数据云掌握信息熵信息增益等相关知识

1 数学预备知识

　　概率论：支撑整个数据挖掘算法和机器学习算法的数学基础，要熟悉常见的一些概率分布。

　　矩阵论：线性代数中对数据挖掘有用的部分，还有一些线性空间相关知识也很重要。

　　信息论：将信息和数学紧密连接在一起并完表达的桥梁，需要掌握信息熵、信息增益等相关知识。

　　统计学：数据分析早的依赖基础，通常和概率论一起应用，现在的机器学习和数据挖掘很多都是基于统计的，常见的均值、方差、协方差等都要熟练掌握。

　　2 编程基础

　　数据挖掘需要一定的编程基础，因为要实现模型以及数据的处理很多工作都是需要程序来进行的，数据挖掘常用的编程语言如下：

　　SQL：数据库的熟练使用是任何数据挖掘人员必不可少的技能。

　　C++ ：有很多的标准模板库以及机器学习模型库进行调用可以方便编程实现。

　　Python：对字符串处理有极大的优势，是解释型语言，实现简单，而且有很多开源的机器学习模型库的支持，可处理大规模数据。

　　Matlab：拥有强大的矩阵运算，也是解释型语言，有很多发展较成熟库可以直接调用，支持数据结果的可视化表示，但是处理数据量有限。

　　R：近年兴起的数据分析编程语言，数据可视化做的比较好，语法简单，学习成本很低，很多非程序设计人员都可以数量掌握。

　　Java：使用范围广的编程语言，有很多社区进行交流，进行编程实现具有灵活的特点，不足之处就是实现功能的代码量较大(相对于其他数据挖掘编程语言)。

　　Scala: 一种具有面向对象风格、函数式风格、更高层的并发模型的编程语言。同时Scala是大数据处理平台Spark的实现语言。
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