Weka数据挖掘工具

Weka 挺不错的数据挖掘工具，集成了多种数据和机器学习算法，功能还蛮强大的。它的 GUI 界面直观，操作起来简单，基本上不需要太多配置就可以开始数据了。你可以用它来做数据预，比如清理缺失值，或者做特征选择；还可以运行各类机器学习算法，像决策树、SVM、神经网络啥的都有，支持监督和无监督学习，分类、回归都能搞定。如果你对可视化有需求，Weka 的图表工具也挺全面的，像混淆矩阵、学习曲线、特征重要性等都能帮你直观了解模型表现。对于大数据，虽然它本身没有内置云计算功能，但跟 Hadoop、Spark 这些平台结合后，可以用 Weka 做大规模的分布式数据，性能提升还是蛮的。，Weka 适合学术研究

算法与数据结构 0 2025-07-02

JData商铺数据用户行为预测

用户购买意向预测用的商铺数据集，数据结构清晰，用起来挺顺手的。网上有人放出来过，但要积分，太麻烦了，我这边直接放出来，想用就拿走，别客气。 jdata 的商铺表数据，配合用户行为数据能做不少有意思的事情。比如预测用户在某类店铺的购买概率，或者训练一个推荐模型用XGBoost试试看，效果还不错。 文件名是jdata_shop.csv，格式比较规整，字段不多，字段之间的关联性挺清晰。基本上你拿来喂模型就行，省去了不少清洗麻烦。 资源链接在这：百度网盘，提取码：23ty。我就是看不惯那些乱要积分的，咱就公开点。 如果你在做用户行为、CTR 预估、推荐系统这些项目，可以直接上手。不用太复杂的模型，跑个

算法与数据结构 0 2025-07-02

R语言多图排版初步统计绘图与编程

一页多图的排版方式，在 R 语言里用par(mfrow=c(2,2))就能轻松搞定，挺适合做数据对比或者报告展示的。你只要设定好行列数，后面的图自动往格子里填，干净利落。 R 语言的par()函数支持多图排列，不用额外安装什么包，用起来省心。尤其是做探索性的时候，四图、六图一页的排法一目了然，效率也高。 图 26 那种布局，就是典型的mfrow玩法，设置par(mfrow=c(2,2))之后，连画四个图就行了，响应也快，代码也简单。适合画散点图、箱线图、密度图一起对比。 如果你还想了解更多 R 绘图的花样，像是ggplot2、layout()、甚至限制性样条啥的，可以看看下面这些链接，都是我平

算法与数据结构 0 2025-07-02

数据挖掘原理与算法数据挖掘基础与应用解析

这本《数据挖掘原理与算法》挺适合有点基础的同学和开发者，尤其是那些对数据挖掘感兴趣的朋友。它从数据挖掘的原理出发，了经典的算法，内容蛮详细的，是对一些常见算法的应用给出了实用的解释。你会看到从数据预到数据可视化的一系列内容，感觉像是为实际开发准备的教程，而不是理论满满的那种枯燥书籍。如果你在找一本基础扎实又不至于太复杂的教材，这本书真的蛮推荐的。是书中的开放数据挖掘平台，能你更好地理解数据挖掘的实际操作。而且，书里提到的每个章节都能找到一些直接应用的场景，不会让你觉得只是在学理论，挺接地气的。对于高年级本科生、研究生或者是开发人员来说，书中涉及的内容有用，尤其是对数据仓库、数据立方体等概念的，

算法与数据结构 0 2025-07-02

计算机视觉计算理论与算法基础高清数据资源合集

高清目录的《计算机视觉：计算理论与算法基础》手册里的数据资源，整理得挺清晰，尤其适合刚入门或在做项目采样的你。SanMarcos 目录下的数据是主力，用的是 NHD Plus Data，水文单元场景方便。其他两个数据集也有点意思，Global 用在全局功能上，Hillsborough 用来搞地形，想做 terrain 或 segmentation 的话，可以拿来练手。 另外，如果你正好在搞 Python 或 Matlab，也可以搭配下面这些资源一起用。像这个Python 深度学习的 CV 开发，用来跑分类或检测项目还不错；还有个Matlab 的视觉开发教程，也挺适合非 CS 出身的朋友入门。

