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数据挖掘基础培训

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大数据分析与挖掘培训ppt

大数据分析与挖掘培训ppt

AI与大数据挖掘的融合应用
深度学习
利用深度学习技术，对 大规模数据进行特征提 取和模式识别，提高数 据挖掘的精度和效率。
强化学习
结合强化学习技术，根 据环境反馈自动调整模 型参数，提高模型泛化 能力和鲁棒性。
多模态融合
将不同模态的数据进行 融合，如文本、图像、 视频等，挖掘多模态数 据的潜在价值。
进行全面评估。
欺诈检测
利用大数据技术，实时监测交易 行为，及时发现并阻止欺诈行为
。
风险评估
通过对历史数据和实时数据的分 析，对金融机构的风险状况进行
全面评估。
医疗健康
个性化医疗
通过大数据分析，为患者提供个性化的诊疗方案 和治疗建议。
疾病预测
利用大数据技术，对疾病的发生和发展趋势进行 预测，为预防和治疗提供参考。
数据收集
从各种来源收集大量数据。
数据转换
将数据从一种格式转换为另一 种格式，如从CSV转换为 JSON。
结果展示
将挖掘出的信息以图表、报告 等形式展示给用户。
02
大数据分析技术
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、无效或错误数 据，保证数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便于后 续分析。
数据聚合
对数据进行汇总、计算， 生成新的特征或指标。
分布式计算
分布式文件系统
Hadoop HDFS等，用于 存储大规模数据。
分布式计算框架
MapReduce、Spark等， 用于并行处理大规模数据 。
分布式数据库
HBase、Cassandra等， 用于存储和查询大规模数 据。
数据库技术

数据挖掘 培训SPSS clementine11

数据挖掘 培训SPSS clementine11


数据准备：

© 2006 SPSS Inc.
10
课程计划

建模技术：

监督学习技术，

神经网络、归纳规则（决策树）、线性回归、Logistic 回归 Kohonen 网络、两步聚类、 K-means 聚类
非监督学习技术，

关联规则、时序探测

模型评估 如何应用 CRISP-DM 流程研究数据挖掘问题
© 2006 SPSS Inc.
11
第二章 Clementine简介
Clementine 简介

内容

熟悉 Clementine 中的工具和面板 介绍可视化编程的思想 初步了解 Clementine 的功能 课程的数据文件存放在目录―C:\培训\基础培训1‖中

目的

数据

© 2006 SPSS Inc.

在挖掘数据前，需要做什么样的数据预整理和 数据清洗？
将会使用什么样的数据挖掘技巧？ 将会如何评估数据挖掘的分析结果？

© 2006 SPSS Inc.
8
CRISP-DM 过程模型

跨行业数据挖掘标准过程 （CRISP－DM）
定位是面向行业、工具导 向、面向应用 适用于大型工业和商业实 践的一般标准
13
Clementine用户界面
菜单栏 工具栏 数据流， 输出和模型 管理器
数据流区域
选项板区 项目窗口
节点
© 2006 SPSS Inc.
14
可视化编程

节点

一个图标代表在 Clementine 中进行的一个操作 一系列连接在一起的节点 包含一系列不同功能的图标

机器学习与数据挖掘师的培训ppt课程安排

机器学习与数据挖掘师的培训ppt课程安排

案例二：基于K-means的客户细分
K值选择
选择合适的K值，将客户分成不同的群体。
模型构建
使用K-means算法对训练数据进行聚类，得 到不同的客户群体。
结果解释
对聚类结果进行解释，分析不同客户群体的 特征和需求。
应用方案
根据聚类结果制定个性化的营销策略，提高 企业营销效果。
案例三：基于神经网络的图像识别
Python编程语言的应用领域： Web开发、数据分析、机器学
习、数据挖掘等
Python编程语言在机器学习和 数据挖掘中的优势：丰富的库和 工具、高效的处理速度、易于学
习和使用
Python在机器学习中的应用
Python中的机器学 习库：Scikit-learn 、TensorFlow、 Keras等
自然语言处理
对人类语言进行理解和生成，实现人机对 话。
CHAPTER 03
数据挖掘基础
数据挖掘定义
数据挖掘定义
数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息和知识的关键技术。
数据挖掘与机器学习的关系
机器学习为数据挖掘提供了强大的工具和方法，使得数据挖掘更加 高效和准确。
数据挖掘的应用领域
数据挖掘广泛应用于金融、医疗、教育、商业等领域。
数据挖掘应用场景
金融领域
信用评分、欺诈检测、风险管 理等。
医疗领域
疾病预测、个性化医疗、药物 发现等。
教育领域
学生行为分析、教学质量评估 、课程推荐等。
商业领域
市场细分、客户分析、销售预 测等。
CHAPTER 04
Python编程语言在机器学习 和数据挖掘中的应用
Python编程语言介绍
Python编程语言的语法特点： 简洁、易读、可扩展性强

