防災(zāi)科技學(xué)院數(shù)據(jù)挖掘考點(diǎn)總結(jié)李忠

防災(zāi)科技學(xué)院數(shù)據(jù)挖掘考點(diǎn)總結(jié)李忠社交網(wǎng)絡(luò)新一代數(shù)據(jù)挖掘的金礦隨著Facebook的上市，社交網(wǎng)絡(luò)再次成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。與傳統(tǒng)的論壇、博客相比，社交網(wǎng)絡(luò)是虛擬世界與現(xiàn)實(shí)世界的橋梁，在互聯(lián)網(wǎng)上將現(xiàn)實(shí)生活中人與人之間的關(guān)系建立起來。從社交網(wǎng)絡(luò)的分類來看，F(xiàn)acebook、Twitter、LinkedIn分別代表三種不同的社交網(wǎng)絡(luò)。Facebook是基于朋友之間強(qiáng)關(guān)系的社交網(wǎng)絡(luò)，有助于朋友之間關(guān)系的維系和改善；Twitter是基于單向關(guān)注的弱關(guān)系的社交網(wǎng)絡(luò)，這樣的網(wǎng)絡(luò)有利于塑造意見領(lǐng)袖和消息的傳播；LinkedIn是面向商務(wù)人士的職業(yè)社交網(wǎng)絡(luò)，幫助用戶利用社交關(guān)系進(jìn)行商務(wù)交流以及求職招聘。三種社交網(wǎng)絡(luò)每天都會(huì)產(chǎn)生大量的用戶數(shù)據(jù)(UGC，UserGeneratedContent)，并且具有空前的規(guī)模性和群體性，吸引著無數(shù)研究者從無序的數(shù)據(jù)中發(fā)掘有價(jià)值的信息。這就像概率統(tǒng)計(jì)中經(jīng)常舉的投硬幣算其正反面概率的例子，從幾次的投擲結(jié)果中很難看到規(guī)律，但通過幾萬次的大量投擲實(shí)驗(yàn)，便很容易看出正反面的出現(xiàn)次數(shù)幾乎相等的規(guī)律。社交網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)生了大量的規(guī)?；?、群體化的數(shù)據(jù)，吸引了包括計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、新聞傳播學(xué)等領(lǐng)域?qū)＜液蛯W(xué)者對(duì)其進(jìn)行研究和探索，希望能夠借助更強(qiáng)的社交網(wǎng)絡(luò)的分析和處理能力發(fā)現(xiàn)更多人類尚未探索出的規(guī)律。對(duì)于社交網(wǎng)絡(luò)的分析和研究范圍很廣，也存在著許多有意思的研究課題。例如，在社交網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)圈子的識(shí)別(CommunityDetection)＞社交網(wǎng)絡(luò)中人物影響力的計(jì)算、信息在社交網(wǎng)絡(luò)上的傳播模型、虛假信息和機(jī)器人賬號(hào)的識(shí)別、基于社交網(wǎng)絡(luò)信息對(duì)股市、大選以及傳染病的預(yù)測(cè)等。社交網(wǎng)絡(luò)的分析和研究是一個(gè)交叉領(lǐng)域的學(xué)科，所以在研究過程中，我們通常會(huì)利用社會(huì)學(xué)、心理學(xué)甚至是醫(yī)學(xué)上的基本結(jié)論和原理作為指導(dǎo)，通過人工智能領(lǐng)域中使用的機(jī)器學(xué)習(xí)、圖論等算法對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中的行為和未來的趨勢(shì)進(jìn)行模擬和預(yù)測(cè)。社交圈子的識(shí)別與一般的以內(nèi)容為導(dǎo)向的論壇等社區(qū)不同，社交網(wǎng)絡(luò)最核心的就是人與人的關(guān)系，以及所形成的社交圈子(社區(qū))，然而每個(gè)人根據(jù)自己的關(guān)系不同及興趣不同可以屬于多個(gè)社交圈子。在社交網(wǎng)絡(luò)中我們發(fā)布的所有信息流，都是通過我們的關(guān)系圈，逐層向外傳播的；我們收到的消息也直接來自我們所關(guān)心的人，更外圍的消息也必須逐層傳播才能接觸到終端用戶。因此，如何發(fā)現(xiàn)社交圈子是社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析中一個(gè)很重要的基礎(chǔ)性的研究。社交圈子示例如圖1所示。圖1基于OSLOM算法的社區(qū)發(fā)現(xiàn)效果圖利用計(jì)算機(jī)來處理社交網(wǎng)絡(luò)往往會(huì)將整個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)看作是一個(gè)圖的結(jié)構(gòu)，每個(gè)用戶就是圖中的節(jié)點(diǎn)，人與人之間的關(guān)系就是節(jié)點(diǎn)之間的邊，根據(jù)不同類型的社交網(wǎng)絡(luò)，所構(gòu)成的圖可以是有向圖也可以是無向圖，關(guān)系的強(qiáng)弱也可以利用邊上不同的權(quán)重來體現(xiàn)。對(duì)于社交圈子的發(fā)現(xiàn)算法來說，社交圈子的質(zhì)量依賴于圈子內(nèi)成員的關(guān)系的緊致度以及不同圈子間的分離度。但對(duì)于數(shù)以億計(jì)的節(jié)點(diǎn)來說，目前的圈子發(fā)現(xiàn)算法還很難處理特大規(guī)模的數(shù)據(jù)，因此很多研究者提出了啟發(fā)式的方法去減少程序處理的復(fù)雜性，對(duì)最終結(jié)果進(jìn)行近似的求解。然而實(shí)際的社交圈子是一個(gè)更為復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)橛脩魰?huì)具有多種興趣，可以屬于多個(gè)社交圈，發(fā)現(xiàn)這種圈子的研究也被稱為重疊社區(qū)的發(fā)現(xiàn)。一種比較簡單的啟發(fā)式方法是，以網(wǎng)絡(luò)中度很大的節(jié)點(diǎn)作為初始的圈子，然后把對(duì)圈子貢獻(xiàn)最大的鄰接節(jié)點(diǎn)依次加入到圈子中，直到全局貢獻(xiàn)度達(dá)到極值，并形成一個(gè)圈子。如果存在對(duì)多個(gè)圈子貢獻(xiàn)度都很大的邊界節(jié)點(diǎn)，則將其加入到多個(gè)圈子中。近期也有人提出了使用標(biāo)簽傳播(LabelPropagation)算法以及粒子群算法來解決重疊社區(qū)的發(fā)現(xiàn)算法。社交圈子發(fā)現(xiàn)算法并不僅局限在用戶主動(dòng)建立起的關(guān)系上，其更重要的價(jià)值在于對(duì)用戶非顯性的潛在關(guān)系發(fā)現(xiàn)。