【想深入了解大數據、資料探勘的讀者請進！！】
什麼是資料前處理？
電信業者跟資料探勘有什麼關係？
神經網路具體到底是什麼？
集群分析的演算法有哪些？
◎資料探勘的「十大經典演算法」你都認識嗎？
國際權威的學術組織the IEEE International Conference on Data Mining （ICDM）評出了資料探勘領域的十大經典演算法：C4.5、K-Means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、KNN、Naive Bayes和CART。
1．C4.5演算法
C4.5是一種用在機器學習和資料探勘領域的分類問題中的演算法。它基於以下假設：給定一個資料集，其中的每一個元組都能用一組屬性值來描述，每一個元組屬於一個互斥的類別中的某一類。C4.5的目標是透過學習，找到一個從屬性值到類別的映射關係，並且這個映射能用於對新的類別未知的實體進行分類。
2．The K-Means Algorithm （K-Means演算法）
K-MeansAlgorithm是一種聚類演算法，它把n個對象根據他們的屬性分為k個分割，k
◎結構化／半結構化／非結構化資料有什麼不同？
（一）結構化資料：能夠用數據或統一的結構加以表示的資料，如數字、符號。傳統的關係資料模型，儲存於資料庫，通常?
什麼是資料前處理？
電信業者跟資料探勘有什麼關係？
神經網路具體到底是什麼？
集群分析的演算法有哪些？
◎資料探勘的「十大經典演算法」你都認識嗎？
國際權威的學術組織the IEEE International Conference on Data Mining （ICDM）評出了資料探勘領域的十大經典演算法：C4.5、K-Means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、KNN、Naive Bayes和CART。
1．C4.5演算法
C4.5是一種用在機器學習和資料探勘領域的分類問題中的演算法。它基於以下假設：給定一個資料集，其中的每一個元組都能用一組屬性值來描述，每一個元組屬於一個互斥的類別中的某一類。C4.5的目標是透過學習，找到一個從屬性值到類別的映射關係，並且這個映射能用於對新的類別未知的實體進行分類。
2．The K-Means Algorithm （K-Means演算法）
K-MeansAlgorithm是一種聚類演算法，它把n個對象根據他們的屬性分為k個分割，k
◎結構化／半結構化／非結構化資料有什麼不同？
（一）結構化資料：能夠用數據或統一的結構加以表示的資料，如數字、符號。傳統的關係資料模型，儲存於資料庫，通常?