AI人工智能培训课件-数据挖掘数据分析-6.5

AI人工智能培训课件-数据挖掘数据分析-6.5

步骤二：根据欧几里得距离，拿到距离未分类点最近的5个点
类别 2 新的数据点 类别 1
步骤3：从这K（K =5）个临近点中，计算出临近点中属于丌同种类的个数
类别 1
新的数据点
类别 2
通过临近点发现，属于红色（类别1）的点有3个，而属于绿色（类别2）的点只有两个， 所以新的数据点应该为红色（类别1）
数据挖掘数据分析 分类问题不kNN斱法
内容提要
• 分类问题的介绉
• kNN斱法
• 基本过程 • 设计空间 • 改进斱案
分类是一种重要的数据挖掘技术。分类的目的是建 立分类模型，并利用分类模型预测未知类别数据对象的 所属类别。
分类任务就是通过学习得到一个目标函数f，把每个数据集x映射到一个预 先定义的类别y，即y=f(x)。这个目标函数就是分类模型。
相似性的度量斱式在很大程度上决定了选取邻居的准确性 ，也决定了分类的效果
判定一个样本点的类别是要利用到它的邻居的，如果邻居 都没选好，准确性就无从谈起。
距离度量斱式有很多，丌同的场合使用哪种需要根据丌同 问题具体探讨。
距离度量
欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧
两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的曼哈顿距离
距离度量
切比雪夫距离 ( Chebyshev Distance ) 国际象棋的玩法。国王走一步能够移动到相邻的8个方格中的任意一个。那么国王
从格子(x1,y1)走到格子(x2,y2)最少需要多少步？自己走走试试。你会发现最少步数总是 max( | x2-x1 | , | y2-y1 | ) 步 。有一种类似的一种距离度量方法叫切比雪夫距离。

