一、为什么需要进行可扩展性研究？ 1训练集大,准确率上升 2为了寻找到小事件情况 3其他需要 多大的数据量? 100M-1G 二、什么是可扩展性? 时间复杂度: 和记录个数、属性之间的关系。 对空间的需求： 避免超过主存的情况。 模型结果的质量： 质量不能明显的降低。

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使用约束的必要性 在数据挖掘中常使用的几种约束： 知识类型约束：指定要挖掘的知识类型 如关联规则 数据约束： 指定与任务相关的数据集 Find product pairs sold together in Vancouver in Dec.’98. 维/层次约束:指定所用的维或概念结构中的层 in relevance to region, price, brand, customer category. 规则约束：指定要挖掘的规则形式(如规则模板) 单价 (price $200). 兴趣度约束：指定规则兴趣度阈值或统计度量 如 (min_support ? 3%, min_confidence ? 60%).

【提纲】 1.问题 当前业界现状与搜索引擎效果 2.效果评价方法 基于人工标注的评价和改进体系 3.衍生产物 各家搜索效果特点 再论元搜索

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1. 案例开发练习 问题 依次完成以下两小题的任务： （1） 代码实现网站连续几日UV量统计 （2） 网站每日每个连接来源统计 数据：access.log（nginx服务器中获取）

数据挖掘：数据清洗——数据噪声处理 一、什么是数据噪声？ 数据噪声(Noise)：数据集中的干扰数据（对场景描述不准确的数据），即测量变量中的随机误差或方差。 二、噪声数据与离群点的区别 观测量(Measurement) = 真实数据(True Data) + 噪声 (Noise)：而离群点(Outlier)属于观测量，既有可能是真实数据产生的，也有可能是噪声带来的，但是总的来说是和大部分观测量之间有明显不同的观测值。 数据噪声与离群点有很多相同的地方。之间没有太过明确的定义，主要看应用的场景。如在信用卡诈骗中，我们通常会关注那些少量的异常数据，此时数据是具有探索意义的。而在一般的场景下，离

博客《【Python】随机森林算法——东北大学大数据班数据挖掘实训四》的数据 利用train.csv中的数据，通过H2O框架中的随机森林算法构建分类模型，然后利用模型对test.csv中的数据进行预测，并计算分类的准确度进而评价模型的分类效果；通过调节参数，观察分类准确度的变化情况。注：准确度＝预测正确的数与样本总数的比【注：可以做一些特征选择的工作，来提高准确度】