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Brett Lantz
在应用创新的数据方法来理解人类的行为方面有10余年经验。他最初是一名社会学家,在学习一个青少年社交网站分布的大型数据库时,他就开始陶醉于机器学习。从那时起,他致力于移动电话、医疗账单数据和公益活动等交叉学科的研究,并维护dataspelunking.com这个网站,该网站致力于分享有关探寻数据中所蕴含的洞察的知识。
译者简介
李洪成 统计学博士,现为上海金融学院副教授,是SPSS统计分析软件和R语言专家。他的研究方向为金融统计和数据挖掘。他曾出版多本著作,并在专业杂志发表多篇论文,代表著作有《SPSS18数据分析基础与实践》、《SPSS数据分析教程》、《时间序列预测实践教程》,译著有《R语言经典实例》、《数据挖掘与R语言》、《金融数据分析导论:基于R语言》等。
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如果将置信度太低,就可能会被大量不可靠的规则淹没,那么我们如何知道广告预算目标的呢?另一方面,如果将置信规则设置得太高,那么我们将会被显而易见或者不可避免的规则所限制(比如,烟雾探测器总是与电池一起组合购买的事实)。在这种情况下,因为两类商品几乎总是一起购买,所以将烟雾探测器移到电池更近的地方难以再产生额外的收入。
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