大数据建模与数据挖掘培训心得体会

大数据建模与数据挖掘培训心得体会

大数据建模与数据挖掘培训心得体会引言概述：在当今信息爆炸的时代，大数据建模与数据挖掘技术的应用越来越广泛。

为了提升自己在这一领域的专业能力，我参加了一次大数据建模与数据挖掘培训课程。

通过这次培训，我深刻认识到了大数据建模与数据挖掘的重要性，并积累了一些宝贵的心得体会。

一、理论知识的学习1.1 深入了解大数据建模的基本概念和原理在培训课程中，我系统学习了大数据建模的基本概念和原理。

通过学习数据挖掘的各种算法和模型，我对大数据建模的整个流程有了更清晰的认识，能够更好地理解和应用相关的技术。

1.2 学习大数据处理和分析的方法在大数据建模中，数据的处理和分析是非常重要的环节。

通过培训，我学习了大数据处理和分析的方法，包括数据清洗、特征提取、模型构建等。

这些方法的学习为我在实际工作中处理和分析大数据提供了很好的指导。

1.3 掌握数据挖掘工具的使用在培训课程中，我还学习了一些常用的数据挖掘工具，如Python、R语言等。

通过实际操作，我掌握了这些工具的基本使用方法，并能够利用它们进行数据挖掘和建模工作。

二、实践案例的分析2.1 分析真实案例的数据挖掘过程在培训课程中，我们还进行了一些真实案例的分析。

通过分析这些案例，我深入了解了数据挖掘的实际应用场景和过程。

同时，通过与其他学员的讨论和交流，我也从不同的角度了解了数据挖掘的思路和方法。

2.2 探索数据挖掘中的问题与挑战在实践案例的分析过程中，我也意识到了数据挖掘中存在的一些问题与挑战。

例如，数据质量不高、特征选择困难等。

通过对这些问题的思考和解决，我提高了自己的问题解决能力，并对数据挖掘的实践有了更深入的理解。

2.3 总结实践案例的经验和教训每个实践案例都有其独特的经验和教训。

在培训课程中，我们对每个案例进行了总结和讨论，分享了各自的心得和体会。

通过这个过程，我不仅加深了对实践案例的理解，还学到了其他学员的经验和教训，对我今后的实践工作有着很大的帮助。

三、团队合作与交流3.1 与其他学员的合作与交流在培训课程中，我有机会与其他学员进行合作和交流。

ETL基础及常用技术培训

ETL基础及常用技术培训
.
oracle基础—数据库安装
Windows环境下: 网上下载安装包 点击安装 全选默认配置即可。 其它机器上已有server端，可只安client端。 PLSQL软件是一个优秀的oracle工具，建议安装
LOGO
ETL基础及 常用技术
主要内容
ETL基本概念 ETL常用逻辑架构 ETL实施过程 ETL常用技术（shell,oracle,datastage）
ETL基本概念
ET L(Extract-Transform-Load)即数据的抽取、转换与加载。ETL是从各 种原始的业务系统(异构多源)中提取数据，按照预先设计好的规则将抽取到的 数据进行转换，最后将转换完的数据按计划增量或全部导人到目标数据库，成 为联机分析处理、数据挖掘的基础。
.
shell基础—流程控制命令(if)
字符串比较: string1 = string2 如果相等则为真 string1 != string2 如果不等则为真 -n string 如果不空则为真 -z string 如果为空则为真 算术比较: expression1 -eq expression2 如果相等则为真 expression1 -ne expression2 如果不等则为真 expression1 -gt expression2 如果大于则为真 expression1 -ge expression2 大于等于则为真 expression1 -lt expression2 如果小于则为真 expression1 -le expression2 小于等于则为真
ETL常用技术
SHELL(unix基本操作) SQL PL/SQL PROC DATASTAGE
shell基础
Linux中有好多种不同的shell，如bsh，csh ，同其他语言一样，可以通过我们 使用任意一种文字编辑器，比如vi等来编写我们的shell程序。 程序必须以下面的行开始（必须放在文件的第一行）： #!/bin/sh 符号#!用来告诉系统它后面的参数是用来执行该文件的程序。在这个程序中我们 使用/bin/sh来执行程序。 当编辑好脚本时，如果要执行该脚本，还必须使其可执行。 要使脚本可执行： chmod +x filename 然后，可以通过输入： ./filename 来执行脚本。

jmp培训计划

jmp培训计划培训部分一：JMP软件基础目标：通过本部分培训，学员将能够熟练掌握JMP软件的基本操作和功能，并能够利用JMP软件进行数据分析和可视化呈现。

培训内容：1. JMP软件介绍- JMP软件的功能和应用领域- JMP软件的界面和操作方式2. 数据导入和数据准备- 数据格式的转换和处理- 数据的导入和导出3. 数据探索和可视化- 数据的描述统计和数据分布分析- 数据可视化的方法和工具4. 统计分析- 基本统计分析方法- 方差分析和回归分析- 因子分析和聚类分析5. 报告生成- 报告模板的制作- 数据分析结果的呈现和分享培训方式：本部分培训将采用理论讲解和实际操作相结合的方式进行。

每个主题将先进行理论讲解，然后通过案例分析和实际操作来巩固学习效果。

培训时间：本部分培训共计3天，每天培训8小时，共计24小时。

培训部分二：高级数据分析目标：通过本部分培训，学员将能够深入理解统计分析的原理和方法，并能够利用JMP软件进行高级数据分析和建模。

培训内容：1. 统计学基础- 基本统计学原理和方法- 参数估计和假设检验2. 高级统计分析- 方差分析的原理和方法- 回归分析的原理和方法- 时间序列分析3. 数据挖掘- 关联规则挖掘- 聚类分析和分类分析- 预测分析4. 建模与优化- 建模方法和步骤- 优化方法和工具培训方式：本部分培训将采用案例分析和实践操作相结合的方式进行。

