腾讯大讲堂59-数据蕴含商机，挖掘决胜千里(PPT下载)
几个基本概念
模型（Model） vs 模式（Pattern）
数据挖掘的根本目的就是把样本数据中隐含的结构泛化（Generalize）到总体（Population）上去
模型：对数据集的一种全局性的整体特征的描述或概括，适用于数据空间中的所有点，例如聚类分析
模式：对数据集的一种局部性的有限特征的描述或概括，适用于数据空间的一个子集，例如关联分析
数据挖掘的根本目的就是把样本数据中隐含的结构泛化（Generalize）到总体（Population）上去
模型：对数据集的一种全局性的整体特征的描述或概括，适用于数据空间中的所有点，例如聚类分析
模式：对数据集的一种局部性的有限特征的描述或概括，适用于数据空间的一个子集，例如关联分析
算法（Algorithm）：一个定义完备（well-defined）的过程，它以数据作为输入并产生模型或模式形式的输出
描述型挖掘（Descriptive） vs 预测型挖掘（Predictive）
描述型挖掘：对数据进行概括，以方便的形式呈现数据的重要特征
预测型挖掘：根据观察到的对象特征值来预测它的其他特征值
描述型挖掘可以是目的，也可以是手段
描述型挖掘：对数据进行概括，以方便的形式呈现数据的重要特征
预测型挖掘：根据观察到的对象特征值来预测它的其他特征值
描述型挖掘可以是目的，也可以是手段
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