网企业就是一个大数≡据系统。各级政法机关要以合作姿态利用好企业、社在整個領域之中不斷回響著会的数据资源,通过共同研发▲、购买服务、项目外包等多黑色風暴繼續朝言無行席卷而來种方式,发挥好大互联网企业●在社会治理中的重要作用。要以更加开放心态推进政法数据资源共〒享共用,更加注重设施互联、数据开放、资源共享,更加注重地区部门联动,不断增强政法综治工作系♀统性、整体性、协同性。要牢固树立提高服务民众水平的◆理念,通过大数据应看著用,为群众提供多样↘性、个性化公共服务,在周到、精细的服务中提》升社会治理水平。

                方法和框架

                数据挖掘的框架图如下:


                分析方法:

                · 分类 (Classification)

                · 估计(Estimation)

                · 预测(Prediction)

                · 相关性▃分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)

                · 聚类(Clustering)

                · 复杂数呵呵笑道据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)

                算法

                根据╱不同问题使用以下算法:

                1. C4.5:是机器∞学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法。
                2. K-means算法:是一种聚类算一臉驚訝法。
                3.SVM:一种监督式学习的方法,广泛运用于统计分类以及回归分析中
                4.Apriori :是一种具有影响的挖掘布尔关联规则频繁项︽集的算法。
                5.EM:较大期望值法。
                6.pagerank:是google算〓法的重要内容。
                7. Adaboost:是一种∩迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器集合起来,构成一个更强的分类器。
                8.KNN:是一个理论上比较成熟╲的的方法,也是简单的机器学习方法之一。
                9.Naive Bayes:在众多分类方法中,应用广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯(Naive Bayes)
                10.Cart:分类与回归树,在分类树下面有两个关键的思想,第一个是关于递归地划分自变量空间的想法,第二个是用验证数据进行减枝。

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