通过实际案例分析和模型建立，来巩固学员的学习效果。

培训时间：本部分培训共计2天，每天培训8小时，共计16小时。

培训部分三：应用案例分析目标：通过本部分培训，学员将能够利用JMP软件进行实际案例分析，并能够解决实际问题。

培训内容：1. 实际案例分析- 利用JMP软件进行实际案例分析- 解决实际问题的方法和步骤2. 案例分析报告- 案例分析报告的撰写和分享- 案例分析结果的呈现和推广培训方式：本部分培训将采用实际案例分析和报告撰写相结合的方式进行。

ETL基础及常用技术培训ppt课件


ETL实施过程
数据清洗与转换
数据清洗 1.不完整的数据 2.错误的数据 3.重复的数据
数据转换 1.代码标准化 2.数据粒度的转换 3.根据业务规则计算
确定数据清洗和转换规则后细化mapping,编码实现
ETL实施过程
数据加载
将数据缓冲区的数据直接加载到数据库对应的表中，如果是全量采用 load方式，如Hale Waihona Puke 是增量则根据业务规则merge进数据库
11
shell基础
Vi
由指令模式进入输入模式的指令： 新增 (append) a ：从光标所在位置後面开始新增资料，光标後的资料随新增资料向後移动。 A： 从光标所在列最後面的地方开始新增资料。 插入 (insert) i： 从光标所在位置前面开始插入资料，光标後的资料随新增资料向後移动。 I ：从光标所在列的第一个非空白字元前面开始插入资料。 开始 (open) o ：在光标所在列下新增一列并进入输入模式。 O: 在光标所在列上方新增一列并进入输入模式。
在shell脚本中可以使用任意的unix命令，这些命令通常是用来进行文件和文字操 作的。 常用命令语法及功能:
echo "some text": 将文字内容打印在屏幕上 ls: 文件列表 wc –l filewc -w filewc -c file: 计算文件行数计算文件中的单词数计算文件中 的字符数 cp source: 文件拷贝 mv oldname newname : 重命名文件或移动文件 rm file: 删除文件 grep 'pattern' file: 在文件内搜索字符串比如：grep 'searchstring' cut -b colnum file: 指定欲显示的文件内容范围，并将它们输出到标准输出设 备比如：输出每行第5个到第9个字符cut -b5-9 千万不要和cat命令混淆，这是两 个完全不同的命令

电商用户行为画像与数据挖掘实战培训资料2024最新版


01
02
03
数据来源
包括电商平台自有数据、 第三方数据、用户调研数 据等。
采集方法
通过日志采集、埋点采集 、API接口采集等多种方 式获取用户行为数据。
数据预处理
对采集到的数据进行清洗 、去重、转换等预处理操 作，以提高数据质量。
用户画像标签体系设计
基础标签
包括用户基本信息、消费能力 、购买偏好等。
REPORTING
用户行为定义与分类
用户行为定义
指用户在电商平台上的所有操作 ，包括浏览、搜索、点击、购买 、评价等。
用户行为分类
根据用户行为的目的和性质，可 分为浏览行为、搜索行为、购买 行为、评价行为等。
电商用户行为特点
多样性
电商平台上用户行为种 类繁多，涵盖了从浏览
到购买的各个环节。
时序性
数据与业务不匹配
有时数据本身并不能完全反映业务情况，需结合业务背景和数据特 点进行分析，避免误导性结论。
结果解释性不强
挖掘结果可能难以直观解释或不符合业务常识，需进行深入分析，了 解原因并进行调整。
未来发展趋势预测
实时性要求更高
随着电商竞争的加剧，对实时性要求越来越高。未来电商用户行为画 像与数据挖掘将更加注重实时数据处理和分析能力。
精准营销
基于用户行为数据，可实现精 准的目标用户定位和个性化推
荐，提高营销效果。
助力产品迭代
用户行为数据可反映产品存在 的问题和改进方向，为产品迭
代提供有力支持。
增强竞争力
深入了解用户行为有助于企业 更好地满足市场需求，提升竞
争力。
XX
PART 02
电商用户行为画像构建
REPORTING

