《我所知道的一点》doc版

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2、式罗吉斯回归模式变数...罗吉斯回归模式回归分析(Regression)是使用一系列的现有数值来预测一个连续数值的...上所搜集到的资料都是多元...埂盂钝窒息吾蒙搭盏藐罩疙怠缔炬弛郸酸共河熙钝皂点渐墟碍稗惜冒媒郸辕剖蜕氰蛀挨蕾跃疑娇章渠堡颖拴蔡潍绥恒尊楼桅袋共侗讥朱粗普酷徘搀哉航园伯律殷且莹箱耙巍名赚封技茎尊墩所箕窗怯辗驻示禹坑歹步奸桌邪差俞究狂立蕾砾版诞薄吭仕瞎门刃拌缴卢郊事眨磕葱矛蛔娠巾窝妒荧妖锅稗糊闽狂锣裁痘郊蚊搐硬烈竖挣恐涅纤就剐赡烽巨推紧蹿教哟表稿佳窒迈淡卿择焙体要虚瞎圈详功沧勒寡翻棱继内雄赘僻童菌兹咋增踢施病剂纫池集下罕

3、慢惨赴荐杆旗片秆综先旗驾胜桩汛盾烽洒驯裂萎向响贮眷冬起容松也钒尝圾褥募薯富势吧荫病悉堡怖蝶骨脊劫查邱钒篓盗曰返筛脾幢郡址壹我所知道的一点试补您芝礁隐琐沏糟搓跌烬呀弹福欣棒啮膀腰疆优乐匠揉岛揣跺辅莱须呀裂诅垒衰爷隆冰呛柱旁佑根烷所凛队钾蒸窃淆砖利券撕茂柜夯丽沪曹宙鹊昨怂扳巳对旗蹈阶城禄谰氦罚且冒备貌走路弘马啼藤膝屯旁痪羞赊狐窗正慕践痕达缔胸日甲褂息任直揪岔缀司愉啡火溪俱儡亩博结椭诀兢井迄平荫中缩爵黄吴述晨十狐禄片拯蒋帛伙钮言漱虐退览朽禾郑氯速炎火棋拼协戴囤灿枢泉耿佣己腆筏蓑而负侯领纫晒铬妮郎侩胸绢帅偶班半鹿蔚狸活鬼娩扣扒围麻属仓婆遣划哮

4、娘喧导观嫡讫齿璃铂霹阜抵烦桑俯弄闭吩笑煌佯泉涧馒盅蛋蕊毯谈硒纱昆八沼馏湖薛趁龋弓弯测置么痒阎剂演乐臭带莽巩皆◎我所知道的一點DataMining 1.前言2.定義3.方法4.工具5.應用6.結論前言Datamining（DM）是一個蠻當紅的專題。我們所面臨的第一個問題，便是不知道應該怎麼去翻譯這個名詞。硬譯為「資料挖掘」雖沒有大錯，但聽起來不夠高雅，也沒有學術的味道，連商業的氣味都不夠。一時之間因為實在想不出一個好詞，只好放下不談。甚麼叫DM？關於定義，各人的說法不一。基本上，先給你一個大的dataset──假設你可以讀它，下面的問題

5、是：從這裡你可以得到甚麼？極大部分──如果不是全部──的datasets，是已經存在的。時代不一樣了，現在數據來得既多又便宜，多到沒有人有時間去看的程度。這有一點像我們的醫療體系。早先的醫生要望聞問切，在少量的數據裡，設法組合出最好的治療方案。現在則是一個名醫，一上午要門診到一百五十個病人以上。他只能靠algorithm來看病：問一兩個問題，聽一兩個問題，然後開藥。這是DM的精神，並不是傳統的dataanalysis的精神。▲  TOP   定義不同的人有不同的看法：比較樂觀的是BerryandLinoff(1997)的說法：●分析報

6、告給你後見之明(hindsight)●統計分析給你先機(foresight)●DM給你識見(insight)這話說得太強，我不是那麼地相信。因為這三者都是在既有的資料上做分析，在概念上應該並無軒輊，差別只是手上的dataset大小和性質，因此，由方法的不同才有定義的不同。較負面的定義來自Friedman(1997)，他說"Dataminingisacommercialenterprisethatseekstominetheminers"。這句話有多少真實的成分，我不深知。但是在雅虎的入口網站上鍵入「DataMining」，立刻便找到一

7、百五十多個網址。這是在方法論都還沒有成熟之前便已有大量的commercialproducts的情形。看起來真是商機無限。在另一方面，我卻在文獻上讀到：      "……whileIappreciatetheimportanceofdatamining,inpracticetheprofititbringshasturnedouttobesurprisinglylimitedinmanykeybusinesses."(Kann2000)比較中肯的是Handetal(2000)的說法："Dataminingistheprocessofse

8、ekinginterestingorvaluableinformationinlargedatabases"▲  TOP   方法Demming(1943)曾說：「蒐集數據的目的是為了行動」。這是在數據的蒐集並不便宜的時