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數據挖掘需要什么數學基礎（三）
2019-01-16
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在上幾篇文章中我們給大家介紹了成為數據挖掘師需要學習的一部分數學基礎。當然，如果能夠掌握數學基礎知識，那么在數據挖掘工作中一定會輕松不少，這也正是數據挖掘工作需要掌握的基礎層級的知識。關于數據挖掘需要的數學基礎我們給大家介紹了不少，下面我們就給大家介紹剩余的內容。


首先說的就是圖論，圖論在表述各種關系的強大能力以及理論和算法，越來越受到數據挖掘領域的歡迎。在很多人學習范圍內，圖論僅在數據結構這門課中提到過。經典圖論，在數據挖掘領域中的一個最重要應用就是圖模型了，它被成功運用于分析統計網絡的結構和規劃統計推斷。例如，分析社交網絡的用戶關系，常用鄰接鏈表和鄰接矩陣綜合表示。在很多的時候也離不開深度優先和廣度優先算法。這正是圖論的好處。


其次就是要給大家介紹的泛函分析了，在數據挖掘中，泛函分析體現了數學模型從特殊到一般的發展過程。說到這里，就不得不說說函數的歷史了，函數在200年前的定義還是數與數的對應關系，空間的概念只有歐幾里德空間頂著。在近200年的時代中，數學的發展進入了一個新的階段。就是對歐幾里得第五公理的研究從而引出了非歐幾何這門新的學科，從對于代數方程求解的一般思考，發展并建立了群論。然后就是對數學分析的研究又建立了集合論。于是就有了泛函分析，而泛函分析作為數學分析的分支，將函數擴展到函數與函數之間的關系，乃至任意兩個集合之間的關系，空間則從有限維空間拓展到無限維空間。在這個地方，函數以及其所作用的對象之間存在的對偶關系扮演了非常重要的角色。機器學習發展至今，也在向無限維延伸。從研究有限維向量的問題到以無限維的函數為研究對象。所以如果想要做好數據挖掘工作，還是需要對泛函分析有一定的了解，這樣才能夠應對一些數據挖掘的知識。


關于數據挖掘需要學習的數學基礎知識我們就給大家介紹到這里了，大家在進行學習數學基礎知識的時候一定要堅持下去，畢竟數學還是比較枯燥的，只要我們咬咬牙，堅持堅持再堅持，才能夠進入數據分析這個高大上的行業。


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