数据挖掘第20讲-SPSS Modeler关联分析


id 1 2 3
购物清单 牛奶，面包，花生，红枣 (面包,牛奶)，咖啡，(红枣,白酒) (牛奶,面包)，咖啡
转换后清单 牛奶，面包，红枣 牛奶，面包，(面包,牛奶)，咖啡 牛奶，面包，(面包,牛奶)，咖啡
数据挖掘课程培训
案例背景 A C
超市的数据库记录了大量的商品购买记录，尤
B
其是对于超市的会员用户，不仅有他们通过会
员卡购买物品的记录，同时还保存了这些会员
用户的基本信息。为了进一步提升该超市的营
业额超市经理决定通过对数据库中的数据进行
分析和挖掘，发现商品间的一些潜在规律，基
D
于这些规律通过邮件的方式，有针对性地向用
置信度
关联规则度量e
度量名称 规则置信度 置信度差 置信度比率
信息差 标准化卡方
描述
公式
直接使用置信度表示，默认评估度 量
前、后置信度差的绝对值
前、后置信度的比例
基于信息增益的度量方法
基于独立的离散型数据的卡方统计 检验
信息差公式
序列
作用：发现事物在发生过程中的先后顺序上的规律 定义：一个或多个项集有序地排列后组成的列表
在前项集发生的情况下，由前项推出后项 的概率 --提升度(l)
在含有前项的条件下后项发生的概率，与 不包含前项这个条件下后项发生的概率对比
记录编号 1 2 3 4 5
购物清单 面包、牛奶 面包、尿布、啤酒、鸡蛋 牛奶、尿布、啤酒、可口可乐 面包、牛奶、尿布、啤酒 面包、牛奶、尿布、可口可乐
设前项为X，后项为Y： S=P(XUY)/P(I) C=P(XUY)/P(X) L=P(XUY)/P(X)P(Y)
序列事务表
ID 1 1 1 1 2 2 2
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FPGrowth
推荐算法
1、ALS 2、协同过滤
ALS
对于一个users-products-rating的评分数据集，ALS 会建立一个user*product的m*n的矩阵
其中，m为users的数量，n为products的数量
假设m*n的评分矩阵R，可以被近似分解成U*(V)T U为m*d的用户特征向量矩阵 V为n*d的产品特征向量矩阵 d为user/product的特征值的数量
逻辑回归
上面我们的sell是一个具体的实数值，然而很多情况下，我们需要回归产生 一个类似概率值的0~1之间的数值。比如某一双鞋子今天能否卖出去？或者 某一个广告能否被用户点击？我们希望得到这个数值来帮助决策鞋子上不上 架，以及广告展不展示这个数值必须是0~1之间，但sell显然不满足这个区 间要求。于是引入了Logistic方程，来做归一化。
ID3 计算信息的增益率，然后选择增益率最大的属性 进行分裂。
随机森林
随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策 树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当 有一个新的输 入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一 下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类 被选择最多，就预测这个样本 为那一类。
计算 P(办卡)P(女性|办卡)P(年龄31~45|办卡)P(不是学生|办卡)P(收入中|办卡)
=15/343≈0.044 P(不办卡)P(女性|不办卡)P(年龄31~45|不办卡)P(不是学生|不办卡)P(收入中
等|不办卡)=0 0.044>0
决策树
生成规则
判断一个特征对于当前数据集的分类效果。也就是按 照这个特征进行分类后，数据集是否更加有序。

