学习数据挖掘的最佳路径是什么？

一、知识清单

1.数据挖掘的基本流程

1.1 商业理解：数据挖掘不是我们的目的，我们的目的是更好地帮助业务，我们要从商业的角度理解项目需求。

1.2 数据理解：尝试收集部分数据，然后对数据进行探索，包括数据描述、数据质量验证等。

1.3 数据准备：开始收集数据，并对数据进行清洗、数据集成等操作。

1.4 模型建立：选择和应用各种数据挖掘模型，并进行优化，以便得到更好的分类结果。

1.5 模型评估：对模型进行评价，并检查构建模型的每个步骤，确认模型是否实现了预定的商业目标。

1.6 上线发布：获得的知识需要转化成用户可以使用的方式。

2.十大算法

2.1 分类算法：

2.1.1 C4.5：算法是得票最高的算法，可以说是十大算法之首。。C4.5 是决策树的算法，它创造性地

在决策树构造过程中就进进行了剪枝，并且可以处理连续的属性，也能对不完整的数据进行处处理。

2.1.2 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：朴素贝叶斯模型是基于概率论的原理，它的思想是这样的：

对于给出的未知物体想要进行分类，就需要求解在这个未知物体出现的条件下各个类别出现的概率，哪个

最大，就认为这个未知物体属于哪个分类。

2.1.3 SVM：SVM 的中文叫支持向量机，英文是 Support Vector Machine，简称 SVM。SVM

在训练中建立了一个超平面的分类模型。

2.1.4 KNN：KNN 也叫 K 最近邻算法，英文是 K-Nearest Neighbor。所谓 K 近邻，就是每

个样本都可以用它最接近的 K 个邻居来代表。如果一个样本，它的 K 个最接近的邻居都属于分类 A，

那么这个样本也属于分类 A。

2.1.5 Adaboost：Adaboost 是个构建分类器的提升算法。它可以让我们多个弱的分类器组成一个

强的分类器，所以 Adaboost 也是一个常用的分类算法。

2.1.6 CART：CART 代表分类和回归树，英文是 Classification and Regression Trees。

像英文一样，它构建了两棵树：一棵是分类树，另一个是回归树。和 C4.5一样，它是一个决策树学习方法。

2.2 聚类算法：

2.2.1 K-Means：K-Means 算法是一个聚类算法。你可以这么理解，最终我想把物体划分成 K 类。

假设每个类别里面，都有个“中心点”，即意见领袖，它是这个类别的核心。现在我有一个新点要归类，

这时候就只要计算这个新点与 K 个中心点的距离，距离哪个中心点近，就变成了哪个类别。

2.2.2 EM：EM 算法也叫最大期望算法，是求参数的最大似然估计的一种方法。原理是这样的：

假设我们想要评估参数 A 和参数 B，在开始状下二者都是未知的，并且知道了 A 的信息就可以得到

B 的信息，反过来知道了 B 也就得到了 A。可以考虑首先赋予 A某个初值，以此得到 B 的估值，

然后从 B 的估值出发，重新估计 A 的取值，这个过程一直持续到收敛为止。

2.3 关联分析：

2.3.1 Apriori：Apriori 是一种挖掘关联规则（associationrules）的算法，它通过挖掘频繁项集

（frequentitem sets）来揭示物品之间的关联关系，被广泛应用到商业挖掘和网络安全等领域中。频繁

项集是指经常出现在一起的物品的的集合，关联规则暗示着两种物品之间可能存在很强的关系。

2.4 连接分析：

2.4.1 PageRank：PageRank 起源于论文影响力的计算方式，如果一篇文论被引入的次数越多，

就代表这篇论文的影响力越强。同样 PageRank 被 Google 创造性地应用到了网页权重的计算中：

当一个页面链出的页面越多，说明这个页面的“参考文献”越多，当这个页面被链入的频率越高，

说明这个页面被引用的次数越高。基于这个原理，我们可以得到网站的权重划分。

3.数学原理

3.1 概率论与数理统计：条件概率、独立性的概念，以及随机变量、多维随机变量的概念。

3.2 线性代数：向量和矩阵是线性代数中的重要知识点，它被广泛应用到数据挖掘中。

3.3 图论：社交网络的兴起，让图论的应用也越来越广。

3.4 最优化方法：最优化方法相当于机器学习中自我学习的过程，当机器知道了目标，训练后与结果存在偏差

就需要迭代调整，那么最优化就是这个调整的过程。