大數(shù)據(jù)挖掘初讀感想
這篇文章是小編大學(xué)上課時(shí)交的一篇作業(yè)，對，就是一篇表達(dá)小編完全沒理工細(xì)胞的感想日志，哈哈哈哈哈哈~所以小編后來就離技術(shù)之路越來越遠(yuǎn)了~~
上課的時(shí)候聽了很多有關(guān)大數(shù)據(jù)的項(xiàng)目，心里默默地崇敬起來，于是課后也去網(wǎng)上找了老師說的大數(shù)據(jù)創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)大賽：第一屆大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)大賽——基于出租車GPS軌跡的位置服務(wù)。看了一下題目就懵了，連題目都沒看懂到底要干什么!?瀏覽了一下樣例，一開始以為類似ACM，結(jié)果一路看下去，除了看出獎(jiǎng)勵(lì)很高以外幾乎都沒看懂。
可以肯定，這東西跟數(shù)學(xué)和算法有關(guān)，而且很難!
既然很難，那么就要付出更大的努力去學(xué)習(xí)了，去圖書館找書，找了好久發(fā)現(xiàn)老師經(jīng)常說的.hadoop都被借完了，只好找了本《數(shù)據(jù)挖掘教程》//《Data Mining A Tutorial-Based Primer》，看起來比較入門，借著平時(shí)空閑的時(shí)間翻閱了一下，數(shù)據(jù)挖掘，顧名思義就是挖掘數(shù)據(jù)中有用的信息，幫助解釋當(dāng)前行為或預(yù)測未來的結(jié)果。對于數(shù)據(jù)挖掘的含義，雖然聽多了也耳熟的很，也還是看了書才知道到底是干什么的。這幾天也看了些，雖然不是看得特別懂，就是了解了一下數(shù)據(jù)挖掘的研究方面及應(yīng)用領(lǐng)域，瀏覽了一下各種例子中的算法，
初看數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用，我想也就商業(yè)上用的比較多吧，沒想到醫(yī)藥衛(wèi)生自然科學(xué)也有它的身影，讓我有些意外，仔細(xì)讀來，發(fā)現(xiàn)確實(shí)，各種數(shù)據(jù)會形成一種特定的模式或規(guī)律，如地球資源探測衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)集，這個(gè)數(shù)據(jù)集包括了表示一部分地球表面的數(shù)字化衛(wèi)星圖像的像素點(diǎn)，每個(gè)實(shí)例分類到15個(gè)類別中的一個(gè)，由于每個(gè)類都包括巨大的數(shù)據(jù)量，分類的準(zhǔn)確度受到了特定模型參數(shù)設(shè)置的影響。除了自然科學(xué)，還有醫(yī)藥衛(wèi)生中心臟病患者數(shù)據(jù)集，脊柱臨床數(shù)據(jù)集等，甚至包括泰坦尼克號數(shù)據(jù)集!
說到數(shù)據(jù)挖掘，自然想到數(shù)據(jù)庫，書上還真有說到數(shù)據(jù)庫，KDD——數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，很專業(yè)的術(shù)語，感覺和數(shù)據(jù)挖掘差不多，不過KDD處理模型中還包括一個(gè)方法論，用來提取和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，以及數(shù)據(jù)挖掘執(zhí)行后對所要采取的行動(dòng)做出決策。——其實(shí)我真沒看懂。
大部分理論和概念都沒怎么看懂，可能是剛開始接觸，還生疏，理解起來挺難的，書上提到可以為數(shù)據(jù)創(chuàng)建決策樹，可以概化數(shù)據(jù)，總結(jié)各數(shù)據(jù)屬性間的關(guān)系，看上去一目了然。不過要我自己來弄估計(jì)還得弄好長一段時(shí)間，理解了和自己能動(dòng)手做畢竟還有段距離。
看了幾天書，其實(shí)也沒看懂多少，就大概了解了一下數(shù)據(jù)挖掘的一些關(guān)鍵術(shù)語，如果說收獲的話，應(yīng)該是建立了一種思維模式吧，也許還不算正式形成了，不過對生活中的一些數(shù)據(jù)會多留意，會想是不是可能產(chǎn)生什么聯(lián)系，不過這也是想象而已啦，還是要多看下書，慢慢會理解的，對數(shù)學(xué)、算法這類學(xué)科會有一個(gè)針對性的學(xué)習(xí)。
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