從社交圈子發(fā)現(xiàn)的結(jié)果中，我們能夠更加清楚地看出屬于一個(gè)圈子的人群。當(dāng)然，社交圈子也有多種劃分方式，例如關(guān)系型社交圈子、興趣型社交圈子等。在算法中以親密度為首要指標(biāo)和以興趣為首要指標(biāo)，也會(huì)得到不同的社交圈子劃分。由此引申出的一個(gè)問題是，線上的圈子與線下的真實(shí)社交圈子是否是一致的當(dāng)兩個(gè)人在社交網(wǎng)絡(luò)中互動(dòng)很頻繁時(shí)，他們?cè)诰€下是否也是真實(shí)的好友從算法的角度來說，這是個(gè)很難解決的問題，但如果我們換一個(gè)角度來思考這個(gè)問題，想想我們的線下聯(lián)系方式，如果A跟B互相擁有對(duì)方的手機(jī)號(hào)，那他們是線下真實(shí)好友的可能性就非常大了。包括飛信、米聊、微信等產(chǎn)品，如果真的能夠做成基于手機(jī)通訊錄的社交網(wǎng)絡(luò)，我們就可以通過異構(gòu)的社交網(wǎng)絡(luò)對(duì)社交圈子進(jìn)行綜合性的判斷，其價(jià)值不可估量。影響力的計(jì)算在社交網(wǎng)絡(luò)中，意見領(lǐng)袖因?yàn)槠湓诰W(wǎng)絡(luò)上強(qiáng)大的影響力會(huì)對(duì)信息的傳播，以及普通用戶的行為造成巨大的影響。以新浪微博為例，最直觀的影響力表現(xiàn)之一就是加V認(rèn)證的名人，發(fā)一條正在吃飯的微博，也能得到數(shù)百次的轉(zhuǎn)發(fā)，然而對(duì)于一般用戶，一條微博的轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)能上兩位數(shù)，便足以為之歡呼雀躍了。因此，與現(xiàn)實(shí)社會(huì)一樣，社交網(wǎng)絡(luò)中的人也存在不同的階級(jí)和不同的影響力。然而影響力應(yīng)該如何來衡量和計(jì)算呢我們前面已經(jīng)提到，計(jì)算機(jī)在處理社交網(wǎng)絡(luò)時(shí)，往往使用圖的結(jié)構(gòu)，這與搜索引擎中的結(jié)構(gòu)相一致，如表1所示。因?yàn)樵谒阉饕嬷校瑘D的節(jié)點(diǎn)是網(wǎng)頁，邊是鏈接，然而搜索引擎中的PageRank算法是對(duì)網(wǎng)頁進(jìn)行排序的算法。如果我們將PageRank使用在社交網(wǎng)絡(luò)上，就可以對(duì)人的影響力進(jìn)行迭代的計(jì)算了。除了PageRank算法外，還有W-entropy等算法也被應(yīng)用在社交網(wǎng)絡(luò)的影響力計(jì)算當(dāng)中。表1社交網(wǎng)絡(luò)與搜索引擎對(duì)圖結(jié)構(gòu)的不同定義然而對(duì)于每個(gè)人來說，其在不同領(lǐng)域的影響力也是不一樣的。例如，李開復(fù)的影響力主要在科技領(lǐng)域，黃健翔的影響力在體育領(lǐng)域，薛蠻子的影響力主要在投資和公益的領(lǐng)域。因此如何評(píng)價(jià)一個(gè)人在不同領(lǐng)域的影響力也是一個(gè)很重要的問題，有學(xué)者提出了基于主題級(jí)別(TopicLevel)的影響力評(píng)價(jià)模型TAP(TopicAffinityPropagation)來嘗試解決這個(gè)問題，該算法應(yīng)用在大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中顯現(xiàn)出了較好的效果。在國外，F(xiàn)amecount>Klout等公司設(shè)計(jì)了算法對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中每一個(gè)人的影響力進(jìn)行打分。有些公司甚至出現(xiàn)了根據(jù)個(gè)人網(wǎng)絡(luò)影響力的不同，在現(xiàn)實(shí)生活中提供差異化服務(wù)的模式，例如，香港國泰航空對(duì)Klout打分不低于40分的用戶，可以享受機(jī)場(chǎng)貴賓休息室。雖然該行為也遭到不少人質(zhì)疑，認(rèn)為這是“勢(shì)利”的做法，不過也可以將其看作是對(duì)網(wǎng)絡(luò)影響力應(yīng)用在商業(yè)模式上的一種新型探索。在國內(nèi)，新浪的微數(shù)據(jù)和Miu也在微博的影響力計(jì)算中做出了一些探索，目前國內(nèi)在該領(lǐng)域還有較大的發(fā)展空間。信息傳播的建模在社交網(wǎng)絡(luò)上，每個(gè)人都是個(gè)自媒體。與傳統(tǒng)媒體依靠內(nèi)容作為傳播主題的形式有所不同，社交網(wǎng)絡(luò)上的信息傳播，更加依賴于發(fā)布者的影響力以及社會(huì)關(guān)系，通過好友或粉絲的關(guān)系將信息擴(kuò)散到社交網(wǎng)絡(luò)中。這種信息在社交網(wǎng)絡(luò)中會(huì)被好友及粉絲看到。，并以一定的概率被分享和轉(zhuǎn)發(fā)，從而進(jìn)行傳播。圖2對(duì)一條微博的傳播過程進(jìn)行了可視化的顯示。圖2單條微博信息的傳播圖（來自）部分學(xué)者用傳染病在人群中的傳播、謠言在社會(huì)中的傳播等現(xiàn)象來類比并刻畫社交網(wǎng)絡(luò)中信息的傳播，進(jìn)而利用傳染病動(dòng)力學(xué)及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論來對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)的傳播行為進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。更直觀地說，如果將整個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)看作一個(gè)圖的結(jié)構(gòu)，把社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶看成圖中的節(jié)點(diǎn)，并將用戶之間的關(guān)系看為圖的邊，那么信息的傳播的過程就是從起點(diǎn)用戶的節(jié)點(diǎn)開始，沿著相鄰邊進(jìn)行信息的傳播，相鄰的節(jié)點(diǎn)用戶會(huì)根據(jù)時(shí)間及主題不同，會(huì)以一定概率傳播或者終止該信息。對(duì)于傳染病動(dòng)力學(xué)模型來說，通常將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)定義為三類傳播節(jié)點(diǎn)、未感染節(jié)點(diǎn)和免疫節(jié)點(diǎn)。