一、熵的直观理解与基本概念 1.1 什么是熵？ 在信息论中，熵（Entropy）用来衡量一个随机变量的不确定性大小。简单理解： 一个系统越“混乱”、越难预测，它的熵就越大； 一个系统越“有序”、结果越确定，它的熵就越小。 比如： 如果抛一枚均匀的硬币，正反两面出现的概率各是 0.5，这时结果很难预测
一、引言 在数据分析、机器学习和信息检索中，“相似度（similarity）”与“距离（distance）”是帮助我们理解对象之间关系的核心概念。无论是比较两篇文档的相似程度、判断两个时间序列是否具有相同趋势，还是评估样本之间的差异，不同的相似度度量方法往往会得出完全不同的结论。 在众多方法中，Pe
一、引言 相关性（Correlation）是数据挖掘和统计分析中最核心的概念之一，它描述了两个或多个变量之间的统计关系。在数据分析过程中，我们经常希望了解数据中的变量是否会同时变化、是否存在某种趋势上的关联，这些信息常常决定后续的建模方向和判断依据。 相关性的重要性体现在，它帮助我们理解数据结
一、引言 数据在现代分析、机器学习以及商业智能中扮演着核心角色。为了从数据中提取价值，我们不仅需要算法和工具，更需要理解数据本身的结构与形式。不同类型的数据集拥有不同的组织方式、特点和适用场景，因此在处理之前明确数据的类别是一项非常重要的前置步骤。 在数据挖掘与数据分析中，学者们通常会将数据集划分为
一、引言 在数据挖掘与机器学习中，我们经常强调“了解数据比使用模型更重要”。原因很简单：模型的表现往往不是由算法本身决定的，而是由数据的特征决定的。如果我们不了解数据的维度、稀疏性、分辨率以及规模，就无法正确选择分析方法，也无法判断模型是否能在这些数据上有效工作。 为了帮助你建立对“数据特征”的整体
一、引言 在数据挖掘与机器学习中，“属性（Attribute）”是描述数据对象的最小信息单元。无论是构建模型、分析数据分布，还是进行特征工程，所有步骤都离不开对属性类型的理解。一个模型是否能够正确地处理某些特征，很大程度上取决于我们是否正确识别了属性的类型。 在实际的数据集中，属性并不是单一形式出现
一、引言 在机器学习的广阔体系中，分类（Classification）与聚类（Clustering）是两种看似相似但本质不同的任务。二者都涉及对数据进行分组或划分，但在学习方式、目标与所需信息上存在根本差异。 分类是一种有监督学习（Supervised Learning）
一、引言 在数据挖掘与机器学习领域中，预测建模（Predictive Modeling） 是最核心的任务之一。它的目标是利用历史数据，建立数学模型，对未知或未来的结果进行预测。而在预测建模的范畴下，最常见的两类问题便是——回归（Regression）与分类（Classification）。
一、引言 数据挖掘（Data Mining）是现代数据分析的重要组成部分，它的核心目标是从大量数据中提取潜在的、有用的知识与规律。随着大数据与人工智能的发展，数据挖掘已成为企业决策、科学研究与社会治理的重要支撑技术。 从广义上看，数据挖掘是一种将数据转化为信息、再将信息转化为知识的过程。它不仅关注结
一、引言 在数据挖掘和机器学习中，衡量两个数据对象之间的“相似”或“不同”是非常重要的一步。无论是进行聚类分析、分类预测，还是构建推荐系统，我们都需要一种方法来量化数据之间的关系，也就是判断它们到底有多像或者多不像。这种量化方式，便是通过“相似性（Similarity）”和“不相似性（Dissimi
