Python金融大数据挖掘与分析全流程详解

数据挖掘导论：完整版(美P.N.Tan 2011)带书签

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数据挖掘导论（中文版）

《数据挖掘导论》(英文版)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。《数据挖掘导论》(英文版)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。目的是在使读者透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。此外，书中还提供了大量例子、图表和习题。

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数据挖掘导论 完整版

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完整版数据挖掘导论 课后习题答案（中文版）

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数据挖掘导论第二版答案，Pang-Ning Tan.pdf

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数据挖掘导论（完整版）PPT及课后习题答案

数据挖掘导论 完整版 Introduction to Data Mining 陈封能，斯坦巴赫，库玛尔 著，范明，范宏建 等 译 详解数据挖掘概念与技术 为数据化运营实战打好基础 信息管理专家 科技作家涂子沛倾情推荐 带你进入真正的大数据...

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数据挖掘导论 完整版 人民邮电出版 人民邮电出版社_2011.01_（美）Pang-NingTan，（美）MichaelSteinbach，（美）VipinKumar着_Pg463

数据挖掘导论（高清完整版）

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讲解数据挖掘中用到的基本算法，描述了算法的数学原理，以及实际应用

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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

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