本文目录
- 论文翻译，求存储过程或者Web数据挖掘的英文版原文
- 数据挖掘知识点有哪些
- 数据挖掘流程
- 如何系统地学习数据挖掘
- 求解答，如果不考虑兴趣，web安全和逆向工程这两个方向哪一个更好
- 求前辈们分享一下经验，Java和web前端目前学哪个比较有优势
- 数据挖掘，机器学习与深度学习中聚类、关联、决策跟分类是什么
论文翻译，求存储过程或者Web数据挖掘的英文版原文
INTRODUCTION: Parsing a natural language sentence can be viewed as making a sequence of disambiguation decisions: de- termining the part-of-speech of the words, choosing between possible constituent structures, and select- ing labels for the constituents. Traditionally, disam- biguation problems in parsing have been addressed by enumerating possibilities and explicitly declaring knowledge which might aid the disambiguation pro- cess. However, these approaches have proved too brittle for most interesting natural language prob- lems. This work addresses the problem of automatically discovering the disambiguation criteria for all of the decisions made during the parsing process, given the set of possible features which can act as disambigua- tors. The candidate disambiguators are the words in the sentence, relationships among the words, and re- lationships among constituents already constructed in the parsing process. Since most natural language rules are not abso- lute, the disambiguation criteria discovered in this work are never applied deterministically. Instead, all decisions are pursued non-deterministically accord- ing to the probability of each choice. These proba- bilities are estimated using statistical decision tree models. The probability of a complete parse tree (T) of a sentence (S) is the product of each decision (dl) conditioned on all previous decisions: P(Tication and Regression Trees. Wadsworth and Brooks, Pacific Grove, California. P. F. Brown, V. Della Pietra, P. V. deSouza, J. C. Lai, and R. L. Mercer. 1992. "Class-based n-gram models of natural language." Computa- tional Linguistics, 18(4), pages 467-479. D. M. Magerman. 1994. Natural Language Pars- ing as Statistical Pattern Recognition. Doctoral dissertation. Stanford University, Stanford, Cali- fornia. published in ACL 95
数据挖掘知识点有哪些
1.数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。2.主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识3.web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘4.一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。5.数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理过程模型，以用户为中心的处理结构模型，联机KDD模型，支持多数据源多知识模式的KDD处理模型6.粗略地说，知识发现软件或工具的发展经历了独立的知识发现软件、横向的知识发现工具集和纵向的知识发现解决方案三个主要阶段，其中后面两种反映了目前知识发现软件的两个主要发展方向。7.决策树分类模型的建立通常分为两个步骤：决策树生成，决策树修剪。
数据挖掘流程
1、分类：找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。
2、回归分析：反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。
3、聚类分析：把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能的小。
4、关联规则：描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可到处另一些项在同一事物中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。
