HAWQ数据仓库与数据挖掘实战

数据挖掘导论 完整版

清晰完整扫描版数据挖掘导论，Introduction to Data Mining. Pang-Ning Tan

数据挖掘导论-完整版

数据挖掘导论，经典入门教材。Pang-Ning Tan作者。影印版，清晰度还不错

Vipin Kumar_ Michael Steinbach - Introduction to Data Mining (2005, Pearson).pdf

数据挖掘经典教材英文原版，该书对数据挖掘的概念与技术都讲解得十分清晰，还用了丰富的示例作说明，理论阐述透彻，欢迎大家下载...《数据挖掘导论（完整版）》涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。

数据挖掘课件.很详细.data mining.算法

这是数据挖掘导论一书的上课配套课件，内容详细，结构层次清晰...

数据库系统 数据库与数据仓库导论 Jukic

《数据库系统：数据库与数据仓库导论》内容全面，理论...详细解析操作型数据库和分析型数据库的基本概念、设计方法和使用技巧，简要介绍数据挖掘、NoSQL数据库等高级主题，结合丰富的习题和案例帮助学生掌握基础知识。

2015-Python:数据科学导论 2015

用于数据挖掘的 Python 是一种旨在拥有清晰、简洁和富有表现力的代码的编程语言。 Python 是一种非常流行的通用语言，已被用于 Web 开发、教学和系统管理等多种任务。 本迷你课程介绍了用于数据挖掘的 Python。 杂乱...

支持向量机导论

支持向量机（SVM）是在统计学习...本书可作为计算机、自动化、机电工程、应用数学等专业的研究生教材，也可作为神经网络、机器学习、数据挖掘、人工智能等课程的参考教材，同时还是相关领域的教师和研究人员的参考书。

【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

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）

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

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。

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。

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)

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。

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/

SPSS中介效应分析插件（Process和mediate插件）

包含Process和mediate插件

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。

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

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）

5-8抖音数据分析数据集

这个数据集对应我写的一篇博客，下载此数据集即可运行我的代码。

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。

用Python实现基于人脸识别的门禁管理系统(附源码+各功能截图+分类打包)

用Python实现基于人脸识别的门禁管理系统(附源码+各功能截图+分类打包)

python爬虫利用selenium爬取淘宝和京东商品信息

python爬虫利用selenium爬取淘宝和京东商品信息。实现了无头浏览器进行爬取，即不需要启动自己的浏览器即可完成爬取信息的功能，而且避免了网站的反爬机制。python爬虫利用selenium爬取淘宝和京东商品信息。实现了无头浏览器进行爬取，即不需要启动自己的浏览器即可完成爬取信息的功能，而且避免了网站的反爬机制。python爬虫利用selenium爬取淘宝和京东商品信息。实现了无头浏览器进行爬取，即不需要启动自己的浏览器即可完成爬取信息的功能，而且避免了网站的反爬机制。python爬虫利用selenium爬取淘宝和京东商品信息。实现了无头浏览器进行爬取，即不需要启动自己的浏览器即可完成爬取信息的功能，而且避免了网站的反爬机制。python爬虫利用selenium爬取淘宝和京东商品信息。实现了无头浏览器进行爬取，即不需要启动自己的浏览器即可完成爬取信息的功能，而且避免了网站的反爬机制。python爬虫利用selenium爬取淘宝和京东商品信息。实现了无头浏览器进行爬取，即不需要启动自己的浏览器即可完成爬取信息的功能，而且避免了网站的反爬机制。python爬虫利用selenium爬取

开源代码分享(1)-考虑经济性的储能运行优化(matlab代码)

​参考文献： [1]Practical operation strategies for pumped hydroelectric energy storage (PHES) utilising electricity price arbitrage - ScienceDirect [2]Towards an objective method to compare energy storage technologies: development and validation of a model to determine the upper boundary of revenue available from electrical price arbitrage 这份代码做的是储能的运行优化，以经济效益最大为目标。使用了三种不同的方法求解储能最优运行策略。 1 运行策略搜索 2.蒙特卡洛模拟法 3.fmincon函数优化方法

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）

回归分析数据women.csv

回归分析数据women.csv

基于随机森林算法构建肥胖预测模型并探究肥胖的成因（数据集+实验代码+10000字的实验报告）

肥胖是一个全球性的公共健康问题，它可以在成人、青少年和儿童中出现。同时，注意到儿童肥胖是成年人肥胖的一个危险因素这一令人震惊的事实，从生命的早期阶段就预防和控制肥胖至关重要，也必须考虑到儿童体重的增加必须是渐进的。由于城市化、经济和技术发展带来的生活方式不断变化，儿童受到影响，导致肥胖儿童人数增加，因此，很多研究集中在对儿童肥胖问题的上。 本文使用UCI中一项关于人们饮食习惯和身体状况调查的数据集，分别通过决策树以及随机森林算法对数据进行处理，拟在寻找肥胖的成因。算法通过对14种影响因子进行多标签分类获取各影响因子与肥胖程度之间的权值，最终获取肥胖评估模型。人们可以通过评估模型就自己目前的生活习惯和身体状况来对未来的肥胖程度进行评估，并根据评估结果寻求解决肥胖问题的合理方式。

小O地图EXE版0.9.4.0

小O地图是一款互联网地图数据挖掘、处理、分析及可视化图表的地图工具软件。具有易用、高效、稳定的特点，能够满足地图数据处理及应用需求，也可提供个性化定制开发服务。