em算法java源代码 em算法介绍

贝叶斯网络算法Java实现

朴素贝叶斯(Naive Bayesian)是经典的机器学习算法之一,也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单,也很容易实现,多用于文本分类,比如垃圾邮件过滤。

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评分方法有很多,如基于熵的评分、最小描述长度( LMS) 的评分以及贝叶斯评分。

分析: 很好理解上面的概念,先回顾下面的算法,朴素贝叶斯算法要求的是互相独立的事件形成出x1~xn,这些特征彼此概率互不影响,所以才能求出联合概率密度。贝叶斯网络算法就是来解决有关联的特征组成的样本分类的。

异常检测原理与实验

1、异常检测是发现与大部分对象不同的对象,其中这些不同的对象称为离群点。一般异常检测的方法主要有数理统计法、数据挖掘方法。一般在预处理阶段发生的异常检测,更多的是依托数理统计的思想完成的。

2、异常检测通常用于检测系统内容错误,当系统内容错误时将发出执行异常事件。具体使用方法时,在“检测执行内容”事件中,设置所要执行的命令。然后执行其方法‘检测执行’。如果发现命令错误时,就发出执行异常事件。

3、离群值检测和新颖性检测均用于异常检测,离群值检测称为无监督异常检测,新颖性检测称为半监督异常检测。

4、无监督模型的异常值检测是异常值检测中的主流方法,因为异常值的标注成本往往较高,另外异常值的产生往往无法预料,因此有些异常值可能在过去的样本中根本没有出现过, 这将导致某些异常样本无法标注,这也是有监督模型的局限性所在。

5、概率统计方法 在基于异常检测技术的IDS中应用最早也是最多的一种方法。首先要对系统或用户的行为按照一定的时间间隔进行采样,样本的内容包括每个会话的登录、退出情况,CPU和内存的占用情况,硬盘等存储介质的使用情况等。

如何系统地学习数据挖掘

需要深入学习数据挖掘的理论基础,包括关联规则挖掘 (Apriori和FPTree)、分类算法(CKNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚类算法 (Kmeans、Spectral Clustering)。

如果我们做数据挖掘的话,就要重视数学知识,数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。这些都是学习数据挖掘的基本功。

还有就是培养你的思维,尽量缜密敏捷。这样才可以发现数据中的不同!因为有的数据挖掘是计算机处理的。有的则是纸面上的。所以必须学会记录 好了,就先这么多了。

初学者短期学会数据仓库与数据挖掘技术比较不现实,不过学术性的随便做个主题应该还不是很难。要想深入学习,建议报培训机构。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。


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