Tài liệu / ví dụ khai thác dữ liệu

8

Tôi đang tìm kiếm một số bài báo / trang web dài đến trung bình về khai thác dữ liệu, cụ thể là nơi một bộ dữ liệu được khám phá chuyên sâu từ việc chuẩn bị dữ liệu thông qua mô hình cuối cùng. Tôi đặc biệt quan tâm đến các cuộc thảo luận về ứng dụng của thuật toán học máy và cả mô hình dữ liệu cơ bản. Một ví dụ sẽ là cuốn sách 'Khai thác dữ liệu với R' của Luis Torgo. Mọi lơi đê nghị đêu nên được đanh gia cao.

r data-mining

— tiếng rít
nguồn

1

Bạn có quan tâm đến tất cả các phương pháp khai thác dữ liệu, hoặc chỉ một phương pháp cụ thể không?

— Michelle

Tôi sẽ lấy bất cứ thứ gì tôi có thể nhận được.

— screechOwl

Tôi đang tìm kiếm những thứ cụ thể hơn về cách đi qua một bộ dữ liệu cụ thể. Một số bài viết của KDD Cup bởi các đội chiến thắng nằm dọc theo những gì tôi đang tìm kiếm. Về cơ bản tường thuật về cách xử lý các vấn đề cụ thể đối với một tập dữ liệu nhất định. Sự tương tự sẽ là một trường hợp nghiên cứu trong trường kinh doanh nơi một tình huống tại một công ty được thảo luận rất chi tiết.

— screechOwl

4

Kiểm tra blog Kaggle.com , nơi những người chiến thắng thảo luận về cách tiếp cận của họ để giải quyết một cuộc thi khai thác dữ liệu. Sau đó, bạn có thể quay lại trang web kaggle.com để lấy mô tả và dữ liệu và tự mình dùng thử.

— Galit Shmueli
nguồn

4

Đây là một nơi tốt để bắt đầu:

10 thuật toán hàng đầu trong khai thác dữ liệu

Không có nhiều về mặt chuẩn bị dữ liệu trong đó, nhưng rất nhiều về các ứng dụng. Và rất nhiều liên kết tốt đến các giấy tờ có liên quan để đọc.

— Igor
nguồn

2

Tôi khuyên bạn nên bài viết từ Tạp chí Phần mềm Thống kê miễn phí .

Bạn có thể tìm thấy ở đó các ứng dụng khác nhau về khai thác dữ liệu / học máy cùng với phân tích các ví dụ dữ liệu thực. Hầu hết các bài viết là về các gói R, do đó bạn cũng có thể đồng thời thực hiện các phân tích của chúng trong R. Các bài báo trong tạp chí cũng bao gồm mã R và các gói trong R bao gồm dữ liệu.

Tất cả dữ liệu được phân tích sâu ở đó vì vậy nó là nguồn rất xứng đáng với tôi.

— Miroslav Sabo
nguồn

1

Gói caret R có một bộ bốn họa tiết đi qua áp dụng các nhiệm vụ chuẩn bị dữ liệu khác nhau, thuật toán học có giám sát, lựa chọn tính năng và trực quan hóa dữ liệu bắt đầu từ một số bộ dữ liệu mẫu thô.

Mặc dù trọng tâm là làm thế nào để thực hiện những điều này bằng cách sử dụng chức năng do chính caret cung cấp, nhưng nhìn chung nó vẫn có thể áp dụng và đọc khá tốt cho các dự án trong thế giới thực.

Dưới đây là các liên kết trực tiếp đến bốn họa tiết PDF:

— scttl
nguồn

0

Đây là một số mà tôi thấy hữu ích:

KDD Cup 2008 và Hội thảo về Khai thác dữ liệu y tế

— tiếng rít
nguồn