实用机器学习

数据挖掘实用机器学习技术.pdf

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Python数据挖掘与机器学习开发实战的常见试题与参考答案.pdf

机器学习是一门理论性和实践性都比较强的技术学科。为了帮助大家对这些知识点进行梳理和理解,以便能够更好地应对招聘单位所出的机器学习方面的面试题,笔者准备了些这方面的试题,希望能够对大家有所帮助。

weka参考文献

收罗了Weka相关的教程，初学的朋友就不用去找了 Weka应用技术与实践 Weka完整中文教程 数据挖掘-实用机器学习技术（中文版）

数据清洗-数据分析-数据挖掘.docx

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 折叠数据挖掘的基本步骤 数据挖掘的步骤会随不同领域的应用而...

数据挖掘概念与技术中文版 韩家炜

数据挖掘概念与技术 数据挖掘 ...更新并结合了来自读者的反馈、数据挖掘领域的技术变化以及统计和机器学习方面的更多资料。包含了许多算法和实际示例，全部以易于理解的伪代码编写，适用于实际的大规模数据挖掘项目。

斯坦福机器学习笔记.zip

在本课中，将学习最有效的机器学习技术，并获得实践，让它们为自己的工作。更重要的是，不仅得到理论基础的学习，而且获得那些需要快速和强大的应用技术解决问题的实用技术。最后，会学到一些硅谷利用机器学习和人工...

机器学习和深度学习个人笔记合集

在本课中，您将学习最有效的机器学习技术，并获得实践，让它们为自己的工作。更重要的是，你会不仅得到理论基础的学习，而且获得那些需要快速和强大的应用技术解决问题的实用技术。最后，你会学到一些硅谷利用机器...

机器学习个人笔记完整版v5.4.docx

在本课中，您将学习最有效的机器学习技术，并获得实践，让它们为自己的工作。更重要的是，你会不仅得到理论基础的学习，而且获得那些需要快速和强大的应用技术解决问题的实用技术。最后，你会学到一些硅谷利用机器...

斯坦福大学机器学习课程讲义

当今机器学习技术已经非常普遍，您很可能在毫无察觉情况下每天使用几十次。许多研究者还认为机器学习是人工智能（AI）取得进展的最有效途径。在本课程中，您将学习最高效的机器学习技术，了解如何使用这些技术，并...

数据清洗数据分析数据挖掘.docx

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘的基本步骤 数据挖掘的步骤会随不同领域的应用而有所...

zongshu.rar

几篇聚类综述论文，中文近几年时间，大数据时代的到来促使机器学习技术 飞速发展。聚类分析作为传统机器学习算法中常用方 法之一，由于其实用、简单和高效的特性而广受青睐，它 已成功应用于许多领域，如：文档...

weka3.4.13

有一本书《数据挖掘：实用机器学习技术》第2版是和weka配套的。同时weka也是新西兰的一种鸟名，而weka的主要开发者来自新西兰。 weka作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习...

数据清洗、数据分析、数据挖掘.docx

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 折叠数据挖掘的基本步骤 数据挖掘的步骤会随不同领域的应用而...

机器学习算法之AdaBoost

而AdaBoost正是其中最成功的代表，被评为数据挖掘十大算法之一。在AdaBoost提出至今的十几年间，机器学习领域的诸多知名学者不断投入到算法相关理论的研究中去，扎实的理论为AdaBoost算法的成功应用打下了坚实的基础...

机器学习个人笔记完整版（附数学公式）v5.28

在本课中，您将学习最有效的机器学习技术，并获得实践，让它们为自己的工作。更重要的是，你会不仅得到理论基础的学习，而且获得那些需要快速和强大的应用技术解决问题的实用技术。最后，你会学到一些硅谷利用机器...

第一讲：python网络爬虫基础知识

本讲主要内容包括Python常见数据类型、循环与控制流以及常见的错误处理方法。这些Python基础知识非常重要，是后面进行爬虫练习必备也是最少基础内容。

Python基于机器学习实现的股票价格预测、股票预测源码+数据集，机器学习大作业

python数据分析,因为股票价格的影响因素太多，通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行，只有当天之内的数据还有一定的关联，故feature与target都选择的是当天的数据。 加载数据 为了加快数据的处理速度，提前将mariadb数据库中的数据查询出来，保存成feather格式的数据，以提高加载数据的速度。 经过处理，不同股票的数据保存在了不同的文件中，列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近，说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系

