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数据挖掘导论

1、使用数据集来训练模型时，一部分用来训练，另一部分则用于验证。分为训练集、测试集。通常将数据集的70%划分为训练集，30%为测试集。另外需要注意对于具有时序性的数据集，需要按照时间划分。

2、本书对数据挖掘进行了全面介绍，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。本书涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，而后面一章较深入地讨论高级概念和算法。

3、《数据挖掘导论》由人民邮电出版社出版，[美]作者Pang-Ning Tan，Michael Steinbach，Vipin Kumar 合著。该书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章：前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。

4、https：//pan.baidu.com/s/1FPNYyYnFGcA4iLMGKhvnug 提取码：1234 《数据挖掘导论》是2006年人民邮电出版社出版的图书，作者是[美]Pang-Ning Tan。本书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。

给要入门量化分析的人一些建议

1、针对你数学、物理较好以及有一定C基础的情况，我的建议（也是对所有想要入门量化分析的人）的建议是： 数学 继续打好数学基础，学一学集合论、统计学方面的知识，方便以后可以从初级经济学的学习转向中高级。你大一，集合论和统计学如果没学过建议先入个门。

2、收益率计算与解读 - 理解收益率背后的逻辑，为策略评估提供量化依据。统计与推断分析 - 学会利用统计方法，洞察市场规律与机会。相关性与回归分析实战 - 利用这些工具，优化投资组合配置。资本资产定价模型详解 - 理解这一经典模型，提升投资决策的理论基础。

3、这种规则，务必是清晰可见的可以量化的，例如，乌龟的进场登场：提升20日的最高处进场，跌穿10日的最低值登场。很多人的思路是压根就没有办法量化的，由于她们自身压根就并没有明确自身的逻辑性或是规则，这类便是随意交易了。例如，有人说，高抛低吸。

4、首先，你对一个金融衍生品，非常的熟悉，有你的交易计划，包括，进场逻辑、出场逻辑、风险规则、在相对时间里可以赚钱。相对稳定的收益。把你的模式，逻辑让写程序的，开发出来。当然你要自己写程序也行。

5、如果你正准备学习量化投资，我建议你通过这些早期的论坛去寻找资料，尽管一些社区可能已不再活跃，但早期的框架和理念仍值得了解。但请记住，寻找所谓的圣杯不再是关键，更重要的是理解和掌握投资的复杂性，理解财务基本面和有效因子的挖掘需要更深入的学习和实践。

数据挖掘的经典教材推荐

《数据挖掘与知识发现》，作者李雄飞，本书详尽地阐述了数据挖掘与知识发现领域中的一些基本理论和研究方法。

经典教材，难度不深，内容全面且讲解细致，适合初学者使用。

《Web数据挖掘》以其独特的分析视角和前瞻性的思考，为构建创新的Web挖掘应用提供了理论支持和实践经验。无论是专注于信息检索和机器学习领域的研究者，还是投身Web开发的工程师，都能从中受益匪浅，它是一本值得广大读者信赖和参考的优秀书籍。

推荐系统实践 （豆瓣） 这本书不用说了，研究推荐系统必须要读的书，而且是第一本要读的书。难易程度：中上。

《数据挖掘》这是一本关于数据挖掘领域的综合概述，本书前版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专著，是一本可读性极佳的教材。

如何系统地学习数据挖掘

方法：需要理解主流机器学习算法的原理和应用。需要熟悉至少一门编程语言。需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库。数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华，所以跟着项目学挖掘是最有效的捷径。数据挖掘：又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。

却也号称是数据挖掘；另一方面，国内真正规模化实施数据挖掘的行业是屈指可数（银行、保险公司、移动通讯），其他行业的应用就只能算是小规模的，比如很多大学都有些相关的挖掘课题、挖掘项目，但都比较分散，而且都是处于摸索阶段，但是我相信数据挖掘在中国一定是好的前景，因为这是历史发展的必然。

理论基础入门教材： 数据挖掘导论 java机器学习的库使用 Mahout in Action 用weka进行数据挖掘 数据挖掘实用机器学习技术 以上算是入门吧，java方面的。 python最好也要会，不过还是先把这三本看完+敲完，应该怎么学自己也就有思路了。