Ich höre schon lange zu, rufe aber zum ersten Mal an.
Ich bin tagsüber Vollzeit-SE und studiere nachts Vollzeit-Data-Mining. Ich habe die Kurse besucht und gehört, was unsere Professoren denken. Jetzt komme ich zu Ihnen - den Stackoverflowers um die wahre Wahrheit ans Licht zu bringen.
Welches ist Ihr bevorzugter Data-Mining-Algorithmus und warum? Gibt es spezielle Techniken, die Sie verwendet haben und die Ihnen in der Vergangenheit geholfen haben, erfolgreich zu sein?
Danke!
Die meisten meiner beruflichen Erfahrungen betrafen Funktionserweiterungen in letzter Minute, wie z. B. "Hey, wir sollten ein Empfehlungssystem zu dieser E-Commerce-Website hinzufügen." Die Lösung war in der Regel eine schnelle und schmutzige Suche nach dem nächsten Nachbarn - rohe Gewalt, euklidischer Abstand, zum Scheitern verurteilt, wenn die Website jemals populär wurde. Aber hey, vorzeitige Optimierung und so weiter...
Mir gefällt der Gedanke, dass Data Mining elegant und wunderbar sein kann. Ich habe die Netflix-Preis und spielte mit seinem Datensatz. Besonders gut gefällt mir, dass Fantasie und Experimentierfreude eine so große Rolle bei der Entwicklung der zehn besten Beiträge gespielt haben:
Der beste Algorithmus ist also, wie bei vielen anderen Softwareentwicklern auch, ein offener Geist und etwas Kreativität.
Es gibt eine Vielzahl von Data-Mining-Algorithmen für verschiedene Aufgaben, so dass mir die Auswahl ein wenig schwer fiel.
Ich würde sagen, dass mein Lieblings-Data-Mining-Algorithmus Apriori ist, weil er Hunderte von anderen Algorithmen inspiriert hat und mehrere Anwendungen hat. Der Apriori-Algorithmus an sich ist recht einfach. Aber er hat die Grundlage für viele andere Algorithmen gelegt (FPGrowth, PrefixSpan usw.), die die so genannte "Apriori-Eigenschaft" nutzen.
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