《数据挖掘概念与技术》是数据科学领域的一本经典教材，它深入浅出地介绍了数据挖掘的基本概念和技术。思维导图作为一种有效的学习工具，能够帮助读者更好地理解和记忆书中的核心内容。在这里，我们重点关注第一章的学习笔记，即"第一章导论"。 在数据挖掘的导论部分，通常会涵盖以下几个关键知识点： 1. 数据挖掘定义：数据挖掘是一种从大量数据中通过算法发现有价值信息的过程。它涉及到模式识别、统计分析和机器学习等多个领域，旨在将原始数据转化为可操作的知识。 2. 数据挖掘任务类型：主要分为五类：分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘和异常检测。分类是根据已知特征将数据划分为预定义类别；聚类则是将相似的数据分组；关联规则用于发现项集之间的频繁模式；序列模式挖掘关注时间序列数据中的规律；异常检测则寻找数据中的离群点或不寻常模式。 3. 数据挖掘过程：通常包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署六个阶段。业务理解是理解项目目标和背景；数据理解涉及数据探索和初步分析；数据准备包括数据清洗、集成和转换；建模阶段选择合适的算法进行训练；评估通过测试集验证模型效果；最后部署模型到实际应用中。 4. 数据挖掘与知识发现：知识发现是数据挖掘的目标，旨在从数据中提取人类可以理解的、有用的且未知的信息。数据挖掘是知识发现的关键步骤，但并非全部，还包括知识表示、知识评价和知识应用等环节。 5. 数据挖掘技术：常见的数据挖掘技术包括决策树、贝叶斯网络、支持向量机、聚类算法如K-means和DBSCAN，以及关联规则算法如Apriori。这些技术各有优缺点，适用于不同的数据特性和问题场景。 6. 数据挖掘的应用领域：数据挖掘广泛应用于市场营销、金融风控、医疗健康、网络安全、社交媒体分析等多个领域。例如，通过客户行为数据挖掘可以进行精准营销；在金融领域，数据挖掘有助于风险预测和欺诈检测。 7. 数据挖掘面临的挑战：数据的质量、规模、复杂性、实时性以及隐私保护等问题是数据挖掘实践中需要克服的挑战。例如，大数据的处理需要高效的算法和计算资源；数据复杂性可能需要多模式挖掘；实时数据挖掘要求快速响应；而数据隐私则涉及到法律法规和伦理道德。 通过对这一章的学习，读者应能建立起对数据挖掘的基本认识，理解其基本流程和任务类型，为后续章节深入学习打下坚实基础。通过使用MindMaster创建的思维导图，可以帮助读者更直观地掌握知识框架，提升学习效率。

Representation Learning on Networks 1) Node embeddings：Map nodes to low dimensional embeddings 2) Graph neural networks：Deep learning architectures for graph structured data 3) Applications

shell脚本与Windows/Dos下的批处理相似，也就是用各类命令预先放入到一个文件中，方便一次性执行的一个程序文件，主要是方便管理员进行设置或者管理用的。但是它比Windows下的批处理更强大，比用其他编程程序编辑的程序效率更高，它使用了Linux/Unix下的命令

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