数据挖掘常用的模型有哪些?
发布时间：2020年10月19日 06:24:42
来源：环球青藤
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【摘要】机器学习和数据挖掘是紧密相关的，要进行数据挖掘需要掌握一些机器学习所用的方法和模型知识，通过模型的训练能够得到处理数据的最优模型。那么，数据挖掘常用的模型有哪些呢？今天就跟随小编一起来了解下吧！
1、监督学习模型
监督学习模型，就是人们经常说的分类，通过已经有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)去训练得到一个最优模型，然后再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的，也就具有了对未知数据进行分类的能力。
2、无监督学习模型
在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构，应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。
3、半监督学习
半监督学习算法要求输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。
关于数据挖掘常用的模型有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
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