数据挖掘词汇解析：从1R到贝叶斯定理

"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。