Python金融大数据挖掘与分析全流程详解

数据挖掘：概念与技术 第二版 PDF

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数据挖掘：概念与技术（原书第3版）

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《数据挖掘：概念与技术》PPT

《数据挖掘：概念与技术》第三版原书PPT。该PPT虽然是英文版，但可与原书中文版对照着看，很好理解。

数据挖掘：概念与技术-韩家炜

数据挖掘：概念与技术书中的材料从数据库角度提供，特别强调发现隐藏在大型数据集中有趣数据模式的数据挖掘基本概念和技术。所讨论的实现方法主要面向可规模化的、有效的数据挖掘工具开发。

大数据挖掘：概念与技术.docx

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答案2 数据挖掘：概念与技术

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数据挖掘：概念与技术（第二版，中英文，习题答案）

数据挖掘：概念与技术，第二版，包括中英文版本及习题答案

数据挖掘：概念与技术（韩家炜）

数据挖掘：概念与技术（韩家炜），中文版第三版

数据挖掘：概念与技术2E,参考文献

数据挖掘：概念与技术2E（中文版）没有列出参考文献，在此提供给大家作为参考

数据挖掘：概念与技术 韩家炜

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韩家炜 数据挖掘：概念与技术（英文版）

韩家炜 数据挖掘：概念与技术（英文版），可用于毕业论文外文译文参考和英文水平较高的读者更好的学习数据挖掘

数据挖掘：概念与技术（英文版）

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数据挖掘：概念与技术 原书第03版

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王灿数据挖掘第三版ppt

《数据挖掘：概念与技术》第三版（最新版教科书）的配套中文PPT

数据挖掘：概念与技术—第3章数据预处理.pptx

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Data Mining. Concepts and Techniques数据挖掘:概念与技术（韩家炜）英文版2、3版合集 高清

韩家炜的《数据挖掘：概念与技术》是数据挖掘方面学习的入门经典，但中文版的翻译较差，难于理解作者本义。 网上已有的英文原版资源要么是第二版，要么是第三版的整理版，现特别奉献原书第二版与第三版的高清PDF版本...

Chapter 7. Cluster Analysis 数据挖掘：概念与技术PPT 英文版.ppt

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《数据挖掘：概念与技术（第三版）》 - 中文版

《数据挖掘：概念与技术（第三版）》 - 中文版 经典数据挖掘、机器学习教材，注意是可以复制内容的英文原版，非扫描版！

数据挖掘：概念与技术（中文第三版+英文第三版）

数据挖掘：概念与技术，压缩包内有两个pdf，分别是中文第三版及英文第三版。都为目前我找到最清晰的版本。

《数据挖掘：概念与技术》韩家炜 第四版 PPT 课件（全）

一共12章，对应原书中的12章内容，相交于第三版的课件，这个版本的课件内容更加与时俱进，因为...另附上《数据挖掘：概念与技术》韩家炜 第三版 PPT 课件地址：https://download.csdn.net/download/aspeipei/88274616

python爬取微博一二级评论数据代码（需设置cookie）

这段Python代码是一个微博评论爬虫，它主要用于抓取微博的一级评论和二级评论，并将抓取的数据保存到CSV文件中。下面是代码的详细描述： 导入模块：代码首先导入了所需的模块，包括json、csv、re（正则表达式）、requests（发送HTTP请求）、time（暂停执行）、pandas（数据处理）、os（操作系统功能）和datetime（日期时间处理）。 获取网页源码：get_html 函数通过HTTP请求获取给定URL的网页源码，并设置了User-Agent和Referer头，以模拟浏览器访问。它还包含了一个时间延迟，以避免因频繁请求而被服务器限制访问。 清理HTML标签：get_string 函数用于从HTML内容中提取纯文本，移除所有HTML标签。 保存评论数据：save_text_data 函数将评论数据保存到CSV文件中。它首先创建一个包含评论数据的字典，然后将其转换为pandas的DataFrame。如果CSV文件已存在，则在追加数据时不添加表头；如果文件不存在，则添加表头。数据以UTF-8编码格式保存。 时间转换：trans_time 函数用于将微博评论的时间

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

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 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。

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