傳播節(jié)點(diǎn)的特點(diǎn)是接受并有能力傳播鄰居節(jié)點(diǎn)信息；未感染節(jié)點(diǎn)沒有接受過來自鄰居節(jié)點(diǎn)的信息，但有機(jī)會(huì)接受信息，即有概率會(huì)被感染；免疫節(jié)點(diǎn)表示該節(jié)點(diǎn)已接受鄰居節(jié)點(diǎn)的信息，但不具有傳播能力，由此可以定義一些傳播規(guī)則?如果一個(gè)傳播節(jié)點(diǎn)與一個(gè)未感染節(jié)點(diǎn)接觸，則未感染節(jié)點(diǎn)會(huì)以概率成為傳播節(jié)點(diǎn)；?如果一個(gè)傳播節(jié)點(diǎn)與一個(gè)免疫節(jié)點(diǎn)接觸，則傳播節(jié)點(diǎn)會(huì)以概率成為免疫節(jié)點(diǎn)；?傳播節(jié)點(diǎn)不會(huì)無休止地傳播，會(huì)以一定速度停止傳播，變?yōu)槊庖吖?jié)點(diǎn)，無需與其他節(jié)點(diǎn)接觸。由此便可以通過傳染病動(dòng)力學(xué)中的方法對(duì)信息的傳播過程建立狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程。在確立傳播模型后，我們可以通過檢驗(yàn)起點(diǎn)傳播者節(jié)點(diǎn)的度（也就是好友或粉絲的數(shù)量）、關(guān)系強(qiáng)弱（邊的權(quán)值），對(duì)信息傳播造成的影響程度，從而發(fā)現(xiàn)信息在社交網(wǎng)絡(luò)傳播中的規(guī)律。虛假用戶的識(shí)別虛假信息和虛假用戶的識(shí)別在社交網(wǎng)絡(luò)的深入研究及實(shí)際應(yīng)用中是一項(xiàng)基礎(chǔ)性的工作，并具有重要的意義。信息在社交網(wǎng)絡(luò)上的傳播過程中，不免會(huì)遇到虛假內(nèi)容或虛假的水軍用戶進(jìn)行干擾。如果能夠識(shí)別出虛假用戶和虛假內(nèi)容可以更好地還原出輿論的真實(shí)想法和狀態(tài)，為企業(yè)的市場(chǎng)營銷以及政府了解民意提供更加真實(shí)有效的數(shù)據(jù)。一般來說，識(shí)別社交網(wǎng)絡(luò)的虛假用戶要比匿名論壇相對(duì)容易，因?yàn)榭梢詮母嗟木S度進(jìn)行考察。在社交網(wǎng)絡(luò)上，虛假賬號(hào)一般不會(huì)有真實(shí)的社交互動(dòng)，關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中大部分鏈接也都是虛假賬號(hào)，此外通過賬號(hào)的轉(zhuǎn)發(fā)行為及內(nèi)容的識(shí)別判斷來有效地辨別虛假用戶。我們?cè)谛吕宋⒉┥蠈?duì)虛假用戶的判斷采用了以下8種用戶行為特征。?博主的創(chuàng)建時(shí)間的一致性?博主的頭像和名字?關(guān)注與粉絲比例?博主的粉絲質(zhì)量?發(fā)布微博數(shù)量?最近200次轉(zhuǎn)發(fā)的對(duì)象分布?轉(zhuǎn)發(fā)同一條微博的頻率?轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)所寫的內(nèi)容針對(duì)以上8種特征，利用機(jī)器學(xué)習(xí)的分類算法訓(xùn)練模型，并利用模型進(jìn)行后續(xù)虛假用戶的預(yù)測(cè)，可以有效地發(fā)現(xiàn)虛假用戶，在輿情分析中將其剔除，還原出真實(shí)的信息傳播情況及輿情（公眾發(fā)表在網(wǎng)絡(luò)上的言論）狀態(tài)。用數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)最吸引人的研究工作就是對(duì)未來的預(yù)測(cè)。社交網(wǎng)絡(luò)每天吸引數(shù)億人在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)布自己的數(shù)據(jù)、狀態(tài)、心情，這種規(guī)模化并具有群體性的海量數(shù)據(jù)給了數(shù)據(jù)科學(xué)家從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)人類未知規(guī)律的機(jī)會(huì)。美國科學(xué)家通過監(jiān)控Twitter中公眾的情緒數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)公眾的情緒數(shù)據(jù)與很多社會(huì)現(xiàn)象及事件具有很強(qiáng)的相關(guān)性。例如，有些研究者發(fā)現(xiàn)無論是“希望”的正面情緒，還是“害怕”的負(fù)面情緒的體現(xiàn)都預(yù)示著美國股市指數(shù)的下跌。有研究者認(rèn)為，只要有公眾在社交網(wǎng)絡(luò)的情緒突然改變，都會(huì)反映出對(duì)股市的不確定性，因此可以利用這種信號(hào)來預(yù)測(cè)股市未來的走向。在流行病預(yù)測(cè)方面，英國的科學(xué)家根據(jù)Twitter的數(shù)據(jù)來跟蹤流感的爆發(fā)。他們主要基于用戶發(fā)布信息中的關(guān)鍵詞，例如“我頭痛(Iamhavingaheadache)”等，并結(jié)合用戶的發(fā)布地點(diǎn)，按區(qū)域與英國衛(wèi)生部的官方數(shù)據(jù)進(jìn)行了比較，最終建立起一個(gè)預(yù)測(cè)模型。創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)“SickWeather”甚至以預(yù)測(cè)疾病為主題開展了自己的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目。還有很多研究者也利用數(shù)據(jù)挖掘的方法對(duì)電影票房、美國大選的趨勢(shì)和結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)，并取得了令人驚喜的成果。然而，我們對(duì)于利用社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力的態(tài)度也不能過于樂觀，因?yàn)樯缃痪W(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)是基于海量數(shù)據(jù)的，但目前對(duì)于海量文本數(shù)據(jù)的分析算法尚未達(dá)到理想的準(zhǔn)確率。尤其對(duì)于從文本信息來進(jìn)行情緒判斷這個(gè)看似簡單的問題，其本質(zhì)是自然語言處理與情緒心理學(xué)的交叉問題。但目前的自然語言處理方法主要利用概率統(tǒng)計(jì)的方法，以及詞法和句法的分析進(jìn)行解讀。對(duì)文本情緒的判斷也以基于詞庫及語法結(jié)構(gòu)的判斷和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法為主。