身份证前6位对应的省市区代码（超详细）

身份证前6位对应的省市区代码（超详细）

【Python实战】-Python+Opencv是实现车牌自动识别（源码+数据+字符匹配模板）

在这个实战项目中，我们将利用Python结合OpenCV库来实现车牌识别功能。整个过程涵盖图像预处理、车牌定位、车牌字符分割以及模板匹配识别等关键步骤，对智能交通、车辆管理等实际应用领域具有显著价值。 首先，我们需要对获取的车辆图像进行预处理，这通常包括灰度化、二值化、滤波去噪等操作，以便更好地凸显车牌区域。接着，利用OpenCV的图像处理功能，我们可以实现车牌定位。这通常涉及边缘检测、轮廓查找以及形态学操作，以准确提取出车牌区域。 在车牌定位完成后，我们需要对车牌进行字符分割。这一步的目的是将车牌中的每个字符独立提取出来，以便后续进行识别。常用的字符分割方法包括垂直投影法、滑动窗口法等。通过这些方法，我们可以将车牌图像划分为多个字符区域。 最后，我们利用模板匹配的方法对分割出的字符进行识别。通过预先准备的字符模板库，我们将每个字符区域与模板库中的字符进行匹配，从而确定字符的具体内容。经过这一过程，我们可以得到完整的车牌号码。 该项目不仅可用于车牌识别技术的学习和研究，还具有实际应用价值。通过自动识别车牌号码，我们可以实现车辆追踪、违章查询、停车场管理等功能，从而提高交通管理的

抖音用户浏览行为数据集

抖音用户浏览行为数据集 文章： [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(一）](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136121177) [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(二）](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136123131) [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(总）](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136122988) [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(代码部分）](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136455033)

两阶段鲁棒优化/综合能源系统/需求响应/微电网/多目标优化/优化调度matlab-yalmip-cplex/gurobi文章复现

基于多目标灰狼的冷热电联拱型微电网允许优化/ 考虑用户侧柔性负荷的社区综合能源系统日前优化调度（完美复现）matlab-yalmip-cplex/gurobi代码/ 基于场景的多区域综合能源优化调度（随机优化）（完美复现）matlab-yalmip-cplex/gurobi代码/ 考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化（完美复现）matlab-yalmip-cplex/gurobi代码/ 基于概率距离的场景快速削减法的风光场景生成与削减方法/ 微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法（完美复现）matlab-yalmip-cplex/gurobi非答疑版本/ 两阶段鲁棒优化入门到编程/ 并网型微电网光储协同优化调度/matlab-yalmip-cplex/ 含集群电动汽车的微电网多种需求侧资源经济协同调度/

regress函数实例代码

 regress函数功能十分强大，它可以用来做多元线性回归分析，它不仅能得出线性回归函数中各个系数，还会返回一系列有意义的统计参数，有助于我们对回归函数的分析。本文件包含regress函数实例代码一份。

SPSS中介效应分析插件（Process和mediate插件）

包含Process和mediate插件

Fragstats V4.2 软件计算景观指数的参数文件示例

Fragstats V4.2 软件计算景观指数的参数文件示例。

基于在线教学平台的数据挖掘与学习行为分析超星集团数据集

基于在线教学平台的数据挖掘与学习行为分析超星集团数据集

2001-2021中国城市统计年鉴数据（EXCEL数据面板）

县区+地级市 中国城市统计年鉴数据2001-2021（EXCEL数据面板）

新闻数据集（对应新闻文本分类案例）

该新闻数据集与 https://blog.csdn.net/weixin_47176703/article/details/124304692?spm=1001.2014.3001.5501此篇python项目-新闻文本分类详细对应，代码详尽，读者可自取实现。

2022年mathercup数学建模比赛d题题解

2022年mathercup数学建模比赛d题题解，其中包含思路和论文代码。

时间序列数据集TSdatasets.rar

内含常用时间序列预测数据集如：ETT（电力变压器温度）、Traffic（交通数据集）、Electricity（电力消耗数据集）、Exchage_rate（汇率数据集）、Weather（天气数据集）、PEMS、Solar等数据集

R语言期末大作业（全面带报告，带数据集）

按照后期进行数据分析的需求，对数据进行预处理。 -描述性统计：选择合适的方法对数据进行统计分析。包括对数值型和类别型属性的统计，并对分析结果进行图形化的展示（使用ggplot2或者lattice包）。 -推断性统计：选择合适的假设检验方法，分析属性间的相关性、两组数据间是否具有显著性差异，分析结果并给出结论及必要的图形展示。 - 数据挖掘 根据数据特征及需求，利用分类、聚类或时间序列方法挖掘蕴含在数据中的模式及必要的图形展示，用回归模型预测走势 注意：对聚类结果分析聚簇特征   对分类结果计算准确性。   使用时间序列分析方法可判断数据是否存在趋势、周期性等特征，或对数据进行预测。 （分类、聚类、时间序列，回归模型至少使用2种方法）