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数据准备：开始收集数据，并对数据进行清洗、数据集成等操作，完成数据挖掘前的准备工作。模型建立：选择和应用各种数据挖掘模型，并进行优化，以便得到更好的分类结果。
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大数据挖掘主要涉及以下四种： 关联规则关联规则使两个或多个项之间的关联以确定它们之间的模式。例如，超市可以确定顾客在买草莓时也常买鲜奶油，反之亦然。关联通常用于销售点系统，以确定产品之间的共同趋势。
一般来说需要具备以下技能：编程/统计语言操作系统大数据处理框架数据库知识基本统计知识数据结构与算法机器学习/深度学习算法自然语言处理。
首先，我们可以从数据获取、数据存取、数据清洗、数据挖掘分析、数据可视化、数据报告等几个方面入手。具体涵盖以下技能：Linux操作系统、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、 防火墙、Shell编程等。
1、评分方法有很多，如基于熵的评分、最小描述长度( LMS) 的评分以及贝叶斯评分。
2、朴素贝叶斯(Naive Bayesian)是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单，也很容易实现，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。
3、分析： 很好理解上面的概念，先回顾下面的算法，朴素贝叶斯算法要求的是互相独立的事件形成出x1~xn，这些特征彼此概率互不影响，所以才能求出联合概率密度。贝叶斯网络算法就是来解决有关联的特征组成的样本分类的。
4、典型贝叶斯问题 静态结构 在BN中描述概率的方式式每个节点上的条件概率分布。联合/边缘/条件概率换算 链式法则与变量消元 变量消元能够显著减少链式法则计算公式的指数级别复杂度。
1、以下是计数排序算法：计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。
2、创建一个计数数组，利用数组下标来表示该元素，用数组下标对应的值来表示元素出现的次数。然后遍历计数数组即可。比如下标为5，元素值为2，表示5出现两次，连续写两次5即可。
3、计数排序不是比较数值排序，是记录数据出现次数的一种排序算法。它的原理有点类似桶排序算法，可以看似特殊的桶排序算法。