然而這些方法對(duì)于稍顯復(fù)雜的、尤其是帶有反諷和隱含意的語言很難進(jìn)行有效的判斷。此外，對(duì)于社交網(wǎng)絡(luò)的使用群體不能完全代表有效的人群，因?yàn)槭褂蒙缃痪W(wǎng)絡(luò)的人群與年齡、地域、種族等方面都有很大差異，因此僅利用社交網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)很可能會(huì)與最終結(jié)果產(chǎn)生偏差，所以從人群角度進(jìn)行科學(xué)有效的取樣方法對(duì)于社交網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)也是尤為重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。總結(jié)人們對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)和挖掘還處于相對(duì)初級(jí)的階段，對(duì)這種大規(guī)模、高維度數(shù)據(jù)的挖掘方法還在不斷地演化。目前來看，文本語言的情感分析、社交網(wǎng)絡(luò)的傳播預(yù)測(cè)等很多基礎(chǔ)性問題還不能得到有效解決，對(duì)深入研究社交網(wǎng)絡(luò)造成了一些限制。但隨著人工智能研究水平的不斷提高，尤其是認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)與人工智能技術(shù)相結(jié)合的研究，讓我們看到了人工智能的新希望。當(dāng)我們真正有能力解決這些問題以后，社交網(wǎng)絡(luò)將會(huì)成為幫助我們預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)的有利工具。然而，充分使用社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)也意味著暴露用戶越來越多的隱私，因此，如何能夠在用戶隱私和數(shù)據(jù)完整中找到一個(gè)平衡點(diǎn)，也是今后數(shù)據(jù)工作者所要面臨的問題數(shù)據(jù)之舞大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘斯諾登泄露了什么秘密大數(shù)據(jù)會(huì)暴露隱私嗎什么是數(shù)據(jù)挖掘秦鵬2013-08-251940(文/DavidJ.TenenBaum)泄密者愛德華?斯諾登(EdwardSnowden)還在尋求容身之所的時(shí)候，美國國家安全局(NSA)全方位收集電話和電子郵件記錄之事經(jīng)過他的披露，已經(jīng)引發(fā)了不安和憤怒。奧巴馬當(dāng)局聲稱，監(jiān)聽數(shù)據(jù)帶來了安全，然而左翼和右翼都在譴責(zé)這種窺探行為是對(duì)隱私的侵犯。數(shù)據(jù)不是信息，而是有待理解的原材料。但有一件事是確定無疑的當(dāng)NSA為了從其海量數(shù)據(jù)中“挖掘”出信息，耗資數(shù)十億改善新手段時(shí)，它正受益于陡然降落的計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)和處理價(jià)格。麻省理工學(xué)院的研究者約翰?古塔格(JohnGuttag)和柯林?斯塔爾茲(CollinStultz)創(chuàng)建了一個(gè)計(jì)算機(jī)模型來分析之心臟病病患丟棄的心電圖數(shù)據(jù)。他們利用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)在海量的數(shù)據(jù)中篩選，發(fā)現(xiàn)心電圖中出現(xiàn)三類異常者一年內(nèi)死于第二次心臟病發(fā)作的機(jī)率比未出現(xiàn)者高一至二倍。這種新方法能夠識(shí)別出更多的，無法通過現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)篩查被探查出的高危病人。圖片來源JasonGrow2012/HumanFaceofBigData數(shù)據(jù)挖掘這一術(shù)語含義廣泛，指代一些通常由軟件實(shí)現(xiàn)的機(jī)制，目的是從巨量數(shù)據(jù)中提取出信息。數(shù)據(jù)挖掘往往又被稱作算法。威斯康星探索學(xué)院主任大衛(wèi)?克拉考爾(DavidKrakauer)說，數(shù)據(jù)量的增長以及提取信息的能力的提高也在影響著科學(xué)?！坝?jì)算機(jī)的處理能力和存儲(chǔ)空間在呈指數(shù)增長，成本卻在指數(shù)級(jí)下降。從這個(gè)意義上來講，很多科學(xué)研究如今也遵循摩爾定律?！痹?005年，一塊1TB的硬盤價(jià)格大約為1,000美元，“但是現(xiàn)在一枚不到100美元的U盤就有那么大的容量?！毖芯恐悄苎莼目死紶栒f。現(xiàn)下關(guān)于大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘的討論“之所以發(fā)生是因?yàn)槲覀冋幱隗@天動(dòng)地的變革當(dāng)中，而且我們正以前所未有的方式感知它?！笨死瓌跔栒f。隨著我們通過電話、信用卡、電子商務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)和電子郵件留下更多的生活痕跡，大數(shù)據(jù)不斷增長的商業(yè)影響也在如下時(shí)刻表現(xiàn)出來?你搜索一條飛往塔斯卡魯薩的航班，然后便看到網(wǎng)站上出現(xiàn)了塔斯卡魯薩的賓館打折信息?你觀賞的電影采用了以幾十萬G數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)圖形圖像技術(shù)?你光顧的商店在對(duì)顧客行為進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上獲取最大化的利潤?用算法預(yù)測(cè)人們購票需求，航空公司以不可預(yù)知的方式調(diào)整價(jià)格?智能手機(jī)的應(yīng)用識(shí)別到你的位置，因此你收到附近餐廳的服務(wù)信息大數(shù)據(jù)在看著你嗎除了安全和商業(yè)，大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘在科研領(lǐng)域也正在風(fēng)起云涌。越來越多的設(shè)備帶著更加精密的傳感器，傳回愈發(fā)難以駕馭的數(shù)據(jù)流，于是人們需要日益強(qiáng)大的分析能力。在氣象學(xué)、石油勘探和天文學(xué)等領(lǐng)域，數(shù)據(jù)量的井噴式增長對(duì)更高層次的分析和洞察提供了支持，甚至提出了要求。2005年6月至2007年12月海洋表面洋流示意圖。