5、特征分析：从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。
6、变化和偏差分析：偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。
7、Web页挖掘：随着Internet的迅速发展及Web的全球普及，使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web的海量数据进行分析，收集有关的信息。
如何系统地学习数据挖掘
理论学习：线性代数→高等数学→概率论→数理统计→数据挖掘十大算法
软件学习：Excle→SPSS→Python(或者R)→Spark
视频网站：慕课网、实验楼、天善学院等
案列实战：github上面搜一些源码学习、还有参加一些竞赛(kaggle、数据城堡、科赛、阿里天池、数睿思等)
求解答，如果不考虑兴趣，web安全和逆向工程这两个方向哪一个更好
1、逆向更偏重于技术，逆向在学习的过程中需要涉及编程语言，安全知识，Windows原理方方面面，工具使用，核心操作分析等众多方面。是一个技术含量，入门门槛都很高的技术岗位。而web安全主要方向是渗透测试，前端漏洞挖掘。它侧重的是工具脚本的使用。对个人的思维和手段能力要求较高，对技术的要求性不高。
2、逆向能涉及到系统的底层、原理层方面的知识。web安全更多的是表层，应用层。你衡量一下哪一个含金量更高。工作的含金量直接体现在未来的发展和薪资待遇上。
3、全国的web安全人员众多，水平也参差不齐，圈层略显浮躁。而逆向人员仅数以千计（这不包括在民间的高手，只统计在职岗位）。在人才的供需上看，你觉得哪一个更有前景，浮躁只是暂时的，真才实用才能稳扎稳打。
4、安全的趋势在向技术方面推进，现在的web安全，也不像前几年了。这几年用人单位对web安全人员的不仅需要你能做基本的工作，还要你能分析它，归纳总结他。而这也要依托于技术问题。web安全的局限性可见一斑。
所以就当下来说选逆向更靠谱一些，当然还有一种更靠谱的状态就是web安全，逆向一起耍。
求前辈们分享一下经验，Java和web前端目前学哪个比较有优势
目前Java和前端哪个比较有优势？考虑到大家都是非科班转行IT的朋友，那么在这里源妹儿就用简单易懂的方式，给大家介绍一下Java和前端。
Java是互联网后端开发的主力军之一。而整个互联网的顺畅运作，海量数据的存储、转换、处理等任务，各种各样的互联网服务，基本上都是在后端完成，由后端提供。数据是一种宝贵的有价值的资源，大家每天使用的互联网，其实就是在使用互联网服务，因此，后端的地位与重要性是不太可能下降的。
当前的前端，直接与用户打交道，是用户访问互联网的入口，固然也重要，但访问互联网的入口往往有多个，可替换性较强，各具体技术的演化速度与淘汰率都很高。
如果只是打算赚几年快钱，然后在“35大限”来临之前抽身跑路，那么从前端切入倒是挺好的选择，门槛低，上手快，工作机会也不少。
如果你打算长期在这行从事开发工作，那么，在后端下功夫则是理智的，虽然后端入门的门槛要比前端高。
对于打算以软件开发为职业的人，推荐大家——从后端切入，然后将自己的技术栈扩展到前端，中长期目标可设定为成为一名“全栈工程师”。
这么做，有助于将自己职业生涯的主动权，把握在自己手中，其中原因，很容易想清楚，这里就不展开了。
当然，你也可以选择一个领域深耕，成为这一领域的“技术专家”，但成为“专家”，其实是风险比较高的一条路，这里有两个原因：
一：技术专家通常是“某个领域”的专家，专而精，导致适合他的岗位数量是有限的，其就业面通常较窄，很可能离了这家公司，"跳无可跳"。
二：“成为技术专家”往往需要外部环境与机缘的配合和一点点天赋，并不是只要个人努力，就能达到“专家”水平的，所以“专家”这一策略并非适用于多数人。
每一门语言都有它的独到之处，主要还是看你自身的需求，当然这个回答只是针对于准备转行的非科班朋友来讲。
数据挖掘，机器学习与深度学习中聚类、关联、决策跟分类是什么
大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。
所以总体可以认为深度学习跟机器学习都属于数据挖掘的方法。
(1)分类
分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类。
比如我们在电商商平台上的各类产品，肯定要按照产品属性进行分类，对应的数据挖掘的分类，就是利用属性去寻找有共同特点的数据对象，归到一个大集合。
(2)回归分析
回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。
比如，我们有了过去三年的销售数据，我们就可以抽象出影响销售的因素，对未来的销售数据做出预测。
(3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。
（4）关联规则
关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。
我们最喜欢举得例子，就是爸爸去超市购物的例子，爸爸去超市买奶粉，如果在旁边放上爸爸喜欢的啤酒起子、酒精饮料，肯定能引导消费。
(5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、
分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不 严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。
目前的大数据处理，已经不是结构数据为天下，而是有大量文本、音频、视频、图像等非线性数据，所以基于神经网络的深度学习算法，目前已经蓬勃发展，不可阻挡的改变着一切。
(6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术，指Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。
这个我个人的理解，更像是用户行为画像，目前基于HTML5的前端页面，已经有了充足的信息获取能力，比起之前的HTML静态页面，实在太强了。以前困惑我们的用户的分类问题、网站内容时效性问题，用户在页面停留时间问题，页面的链入与链出数问题等已经慢慢得到了解决。