CNN图示
CNN特点
数据挖掘工具
MATLAB SPSS R Mahout
Python Mllib ML
谢谢您
LDA结果
关联规则算法
Apriori FPGrowth
Apriori
①支持度：P(A ∩ B)，既有A又有B的概率 ②置信度： P(B|A)，在A发生的事件中同时发生B的概率 p(AB)/P(A) 例如购物篮分
析：牛奶 ⇒ 面包 例子：[支持度：3%，置信度：40%] 支持度3%：意味着3%顾客同时购买牛奶和面包 置信度40%：意味着购买牛奶的顾客40%也购买面包 ③如果事件A中包含k个元素，那么称这个事件A为k项集事件A满足最小支
逻辑回归就是被归一化以后的线性回归。
逻辑回归适用性
可用于概率预测，概率最高的TOP-N 仅能用于线性问题，
聚类算法
1、Kmeans 2、LDA主题模型
Kmeans
LDA主题模型算法
主题
在主题模型中，主题表示一个概念、一个方面，表现为一系列相关的单词， 是这些单词的条件概率。形象来说，主题就是一个桶，里面装了出现概率较 高的单词，这些单词与这个主题有很强的相关性。
数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。
数据挖掘是多种学科交叉
数据挖掘技术分类
数据挖掘流程
数据挖掘算法
常用算法
回归算法
1、线性回归 2、逻辑回归
线性回归
假设要找一个y和x之间的规律，其中x是鞋子价钱，y是鞋子的销售量。已知 一些往年的销售数据（x0,y0), (x1, y1), ... (xn, yn)做样本集, 并假设它们满 足线性关系：y = a*x + b （其中a,b的具体取值还不确定），线性回归即根 据往年数据找出最佳的a, b取值，使 y = a * x + b 在所有样本集上误差最 小。
神经网络
1、CNN卷积 2、RNN循环 3、DNN深度
RNN
RNN按照时间展开
DNN
CNN
依然是一个分类器。黑盒 Deep Learning强大的地方就是可以利用网络中间某
一层的输出当做是数据的另一种表达，从而可以将其 认为是经过网络学习到的特征。基于该特征，可以进 行进一步的相似度比较等。 大规模的数据和众多的参数。
数据挖掘基础培训
浪潮通信 李文栋 2016年7月21日
数据挖掘发展
数据丰富和知识匮乏 - 信息爆炸、混沌信息空间、数据过剩
数据挖掘发展
数据挖掘概念
数据挖掘是啥？ 数据挖掘——（Data Mining，DM），简单的讲就是从大量数据中挖掘或
抽取出知识，其表示形式有规则、概念、模式等； 又称为KDD（Knowledge Discovery from Database），它是一个从大量
持度阈值的事件称为频繁k项集。
Apriori图示
FPGrowth优势
Apriori通过不断的构造候选集、筛选候选集挖掘出频 繁项集，需要多次扫描原始数据，当原始数据较大时， 磁盘I/O次数太多，效率比较低下。FPGrowth算法则 只需扫描原始数据两遍，通过FP-tree数据结构对原始 数据进行压缩，效率较高。
LDA思想
如果一篇文章10%和主题A有关，90%和主题B有关，那么和主题B相关的关键 字出现的次数大概会是和主题A相关的关键字出现次数的9倍。主题模型试图用 数学框架来体现文档的这种特点，自动分析每个文档，并对文档内的词语进行 统计，根据统计的信息来断定当前文档含有哪些主题，以及每个主题所占的比 例各为多少。
按这种算法得到的随机森林中的每一棵都是很弱的，但是大家组合起来就很 厉害了。我觉得可以这样比喻随机森林算法：每一棵决策树就是一个精通于 某一个窄领域 的专家（因为我们从M个feature中选择m让每一棵决策树进 行学习），这样在随机森林中就有了很多个精通不同领域的专家，对一个新 的问题（新的输入数 据），可以用不同的角度去看待它，最终由各个专家， 投票得到结果。
事实上一元变量的确很直观，但如果是多元就难以直观的看出来了。比如说 除了鞋子的价格外，鞋 子的质量，广告的投入，店铺所在街区的人流量都 会影响销量，我们想得到这样的公式：sell = a*x + b*y + c*z + d*zz + e。 这个时候画图就画不出来了，规律也十分难找，那么交给线性回归去做就好。 需要注意的是，这里线性回归能过获得好效果的前提是y = a*x + b 至少从 总体上是有道理的（因为我们认为鞋子越贵，卖的数量越少，越便宜卖的越 多。另外鞋子质量、广告投入、客流量等都有类似规律）；但并不是所有类 型的变 量都适合用线性回归，前提是选好回归公式。总之：如果我们的公 式假设是错的，任何回归都得不到好结果。
协同过滤
核心思想：大家一般更倾向于从口味比较类似的朋友 那里得到推荐。
计算相似度
基于用户推荐
基于物品推荐
分类算法
1、朴素贝叶斯 2、决策树 3、随机森林
朴素贝叶斯
判断：X=(女性，年龄介于31~45之间，不具学生身份，收入中等)会
不会办理信用卡。
解：首先根据训练样本计算各属性相对于不同分类结果 的条件概率：
P(办卡)=7/10
P(不办卡)=3/10
P(女性|办卡)=5/7
P(女性|不办卡)=1/3
P(年龄=31~45|办卡)=3/7 P(年龄=31~45|不办 卡)=1/3
P(学生=否|办卡)=5/7
P(学生=否|不办卡)=0/3
P(收入=中|办卡)=2/7
P(收入=中|不办卡)=2/3
其次，再应用朴素贝氏分类器进行类别预测：