數(shù)據(jù)源海面高度數(shù)據(jù)來自美國航空航天局（NASA）的Topex/Poseidon衛(wèi)星、Jason-1衛(wèi)星，以及海形圖任務(wù)/Jason-2衛(wèi)星測(cè)高儀；重力數(shù)據(jù)來自NASA/德國航空航天中心的重力恢復(fù)及氣候?qū)嶒?yàn)任務(wù);表面風(fēng)壓數(shù)據(jù)來自NASA的QuikScat任務(wù)；海平面溫度數(shù)據(jù)來自NASA/日本宇宙航空研究開發(fā)機(jī)構(gòu)的先進(jìn)微波掃描輻射計(jì)-地球觀測(cè)系統(tǒng)；海冰濃度和速度數(shù)據(jù)來自被動(dòng)微波輻射計(jì)；溫度和咸度分布來自船載、系泊式測(cè)量儀器，以及國際Argo海洋觀測(cè)系統(tǒng)。這幅2005年6月至2007年12月海洋表面洋流的示意圖集成了帶有數(shù)值模型的衛(wèi)星數(shù)據(jù)。漩渦和窄洋流在海洋中傳送熱量和碳。海洋環(huán)流和氣候評(píng)估項(xiàng)目提供了所有深度的洋流，但這里僅僅使用了表層洋流。這些示意圖用來測(cè)量海洋在全球碳循環(huán)中的作用，并監(jiān)測(cè)地球系統(tǒng)的不同部分內(nèi)部及之間的熱量、水和化學(xué)交換。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，2003年算是大數(shù)據(jù)涌現(xiàn)過程中的一個(gè)里程碑。那一年第一例人類基因組完成了測(cè)序。那次突破性的進(jìn)展之后，數(shù)以千計(jì)人類、靈長類、老鼠和細(xì)菌的基因組擴(kuò)充著人們所掌握的數(shù)據(jù)。每個(gè)基因組上有幾十億個(gè)“字母”，計(jì)算時(shí)出現(xiàn)紕漏的危險(xiǎn)，催生了生物信息學(xué)。這一學(xué)科借助軟件、硬件以及復(fù)雜算法之力，支撐著新的科學(xué)類型。精神障礙通常是具體病例具體分析，但是一項(xiàng)對(duì)150萬名病人病例的研究表明，相當(dāng)多的病人患有超過同一種疾病。芝加哥大學(xué)的西爾維奧?康特中心利用數(shù)據(jù)挖掘理解神經(jīng)精神障礙的成因以及之間的關(guān)系?！昂脦讉€(gè)(研究)團(tuán)隊(duì)都在致力于這個(gè)問題的解決?！敝行闹魅伟驳铝?柴斯基(AndreyRzhetsky)說，“我們正試圖把它們?nèi)考{入模型，統(tǒng)一分析那些數(shù)據(jù)類型尋找可能的環(huán)境因素。”圖片來源AndreyRzhetsky，芝加哥大學(xué)另一例生物信息學(xué)的應(yīng)用來自美國國家癌癥研究所。該所的蘇珊?霍爾貝克(SusanHolbeck)在60種細(xì)胞系上測(cè)試了5000對(duì)美國食品和藥品管理局批準(zhǔn)的抗癌藥品。經(jīng)過30萬次試驗(yàn)之后，霍爾貝克說“我們知道每種細(xì)胞系里面每一條基因的RNA表達(dá)水平。我們掌握了序列數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)，以及微觀RNA表達(dá)的數(shù)據(jù)。我們可以取用所有這些數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，看一看為什么一種細(xì)胞系對(duì)混合藥劑有良好的反應(yīng)，而另一種沒有。我們可以抽取一對(duì)觀察結(jié)果，開發(fā)出合適的靶向藥品，并在臨床測(cè)試?！被ヂ?lián)網(wǎng)上的火眼金睛當(dāng)醫(yī)學(xué)家忙于應(yīng)對(duì)癌癥、細(xì)菌和病毒之時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)上的政治言論已呈燎原之勢(shì)。整個(gè)推特圈上每天要出現(xiàn)超過5億條推文，其政治影響力與日俱增，使廉潔政府團(tuán)體面臨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)帶來的巨大挑戰(zhàn)。印第安納大學(xué)Truthy(意可信)項(xiàng)目的目標(biāo)是從這種每日的信息泛濫中發(fā)掘出深層意義，博士后研究員埃米利奧?費(fèi)拉拉(EmilioFerrara)說?！癟ruthy是一種能讓研究者研究推特上信息擴(kuò)散的工具。通過識(shí)別關(guān)鍵詞以及追蹤在線用戶的活動(dòng)，我們研究正在進(jìn)行的討論?！盩ruthy是由印第安納研究者菲爾?孟澤(FilMenczer)和亞力桑德羅?弗拉米尼(AlessandroFlammini)開發(fā)的。每一天，該項(xiàng)目的計(jì)算機(jī)過濾多達(dá)5千萬條推文，試圖找出其中蘊(yùn)含的模式。大數(shù)據(jù)盯著“bigdata”(意為大數(shù)據(jù))。這些是在推特上發(fā)布過“bigdata”的用戶之間的連接，用戶圖標(biāo)的尺寸代表了其粉絲數(shù)多寡。藍(lán)線表示一次回復(fù)或者提及，綠線表示一個(gè)用戶是另一個(gè)的粉絲。圖片來源MarcSmith一個(gè)主要的興趣點(diǎn)是“水軍”，費(fèi)拉拉說協(xié)調(diào)一致的造勢(shì)運(yùn)動(dòng)本應(yīng)來自草根階層，但實(shí)際上是由“熱衷傳播虛假信息的個(gè)人和組織”發(fā)起的。2012年美國大選期間，一系列推文聲稱共和黨總統(tǒng)候選人米特?羅姆尼(MittRomney)在臉譜網(wǎng)上獲得了可疑的大批粉絲?！罢{(diào)查者發(fā)現(xiàn)共和黨人和民主黨人皆與此事無關(guān)?！辟M(fèi)拉拉說，“幕后另有主使。這是一次旨在令人們相信羅姆尼在買粉從而抹黑他的造勢(shì)運(yùn)動(dòng)?！彼姷脑靹?shì)運(yùn)動(dòng)通常很有特點(diǎn)，費(fèi)拉拉說?！耙氚l(fā)起一場(chǎng)大規(guī)模的抹黑運(yùn)動(dòng)，你需要很多推特賬號(hào)，”包括由程序自動(dòng)運(yùn)行、反復(fù)發(fā)布選定信息的假賬號(hào)。“我們通過分析推文的特征，能夠辨別出這種自動(dòng)行為?！蓖莆牡臄?shù)量年復(fù)一年地倍增，有什么能夠保證線上政治的透明呢“我們這個(gè)項(xiàng)目的目的是讓技術(shù)掌握一點(diǎn)這樣的信息。”費(fèi)拉拉說，“找到一切是不可能的，但哪怕我們能夠發(fā)現(xiàn)一點(diǎn)，也比沒有強(qiáng)?！鳖^腦里的大數(shù)據(jù)人腦是終極的計(jì)算機(jī)器，也是終極的大數(shù)據(jù)困境，因?yàn)樵讵?dú)立的神經(jīng)元之間有無數(shù)可能的連接。人類連接組項(xiàng)目是一項(xiàng)雄心勃勃地試圖繪制出不同腦區(qū)之間相互作用的計(jì)劃。