EM（聚类）的原理是什么？如何用比喻说明EM（聚类）？
EM 的英文是 Expectation Maximization，所以 EM 算法也叫最大期望算法，也是聚类算法的一种。
标签：数据专题
从小白视角理解『数据挖掘十大算法』
当一篇论文被引用的次数越多，证明这篇论文的影响力越大。
数据挖掘的方法有哪些？
神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。
数据挖掘的对象是什么？数据挖掘的流程有哪些？数据挖掘的分类有哪些？
根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。
数据挖掘的任务有哪些？
两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联
大数据采集之大数据挖掘流程及方法总结
根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。
数据挖掘技术的类型有哪些？
有许多类型的数据挖掘，通常分为已知的信息类型(属性)和从数据挖掘模型中寻求的知识类型。
数据挖掘的隐私问题有哪些？数据挖掘未来发展的方向会是什么样的？
使用数据挖掘侵犯隐私的可能性一直是许多人担心的问题。商业数据库可能包含人们的病史、购买交易和电话使用的详细记录，以及他们生活的其他方面
数据挖掘代码实现
声明一个函数，接收的参数有：分别作为前提条件和结论的特征索引值、支持度字典、置信度字典以及特征列表。
AI数据挖掘的核心能力有哪些？
传统的数据分析主要依赖于人工梳理，涉及大量繁琐的步骤，如数据收集、清洗、筛选和分析。
手把手教你玩转数据挖掘
数据挖掘旨在让计算机根据已有数据做出决策。决策可以是预测明年的销量，人口的数目，拦截垃圾邮件，检测网站的语言。