本文介绍了数据挖掘的基础概念, 包括数据质量、相似度与距离度量、数据预处理方法以及信息论度量。内容涵盖余弦相似度、Jaccard 系数、皮尔逊相关系数、欧氏距离、马氏距离等多种算法, 并解释了熵和互信息在数据挖掘中的应用。
发布于 2025-10-03
本文详细介绍了数据科学中的基本概念，包括对象、属性、属性值的类型（名义型、有序型、区间型、比例型）、离散与连续属性值、属性值的对称性以及数据集的类型（记录型、图数据、有序数据）。
发布于 2025-10-02