算法与数据结构 0 2025-07-02

数据挖掘实验二朴素贝叶斯算法预测收入水平

在这个数据挖掘实验中，丛铭毅同学运用了朴素贝叶斯算法来预测个人的收入水平，挺有趣的。简单来说，朴素贝叶斯算法通过计算特征与类别的关系，来做出分类预测。它的“朴素”之处在于假设特征之间互不影响，这让计算变得更高效，但不完全准确。实验的亮点之一就是数据预，包括缺失值、异常值的，还需要做数据标准化、归一化等，保证模型输入的质量。别忘了，特征选择也关键，哪些特征能最准确预测收入水平？这得通过一些数据方法来决定，比如相关性。，模型训练与验证也是一个重要环节，通常会使用交叉验证来评估模型的效果。结果出来后，记得用准确率、精确率这些指标来评估预测的质量。如果你对朴素贝叶斯有兴趣，这个实验适合你，实践中的具体

算法与数据结构 0 2025-07-02

玩转大数据商业分析与运营推广实战宝典

这本《玩转大数据：商业+运营推广+营销技巧+实战案例》简直就是大数据应用的宝典。它不仅覆盖了大数据在销售、医疗、金融等行业的应用，还详细了如何通过大数据精准定位目标客户群体，提升营销效果。书中的图解和案例多，适合那些想深入了解大数据应用的企业经营者和互联网营销人员。作者通过多个实战案例，分享了大数据如何在各行各业实现商业价值，比如客户定位、产业、风险管理等方面。而且书中强调了大数据平台构建、营销定位、社会互动等实际操作，适合你在工作中实际运用。如果你是做数据或运营推广的，不妨看看这本书，既有理论又有实践，适合入门，也能提升你的技术水平。总结来说，这本书挺适合那些想要通过大数据提升自己业务的朋友

算法与数据结构 0 2025-07-02

系统辨识及其MATLAB仿真

系统辨识的入门书里，《系统辨识及其 MATLAB 仿真》算是比较实用的一本。侯媛彬他们写的内容挺系统，既讲理论，又配了不少 MATLAB 的操作示例，像System Identification Toolbox这种常用工具箱也讲得蛮细，适合边看边上手。尤其是里面的案例，从数据预到建模、验证、优化，流程比较完整，照着练一遍思路就清楚了。 参数估计这块，书里有讲最小二乘、最大似然这些常见方法，方式比较直白。比如估参数时怎么选模型、怎么判断拟合好不好，书里都配了图和代码，挺方便理解。对初学者也比较友好，不会看着一堆公式发愁。 建模部分用得最多的还是 AR、MA、ARMA 这些时间序列模型，也有提状态

算法与数据结构 0 2025-07-02

谷歌三大核心技术论文PageRank算法、MapReduce、Bigtable

谷歌的三篇论文，听起来是不是挺神秘的？其实它们在 IT 领域的影响力挺大的，涉及的技术更是互联网的基石。是PageRank 算法，这是拉里·佩奇和谢尔盖·布林在 1998 年提出的，简单来说，就是通过网页之间的链接来判断网页的排名。你可以想象成一个网页的“推荐票”，推荐多的页面就更重要，搜索引擎因此变得更智能。是MapReduce，谷歌 2004 年推出的分布式计算框架，把复杂的计算任务拆成两个阶段，Map 和 Reduce。通过这个模型，可以让多个机器并行数据，简化了大数据的过程。最典型的应用就是 Hadoop，它帮大数据领域走上了正轨。是Bigtable，这是一种分布式数据库，适合 PB

算法与数据结构 0 2025-07-02

大数据开发架构简述入门级

如果你刚入门大数据开发，这篇《大数据开发架构简述（入门级）》真的是一个不错的起点。它涵盖了从 Hadoop 到 Spark 等主流大数据框架，比较基础，能你快速了解大数据的基本架构和常见工具。你可以通过这些资源来对大数据的架构有一个大致的认识，也可以学到一些实际的应用场景哦。记得关注一些比较实用的文章链接，这些资源会对你后续的学习有大。 其中，像《大数据架构综述》和《Hadoop 大数据架构框架》这些内容，适合新手。方式轻松易懂，带你逐步了解大数据架构的全貌。如果你对 Apache Spark 感兴趣，那篇《Spark 开源大数据架构》也挺有用的，里面了多实践中的技巧和小窍门，给你省不少时间呢

算法与数据结构 0 2025-07-02