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数据挖掘\数据挖掘原理与算法 评分:

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数据挖掘原理与算法(PDF)

系统化地阐述了数据挖掘和知识发现技术的产生、发展、应用和相关概念、原理、算法。对数据挖掘中的主要技术分支,包括关联规则、分类、聚类、序列、空间以及Web挖掘等进行了理论剖析和算法描述。本书的许多工作是作者们在攻读博士学位期间的工作总结,一方面,对于相关概念和技术的阐述尽量先从理论分析入手,在此基础上进行技术归纳。另一方面,为了保证技术的系统性,所有的挖掘模型和算法描述都在统一的技术归纳框架下进行。同时,为了避免抽象算法描述给读者带来的理解困难,本书的所有典型算法都通过具体跟踪执行实例来进一步说明。本书共分8章,各章相对独立成篇,以利于读者选择性学习。在每章后面都设置专门一节来对本章内容和文献引

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数据挖掘原理与实践课后习题及参考答案

数据挖掘原理与实践 课后习题答案 蒋盛益 李霞 郑琪 编著 电子工业出版社

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数据挖掘原理、算法及应用

本书以各类数据挖掘算法为核心, 以智能数据分析技术的发展为主线, 结合作者自身的研究和应用经验, 阐述数据挖掘研究领域的主要理论和典型算法。

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数据挖掘原理与算法(pdf中文版)

数据仓库、数据挖掘教材:数据挖掘原理与算法.pdf

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数据挖掘概念与算法(第三版)

原书第三版,里面讲了很多数据挖掘的算法,还是很不错的

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清华大学数据挖掘:原理与算法课件

清华大学数据挖掘:原理与算法课件,第一章,课程引言。

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数据挖掘原理与算法.pdf

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数据挖掘课后答案

第二版,课后答案 本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和*研究进展。本书对前两版做了全面修订,加强和重新组织了全书的技术内容,重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容,还全面讲述了OLAP和离群点检测,并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。

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十大经典数据挖掘算法概论,视频资源

十大经典数据挖掘算法概论,视频不是很清晰,但不影响对算法的学习和了解。想了解这方面内容的同学请下载

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数据挖掘基本原理

基本的数据挖掘应用,以及相关算法的介绍。采用了生动形象的例子对算法进行解释,有助于入门学习。

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数据挖掘原理与算法

本书在介绍了数据挖掘原理的基础上,从实用的角度出发,详细地介绍了数据挖掘的经典算法。本书是国内第一本对数据挖掘技术基础算法进行详细描述的实用性教材。, 第1章从不同的角度对数据挖掘进行了介绍,第2章介绍了数据仓库技术的概念并给出了数据立方体的理论基础。第3章讲述了数据挖掘的数据预处理所涉及到的概念及算法。第4章-第8章详细介绍了数据挖掘的经典领域的算法,其中第6章简单介绍了数据可视化的内容。第9章介绍了开放的数据挖掘平台。,   本书的使用对象是在校高年级的本科生、研究生及各个领域的高级软件开发人员。

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数据挖掘原理与算法》-电子课件

教材信息: 《数据挖掘原理与算法》 By 毛国君,段立娟,王石,石云 Pub. 清华大学出版社,2004 使用说明: 本书是一本全面介绍数据挖掘和知识发现技术的专业书籍,可作为计算机专业研究生或高年级本科生教材。共分8章,各章相对独立成篇,以利于读者选择性学习。本课件供全书讲解之用,为了取得好的教学效果,教师应该根据学生层次、教学大纲或课时安排进行必要裁减。

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数据挖掘期末考试计算题及答案

数据挖掘期末考试计算题及答案 数据挖掘期末考试计算题及答案

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数据挖掘原理与算法---邵于

The principle of PMML data mining principle and algorithm data mining principle and algorithm data mining principle and algorithm.

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数据挖掘电子书籍 入门书籍 经典书籍

书籍包括: 《数据挖掘导论》; 《数据挖掘:概念与技术》; 《数据挖掘入门》; 《数据挖掘原理》

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数据挖掘算法原理与实现(第2版).王振武(带详细书签).pdf

本书对数据挖掘的基本算法进行了系统介绍,每种算法不仅介绍了算法的基本原理,而且配有大量例题以及源代码,并对源代码进行了分析,这种理论和实践相结合的方式有助于读者较好地理解和掌握抽象的数据挖掘算法。 全书共分11章,内容同时涵盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法,具体章节包括绪论、数据预处理、关联规则挖掘、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、人工神经网络算法、支持向量机、Kmeans聚类算法、K中心点聚类算法、神经网络聚类算法以及数据挖掘的发展等内容。 本书可作为高等院校数据挖掘课程的教材,也可以作为从事数据挖掘工作以及其他相关工程技术工作人员的参考书。 第1章绪论 1

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数据挖掘算法原理与实现 第2版 ,王振武编著 清华大学出版社

数据挖掘算法原理与实现 第2版 ,王振武编著 ,P224 ,2017.01 目录 第1章 绪论 1.1 数据挖掘的概念 1.2 数据挖掘的历史及发展 1.3 数据挖掘的研究内容及功能 1.3.1 数据挖掘的研究内容 1.3.2 数据挖掘的功能 1.4 数据挖掘的常用技术及工具 1.4.1 数据挖掘的常用技术 1.4.2 数据挖掘的工具 1.5 数据挖掘的应用热点 1.6 小结 思考题 第2章 数据预处理 2.1 数据预处理的目的 2.2 数据清理 2.2.1 填充缺失值 2.2.2 光滑噪声数据 2.2.3 数据清理过程 2.3 数据集成和数据变换 2.3.1 数据集成 2.3.2 数据变换

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Python数据挖掘入门与实践(高清完整版)-中文.pdf

本书作为数据挖掘入门读物,介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式,呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果,如何使用亲和性分析方法推荐电影,如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘,等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。

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常用数据挖掘算法总结及Python实现[强烈推荐]

这份资料真心不错,对于相关的从业人员或大数据爱好者应该是不可多得的资料. 该文档总结了常用的数据挖掘的算法原理以及Python实践内容.目录如下: 第一部分 数据挖掘与机器学习数学基础3 第一章 机器学习的统计基础3 第二章 探索性数据分析(EDA) .11 第二部分 机器学习概述14 第三章 机器学习概述14 第三部分 监督学习---分类与回归16 第四章 KNN(k 最邻近分类算法) 16 第五章 决策树19 第六章 朴素贝叶斯分类29 第七章 Logistic 回归 .32 第八章 SVM 支持向量机42 第九章 集成学习(Esemble Learning)43 第十一章 模型评估46

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数据仓库与数据挖掘实践.pdf(中文高清完整版)

《数据仓库与数据挖掘实践》系统地介绍了数据仓库和数据挖掘技术,全本由两部分组成,第1章到第3章介绍数据仓库的基本概念和相关技术,第4章到第11章介绍数据挖掘的基本概念和各种算法,包括数据仓库构建、OLAP技术、分类方法、聚类方法、关联分析、序列模式挖掘方法、回归和时序分析、粗糙集理论、文本挖掘、Web挖掘和空间数据挖掘方法等。   《数据仓库与数据挖掘实践》既注重原理,又注重实践,配有大量图表、示例和练习题,内容丰富,概念讲解清楚,表达严谨,逻辑性强,语言精练,可读性好。

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spring mvc+mybatis+mysql+maven+bootstrap 整合实现增删查改简单实例.zip

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