数据挖掘的数据集图（数据挖掘的图片）

数据挖掘-支持向量机

1、支持向量机（support vector machine，SVM）是一种出色的分类技术，也可以用于回归分析（SVR）。这种技术可以很好的应用于高维数据，避免维度灾难等问题。 SVM有一个特点就是使用训练集中的一个子集来表示决策边界，该子集称作 支持向量。

2、支持向量机（SVM）是数据挖掘中的一个新方法，能非常成功地处理回归问题（时间序列分析）和模式识别（分类问题、判别分析）等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。

3、SVM - support vector machine， 俗称支持向量机，为一种supervised learning算法，属于classification的范畴。在数据挖掘的应用中，与unsupervised的Clustering相对应和区别。广泛应用于机器学习（Machine Learning）， 计算机视觉（Computer Vision） 和数据挖掘（Data Mining）当中。

4、SVM算法是一种学习机制，是由Vapnik提出的旨在改善传统神经网络学习方法的理论弱点，最先从最优分类面问题提出了支持向量机网络。SVM学习算法根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中，以期获得最好的泛化能力。

5、SVM在很多诸如文本分类，图像分类，生物序列分析和生物数据挖掘，手写字符识别等领域有很多的应用。 支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面，分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。

数据挖掘的十大经典算法,总算是讲清楚了,想提升自己的赶快收藏

今天主要分享其中10种经典算法，内容较干，建议收藏备用学习。

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谁能说说数据仓库,数据挖掘,BI三者之间的区别和联系的相关推荐

1、数据仓库 数据仓库是为管理人员进行决策提供支持的一种面向主题的、集成的、非易失的并随时间而变化的数据集合。数据仓库是一种作为决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。

2、数据仓库与数据挖掘的联系 （1） 数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。（2） 数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台。（3） 数据仓库为更好地使用数据挖掘这个工具提供了方便。（4） 数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。（5） 数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。

3、数据仓库是商业智能的基础，许多基本报表可以由此生成，但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、 不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子，数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。

4、数据挖掘就是从大量数据中提取数据的过程。数据仓库是汇集所有相关数据的一个过程。数据挖掘和数据仓库都是商业智能工具集合。数据挖掘是特定的数据收集。数据仓库是一个工具来节省时间和提高效率，将数据从不同的位置不同区域组织在一起。数据仓库三层，即分段、集成和访问。

5、BI工程师、数据仓库工程师、ETL工程师都属于大数据工程技术人员，三种的主要区别如下：工作内容不同 BI工程师：主要是报表开发，负责开发工作。数据库工程师：主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。ETL工程师：从事系统编程、数据库编程与设计。

6、所以，可以从这里能够看到数据仓库Data Warehouse 的位置是介于可视化报表和底层业务系统数据源之间的这一层，在整个BI项目解决方案中起到的是一个承上启下的作用。所以，BI在前端可视化分析层面要玩出各类精彩的动作，没有数据仓库这个核心力量的支撑是很难做到的。