数据挖掘词汇解析:从1R到贝叶斯定理
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"这份PDF文件提供了Data Mining领域中常见的中英文词汇表,涵盖了从基础概念到高级技术的各种术语。" 在Data Mining(数据挖掘)领域,这些词汇是理解和实践的关键: 1. **1R算法**:这是一种简单的机器学习算法,通过创建单一规则来预测目标变量。 2. **激活函数(Activation Function)**:在神经网络中,激活函数用于引入非线性,使得网络能够学习更复杂的模式。 3. **自适应分类器组合(ACC)**:一种策略,它结合多个分类器的预测以提高整体性能。 4. **自适应(Adaptive)**:指系统能够根据环境或数据变化自我调整的能力。 5. **可累加的(Additive)**:指模型由多个独立的部分组成,它们的预测结果可以相加。 6. **亲和力分析(Affinity Analysis)**:一种数据分析方法,用于发现个体之间的相似性和偏好。 7. **凝聚聚类(Agglomerative Clustering)**:自底向上的聚类方法,将相似的个体逐步合并成较大的簇。 8. **整体接近关系(Aggregate Proximity Relationship)**:在聚类分析中,用于度量数据对象的整体相似性。 9. **聚合层次(Aggregation Hierarchy)**:在数据组织中,将不同层次的数据组合在一起的结构。 10. **AGNES算法**:凝聚聚类算法的一种,基于凝聚层次聚类。 11. **自回归移动平均(ARMA)**:时间序列分析中的模型,结合了自回归和移动平均模型。 12. **算法(Algorithm)**:解决问题或执行任务的明确步骤集合。 13. **等位基因(Alleles)**:在遗传学中,一个基因的不同形式。 14. **备择假设(Alternative Hypothesis)**:统计检验中,与零假设相对的假设,通常是我们希望证明的假设。 15. **近似(Approximation)**:对真实值的不精确表示。 16. **Apriori算法**:用于发现频繁项集的关联规则挖掘算法。 17. **Artificial Intelligence (AI)**:研究、开发和应用模仿人类智能的计算机系统的学科。 18. **人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANN)**:模拟人脑神经元网络的计算模型,用于学习和预测。 19. **关联规则问题(Association Rule Problem)**:寻找数据中项集之间的有趣关系。 20. **关联规则(Association Rules)/关联**:描述两个或更多项集之间关系的规则。 21. **面向属性的归纳(Attribute-Oriented Induction)**:一种概念学习方法,通过对实例进行分组和概括来构建概念描述。 22. **权威(Authoritative)/权威(Authority)**:在特定领域内具有可信度和影响力的信息来源。 23. **自相关系数(Autocorrelation Coefficient)**:衡量时间序列数据中相邻观测值之间的相关性。 24. **自相关(Autocorrelation)**:一个时间序列中一个值与其自身滞后值的相关性。 25. **自回归(Autoregression)**:基于过去值预测未来值的时间序列模型。 26. **集成的自回归移动平均(Auto-regressive Integrated Moving Average, ARIMA)**:广泛用于时间序列预测的模型,结合了自回归、差分和移动平均成分。 27. **平均连接(Average Link)**:在聚类中,计算两个簇所有成员之间距离的平均值作为簇间距离的方法。 28. **平均(Average)**:数值的算术平均。 29. **后向链接(Backlink)**:在网页之间,指向一个页面的链接。 30. **回滤(back-percolation)**:在网络科学中,从目标节点返回的过程。 31. **反向传播(Backpropagation)**:在神经网络中,计算损失函数对权重的梯度以进行训练的方法。 32. **后向爬行(Backward Crawling)**:从给定的种子页面开始,沿着链接向后遍历网页的网络爬虫策略。 33. **后向访问(Backward Traversal)**:遍历图或树时,从叶子节点向根节点的方向。 34. **BANG算法**:可能是某种特定的优化或学习算法,具体细节未提供。 35. **批量梯度下降(Batch Gradient Descent)**:优化算法,一次处理整个数据集的梯度更新。 36. **批量(Batch)**:在机器学习中,一批数据样本的集合。 37. **贝叶斯规则(Bayes Rule)**:计算条件概率的公式,是贝叶斯定理的一部分。 38. **贝叶斯定理(Bayes Theorem)**:在概率论中,描述如何根据先验信息更新概率的公式。 39. **贝叶斯(Bayesian)**:使用贝叶斯统计方法的,通常涉及概率和不确定性估计。 40. **贝叶斯分类(Bayesian Classification)**:基于贝叶斯定理的统计分类方法。 这个词汇表为Data Mining的学习者提供了重要的参考,帮助他们理解这个领域的核心概念和技术。每个术语都代表了一个深度学习、机器学习、统计分析或数据处理的重要方面。熟悉并掌握这些术语,对于在实际项目中应用Data Mining技术至关重要。
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