除了連接組，還有很多充滿數(shù)據(jù)的“組”?基因組由DNA編碼的，或者由RNA編碼的(比如病毒)全部基因信息?轉(zhuǎn)錄組由一個(gè)有機(jī)體的DNA產(chǎn)生的全套R(shí)NA“讀數(shù)”?蛋白質(zhì)組所有可以用基因表達(dá)的蛋白質(zhì)?代謝組一個(gè)有機(jī)體新陳代謝過程中的所有小分子，包括中間產(chǎn)物和最終產(chǎn)物連接組項(xiàng)目的目標(biāo)是“從1,200位神經(jīng)健康的人身上收集先進(jìn)的神經(jīng)影像數(shù)據(jù)，以及認(rèn)知、行為和人口數(shù)據(jù)”，圣路易斯市華盛頓大學(xué)的連接組項(xiàng)目辦事處的信息學(xué)主任丹尼爾?馬庫斯(DanielMarcus)說。項(xiàng)目使用三種磁共振造影觀察腦的結(jié)構(gòu)、功能和連接。根據(jù)馬庫斯的預(yù)期，兩年之后數(shù)據(jù)收集工作完成之時(shí)，連接組研究人員將埋首于大約100萬G數(shù)據(jù)。20名健康人類受試者處于休息狀態(tài)下接受核磁共振掃描，得到的大腦皮層不同區(qū)域間新陳代謝活動(dòng)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并用不同的顏色表現(xiàn)出來。黃色和紅色區(qū)域在功能上與右半腦頂葉中的“種子”位置(右上角黃斑)相關(guān)。綠色和藍(lán)色區(qū)域則與之關(guān)聯(lián)較弱或者根本沒有關(guān)聯(lián)。圖片來源M.F.GlasserandS.M.Smith繪制腦區(qū)分布圖的“分區(qū)”是一項(xiàng)關(guān)鍵的任務(wù)，這些腦區(qū)最早于兩到三世紀(jì)之前通過對(duì)少量大腦染色被識(shí)別出來?！拔覀儗碛?,200個(gè)人的數(shù)據(jù)，”馬庫斯說，“因此我們可以觀察個(gè)人之間腦區(qū)分布的差別，以及腦區(qū)之間是如何關(guān)聯(lián)的?！睘榱俗R(shí)別腦區(qū)之間的連接，馬庫斯說，“我們?cè)谑茉囌咝菹r(shí)獲取的掃描圖中，觀察腦中的自發(fā)活動(dòng)在不同區(qū)域之間有何關(guān)聯(lián)?！北热纾绻麉^(qū)域A和區(qū)域B自發(fā)地以每秒18個(gè)周期的頻率產(chǎn)生腦波，“這就說明它們處于同一網(wǎng)絡(luò)中?！瘪R庫斯說?！拔覀儗⒗谜麄€(gè)大腦中的這些關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個(gè)表現(xiàn)出腦中的每一個(gè)點(diǎn)如何與其他每一個(gè)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的矩陣?！?這些點(diǎn)將比磁共振成像無法“看到”的細(xì)胞大得多。)星系動(dòng)物園把天空轉(zhuǎn)包給大眾星系動(dòng)物園項(xiàng)目打破了大數(shù)據(jù)的規(guī)矩它沒有對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘，而是把圖像交給活躍的志愿者，由他們對(duì)星系做基礎(chǔ)性的分類。該項(xiàng)目2007年啟動(dòng)于英國牛津，當(dāng)時(shí)天文學(xué)家凱文.沙文斯基(KevinSchawinski)剛剛蹬著眼睛瞧完了斯隆數(shù)字巡天計(jì)劃拍攝的5萬張圖片。阿拉巴馬大學(xué)天文學(xué)教授、星系動(dòng)物園科學(xué)團(tuán)隊(duì)成員威廉.基爾(WilliamKeel)說，沙文斯基的導(dǎo)師建議他完成95萬張圖像?！八难劬鄣每煲舫鲅鄹C了，便去了一家酒館。他在那里遇到了克里斯?林托特(ChrisLintott)。兩人以經(jīng)典的方式，在一張餐巾的背面畫出了星系動(dòng)物園的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)?！毙窍凳且粋€(gè)經(jīng)典的大數(shù)據(jù)問題一臺(tái)最先進(jìn)的望遠(yuǎn)鏡掃描整個(gè)天空，可能會(huì)看到2000億個(gè)這樣的恒星世界。然而，“一系列與宇宙學(xué)和星系統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)的問題可以通過讓許多人做相當(dāng)簡單的分類工作得以解決?！被鶢栒f，“五分鐘的輔導(dǎo)過后，分類便是一項(xiàng)瑣碎的工作，直到今日也并不適合以算法實(shí)現(xiàn)?！毙窍祫?dòng)物園的啟動(dòng)相當(dāng)成功，用戶流量讓一臺(tái)服務(wù)器癱瘓了，基爾說。斯隆巡天的全部95萬張圖片平均每張被看過60次之后，動(dòng)物園的管理者們轉(zhuǎn)向了更大規(guī)模的巡天數(shù)據(jù)?？茖W(xué)受益匪淺，基爾說?！拔业暮芏嘀匾晒紒碜匀藗儼l(fā)現(xiàn)的奇怪物體，”包括背光星系。這是星系動(dòng)物園志愿者們發(fā)現(xiàn)的差不多2000個(gè)背光星系之一。它被其后方的另一個(gè)星系照亮。來自背后的光令前景星系中的塵埃清晰可辨。星際塵埃在恒星的形成中扮演了關(guān)鍵的角色，但它本身也是由恒星制造的，因此檢測(cè)其數(shù)量和位置對(duì)于了解星系的歷史至關(guān)重要。圖片來源WIYN望遠(yuǎn)鏡，AnnaManning,ChrisLintott,WilliamKeel星系動(dòng)物園依賴統(tǒng)計(jì)學(xué)、眾多觀察者以及處理、檢查數(shù)據(jù)的邏輯。假如觀察某個(gè)特定星系的人增加時(shí)，而認(rèn)為它是橢圓星系的人數(shù)比例保持不變，這個(gè)星系就不必再被觀察了。然而，對(duì)一些稀有的物體，基爾說，“你可能需要40至50名觀察者。”大眾科學(xué)正在發(fā)展自己的法則，基爾補(bǔ)充道。志愿者們的工作“已經(jīng)對(duì)一個(gè)真實(shí)存在的重大問題做出了貢獻(xiàn)，是現(xiàn)存的任何軟件都無法實(shí)現(xiàn)的。鼠標(biāo)的點(diǎn)擊不該被浪費(fèi)?！边@種動(dòng)物園方法在網(wǎng)站上得到了復(fù)制和優(yōu)化。這是一個(gè)運(yùn)行著大約20項(xiàng)目的機(jī)構(gòu)，這些項(xiàng)目的處理對(duì)象包括熱帶氣旋、火星表面和船只航行日志上的氣象數(shù)據(jù)。最終，軟件可能會(huì)取代志愿者，基爾說。但是計(jì)算機(jī)和人類之間的界線是可互換的。比如說超新星動(dòng)物園項(xiàng)目在軟件學(xué)會(huì)了任務(wù)之后就關(guān)閉了。