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畅享博客 > 航行日志——理论与实践并行 > 商业智能 > [原创]数据挖掘的数学准备
2007/3/7 8:48:43

[原创]数据挖掘的数学准备

Datamining 和是BI金字塔的最顶端。之前的硬件平台,ERP系统,CRM....直到OLAP无一不是为数据挖掘做着准备工作。

当然,数据挖掘的人员本身也该为此做做准备。相关的数学基础影响到后续工作的质量。

下面概略介绍一下需要具备哪些:

一、集合论

包括以下概念

1、集合(set)

2、元素(Element)

3、全集(Universal Set)

4、空集(Empty Set)

5、子集(SubSet)

6、余集/补集(Complement)

7、交集(Inter Section)

8、联集(Union)

9、互斥(Disjoint)

及其相关运算:交换率,结合率,分配律,Demorgan定律等。

二、排列组合

主要内容包括:

1、排列

2、组合

3、重复排列

4、重复组合

三、微积分及常用公式

包括:

1、指数函数及无穷级数表示

2、对数

3、微分公式:多项式微分、对数微分、两个函数的积如何微分等内容。

4、积分公式:多项式积分、指数函数积分、自然对数函数等

5、两个重要函数:

    A、Gamma函数

    B、Beta函数

6、平方和的分解

7、极大极小值求解。



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