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2014-08-07
   数据挖掘是一个很大的方面。可以从weka 这个工具学起来,他是一个java写的工具包。对于一个具体问题,比如,怎么获取测试数据,对于数据怎么预处理,这些weka都有直接的接口。
   至于建模,不是一句话可以说清楚,首先你肯定要调查这个领域做得比较好的有哪些方法,然后从中至少选取几种方法,都要实现,做统计,归纳结果,选择符合你数据集的。当然你的数据集合一定要有代表性,就是国际认可的,至于怎么找到这些数据,一般都是比较出名的论文引用的,这些就很可以。用的工具当然有很多,你不能局限于一种方式或者一种工具,不同情况下用不同的工具,根据实际需要选择。比如你要做聚类,你选择一个weka,做神经元,你可能会倾向于matlab,实际情况决定你选择的工具。
   流程方面:数据获取------数据预处理-----完成预定的任务 这是一个大概的流程。这一套都可以用weka实现。对于数据挖掘而言,都是80%数据+20%算法,数据很重要,算法其实只是一个测试数据集的作用。

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2014-8-7 23:27:39
galaxy_mm 发表于 2014-8-7 14:51
数据挖掘是一个很大的方面。可以从weka 这个工具学起来,他是一个java写的工具包。对于一个具体问题,比 ...
好家伙!
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2014-8-8 08:34:40
songlinjllive 发表于 2014-8-7 23:27
好家伙!
谢谢支持~
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