我們驚訝地得知志愿者們積累的龐大數(shù)據(jù)是計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)分類的理想材料?！耙恍┬窍祫?dòng)物園用戶真的很反感這一點(diǎn)?！被鶢栒f，“他們對(duì)于自己的點(diǎn)擊被用來訓(xùn)練軟件表達(dá)出明顯的怨恨。但是我們說，不要浪費(fèi)點(diǎn)擊。如果某人帶來了同樣有效的新算法，人們就不必做那些事情了?！睂W(xué)習(xí)的渴望人們長久以來改進(jìn)對(duì)圖像和語音的模式識(shí)別的努力已經(jīng)受益于更多的訓(xùn)練，威斯康星大學(xué)麥迪遜分校的克拉考爾說。“它不僅僅是有所改善，更是有了實(shí)際的效果。5到10年之前，iPhone上的Siri是個(gè)想都不敢想的點(diǎn)子，語音識(shí)別一塌糊涂?，F(xiàn)在我們擁有了這樣一批龐大的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練算法，忽然之間它們就管用了。”隨著數(shù)據(jù)及通訊價(jià)格持續(xù)下跌，新的思路和方法應(yīng)運(yùn)而生。如果你想了解你家中每一件設(shè)備消耗了多少水和能量，麥克阿瑟獎(jiǎng)獲得者西瓦塔克?帕特爾(ShwetakPatel)有個(gè)解決方案用無線傳感器識(shí)別每一臺(tái)設(shè)備的唯一數(shù)字簽名。帕特爾的智能算法配合外掛傳感器，以低廉的成本找到耗電多的電器。位于加利福尼亞州海沃德市的這個(gè)家庭驚訝地得知，錄像機(jī)消耗了他們家11的電力。圖片來源PeterMenzel/TheHumanFaceofBigData等到處理能力一次相對(duì)較小的改變令結(jié)果出現(xiàn)突破性的進(jìn)展，克拉考爾補(bǔ)充道，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可能會(huì)經(jīng)歷一次“相變”?！按髷?shù)據(jù)”是一個(gè)相對(duì)的說法，不是絕對(duì)的，克拉考爾指出?！按髷?shù)據(jù)可以被視作一種比率我們能計(jì)算的數(shù)據(jù)比上我們必須計(jì)算的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)一直存在。如果你想一下收集行星位置數(shù)據(jù)的丹麥天文學(xué)家第谷布拉赫(TychoBrahe，1546-1601)，當(dāng)時(shí)還沒有解釋行星運(yùn)動(dòng)的開普勒理論，因此這個(gè)比率是歪曲的。這是那個(gè)年代的大數(shù)據(jù)?！贝髷?shù)據(jù)成為問題“是在技術(shù)允許我們收集和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)超過了我們對(duì)系統(tǒng)精推細(xì)研的能力之后?！笨死紶栒f。我們好奇，當(dāng)軟件繼續(xù)在大到無法想象的數(shù)據(jù)庫上執(zhí)行復(fù)雜計(jì)算，以此為基礎(chǔ)在科學(xué)、商業(yè)和安全領(lǐng)域制定決策，我們是不是把過多的權(quán)力交給了機(jī)器。在我們無法覷探之處，決策在沒人理解輸入與輸出、數(shù)據(jù)與決策之間的關(guān)系的情況下被自動(dòng)做出?！斑@正是我所從事的領(lǐng)域，”克拉考爾回應(yīng)道，“我的研究對(duì)象是宇宙中的智能演化，從大爆炸到大腦。我毫不懷疑你說的。數(shù)據(jù)挖掘考點(diǎn)總結(jié)版本號(hào)介紹數(shù)據(jù)挖掘的定義Hand等人200年給了簡明定義數(shù)據(jù)挖掘就是從大型數(shù)據(jù)集合里挖掘出有用的信息。還有一個(gè)定義來源于一家信息技術(shù)研究公司加特那集團(tuán)數(shù)據(jù)挖掘是從大量的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)里進(jìn)行篩選，采用模式識(shí)別技術(shù)以及統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)技巧，發(fā)現(xiàn)有意義的新的相互關(guān)系、模式以及趨勢(shì)的過程。數(shù)據(jù)挖掘處于統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)（也稱人工智能）領(lǐng)域的交叉點(diǎn)上。經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)的兩個(gè)核心難點(diǎn)計(jì)算復(fù)雜、數(shù)據(jù)稀少。DarylPregibon把數(shù)據(jù)挖掘描述為“建立在規(guī)模和速度上的統(tǒng)計(jì)學(xué)”。有人把這一說法推廣數(shù)據(jù)挖掘是“建立在規(guī)模、速度和簡單化上的統(tǒng)計(jì)學(xué)”。過度擬合過度擬合指的是現(xiàn)有樣本跟一個(gè)模型擬合太過，以至于模型不僅描述數(shù)據(jù)的根本特性，而且也描述了其隨機(jī)特性。按工程上的術(shù)語指這個(gè)模型不光是擬合信號(hào)，還擬合噪聲。算法算法指的是用于實(shí)現(xiàn)某一數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)如分類樹、辨識(shí)分析等的特定程序。有約束學(xué)習(xí)有約束學(xué)習(xí)指的是用已有記錄得到算法（邏輯回歸、回歸樹等）的過程。無約束學(xué)習(xí)無約束學(xué)習(xí)指的是人們?cè)噲D從數(shù)據(jù)中了解一些東西的分析，而不是預(yù)測(cè)感興趣的輸出值（例如輸出結(jié)果是否屬于某個(gè)聚類）?；蛟S挖動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展的最重要的因素是數(shù)據(jù)的增長。數(shù)據(jù)倉庫一個(gè)把企業(yè)的決策系統(tǒng)結(jié)合在一起的大型綜合數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。計(jì)算能力方面的持續(xù)迅速的改進(jìn)是數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展的一個(gè)基本動(dòng)力。大數(shù)據(jù)的特征數(shù)據(jù)量大、種類多、讀取速率快、價(jià)值密度小數(shù)據(jù)挖掘過程概覽數(shù)據(jù)挖掘的一項(xiàng)基本任務(wù)就是用類別已知的數(shù)據(jù)找出規(guī)則，然后把這些規(guī)則用在未進(jìn)行分類的數(shù)據(jù)上。預(yù)測(cè)和分類相似，差別在于我們是預(yù)測(cè)一個(gè)變量的數(shù)值，而不是一個(gè)類別。當(dāng)然，在分類時(shí)我們?cè)噲D去預(yù)測(cè)一個(gè)類別，而“預(yù)測(cè)”（在本書）是指預(yù)測(cè)一個(gè)連續(xù)變量的數(shù)值。各數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之間的一個(gè)基本區(qū)別在于是否采用了有約束學(xué)習(xí)方法。訓(xùn)練數(shù)據(jù)是分類和預(yù)測(cè)算法用來“學(xué)習(xí)”預(yù)測(cè)變量和結(jié)果變量之間的關(guān)系（或稱為模型）。驗(yàn)證數(shù)據(jù)以檢驗(yàn)其是否比其他模型好。測(cè)試數(shù)據(jù)用于檢測(cè)最后選擇的模型的優(yōu)劣。無約束學(xué)習(xí)算法是在沒有結(jié)果變量去預(yù)測(cè)或者分類時(shí)的算法。關(guān)聯(lián)分析、數(shù)據(jù)精簡和聚類技術(shù)都是無約束學(xué)習(xí)方法。當(dāng)算法涉及到有約束學(xué)習(xí)時(shí)，我們要把總的數(shù)據(jù)集合分成訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試數(shù)據(jù)三個(gè)子集合。SEMMASample采樣Explore探索Modify調(diào)整Model建模Assess評(píng)估多少變量和多大數(shù)據(jù)合適一條經(jīng)驗(yàn)法則認(rèn)為對(duì)應(yīng)每一個(gè)預(yù)測(cè)變量要有10條記錄，這應(yīng)該是合理的。Delmater和Hancock在其分類任務(wù)里使用的另一法則是，觀測(cè)記錄數(shù)量至少要有6*M*N。（M，輸出變量類別的數(shù)目；N，變量的數(shù)目）原則上，預(yù)測(cè)變量少是模型的一個(gè)好特征。奇異值遠(yuǎn)離大塊數(shù)據(jù)的數(shù)值稱為奇異值。有的分析人員采用這樣的經(jīng)驗(yàn)法則“離均值3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之外的點(diǎn)事奇異值”。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)一般指的是從每一個(gè)值減去平均值，然后除以距離平均值的偏差的標(biāo)準(zhǔn)差。為什么即需要一個(gè)驗(yàn)證塊還要一個(gè)測(cè)試塊呢（驗(yàn)證塊與測(cè)試塊異同點(diǎn)）因?yàn)轵?yàn)證數(shù)據(jù)增強(qiáng)了所選擇模型性能的現(xiàn)象是隨機(jī)的，在模型被應(yīng)用到新數(shù)據(jù)上時(shí)其好的性能將不存在，因此我們可能高估了模型的精度。我們測(cè)試的模型越多，就越有可能會(huì)選擇那個(gè)把驗(yàn)證數(shù)據(jù)的噪聲擬合得最好的模型。把模型用在以前未出現(xiàn)過的測(cè)試數(shù)據(jù)上將會(huì)產(chǎn)生模型在新數(shù)據(jù)上的無偏估計(jì)。分塊的過程應(yīng)該是隨機(jī)的以避免產(chǎn)生偏差的劃分。建立模型目的獲取數(shù)據(jù)探索、清理和預(yù)處理數(shù)據(jù)精簡數(shù)據(jù)和把它劃分成訓(xùn)練、驗(yàn)證以及測(cè)試數(shù)據(jù)塊決定數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)選擇技術(shù)用算法去執(zhí)行這個(gè)任務(wù)解釋結(jié)果應(yīng)用模型有約束學(xué)習(xí)分類和預(yù)測(cè)判斷一個(gè)分類法效果的自然標(biāo)準(zhǔn)是它錯(cuò)誤分類的概率。在此，我們希望使用分類法的效果能比使用“粗暴”法則“把所有記錄劃分到記錄最多的類里去”得到的效果要好一點(diǎn)。一個(gè)分類法的精度特別依賴與這兩個(gè)類（由分類法使用的預(yù)測(cè)變量而顯示出）的間隔。貝葉斯法則的一個(gè)重要優(yōu)點(diǎn)是，在給一個(gè)記錄分類的同時(shí)，我們可以計(jì)算該記錄屬于每一個(gè)類的條件概率。它的好處是我們可以用這一個(gè)概率作為我們要分類的每一個(gè)記錄的“分?jǐn)?shù)”我們可以為任一記錄計(jì)算期望的利益或者損失。什么是三分Triage策略【簡答題】見書P37多元線性回歸經(jīng)典的多元線性回歸分析包括模型假設(shè)、系數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn)、方差分析、變量子集選擇等許多方面。而數(shù)據(jù)挖掘中的多元線性回歸放寬了模型的假設(shè)條件，模型對(duì)未來數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的誤差估計(jì)由在驗(yàn)證數(shù)據(jù)上的誤差分析直觀給出。因此數(shù)據(jù)挖掘中的多元線性回歸是“數(shù)據(jù)挖掘是簡單化了的統(tǒng)計(jì)學(xué)”這一說法的一個(gè)體現(xiàn)。多元線性回歸的模型和思想【重點(diǎn)、大題】〈模型的建立〉對(duì)驗(yàn)證數(shù)據(jù)的每一個(gè)記錄比較結(jié)果變量的預(yù)測(cè)值和實(shí)際觀測(cè)值。這一誤差平方的平均值可用來比較不同的模型和評(píng)價(jià)用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的精度。4.3線性回歸的自變量選擇對(duì)此一個(gè)經(jīng)驗(yàn)法則是n5k2（n記錄個(gè)數(shù)，k自變量個(gè)數(shù)）線性回歸分析的一般步驟【簡答題、說清楚各部步驟】獲取模型系數(shù)和統(tǒng)計(jì)量診斷模型是否滿足假設(shè)條件，如果有問題就要采取補(bǔ)救措施使用模型統(tǒng)計(jì)量評(píng)價(jià)模型擬合狀況如果模型通過了一系列的評(píng)價(jià)測(cè)試，我們就可以用這個(gè)模型來解釋各自變量的作用以及用這個(gè)模型產(chǎn)生預(yù)測(cè)。Logistic回歸Logistic回歸的思想由多元線性回歸發(fā)展而來，它使用的情形是因變量（或稱作被解釋變量）y是二值（我們經(jīng)常將這兩個(gè)值編碼為0和1）情況。用于描述選擇行為的Logistic模型，是根據(jù)Manski提出的隨機(jī)效用理論建立的，該理論是對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的消費(fèi)者行為理論的擴(kuò)展。消費(fèi)者行為