助力广工学子: 数据挖掘学习资源集锦

为深入掌握广工数据挖掘课程内容，特整理相关资料。资料包含往年试题、习题答案、知识点总结、上课PPT、课外拓展，满足不同学习需求。

这份资料浓缩了广东工业大学数据挖掘课程的精华内容，为了帮助广工学子们更好地理解和掌握数据挖掘知识而准备。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值信息的过程，利用统计学、人工智能和机器学习方法揭示数据背后的模式、关联和趋势。在IT领域，数据挖掘广泛应用于市场预测、用户行为分析和风险评估等多个方面。本资源包包含丰富的学习资料，帮助学习者深入理解数据挖掘的各个方面。其中包括Mahout 0.8版本的API文档、《Mahout实践指南》等多种资料，适合从初学者到有经验的开发者使用。

广工数据挖掘习题，供参考学习。

收集了广东工业大学信工学院2019年数据挖掘课程的课件、习题和复习材料。

汇总了海量数据挖掘相关资源，内容丰富、实用性强。

在\"Algorithm.zip\"这个压缩包中，包含了多种重要的算法实现，这些是计算机科学和软件工程领域必备的基础知识。接下来，我们将详细探讨这些算法的核心概念、应用及实现方式。二分查找法（非递归）是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法，其基本思想是将数组分为两半，每次比较中间元素与目标值，根据比较结果缩小搜索范围，直至找到目标值或确定不存在。非递归实现通常采用循环结构，有助于性能优化。分治算法是一种策略，它将复杂问题分解为较小的相似子问题，然后递归解决这些子问题，最后合并子问题的解得到原问题的解。快速排序、归并排序等是典型的分治算法，处理大规模数据时效率显著。动态规划算法用于解决最优化问题，通过建立状态转移方程和边界条件，存储和利用之前的计算结果，避免重复计算。斐波那契数列、背包问题和最长公共子序列都可以采用动态规划求解。KMP算法是一种高效的字符串匹配算法，利用部分匹配表提高匹配效率，在文本搜索和模式识别领域广泛应用。贪心算法在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择，期望导致全局最好或最优的结果。普里姆算法和克鲁斯卡尔算法用于寻找图的最小生成树，连接所有节点且边权重之和最小。迪杰斯特拉算法是单源最短路径算法，通过优先队列逐步更新最短路径。弗洛伊德算法解决图中所有顶点对之间的最短路径问题，通过迭代逐步完善最短路径信息。马踏棋算法（骑士巡游问题）研究在国际象棋棋盘上，能否使骑士经过每个格子一次且仅一次后回到起点，是典型的NP完全问题，目前尚无有效的多项式时间解法，但有一些启发式算法可找到近似解。以上是\"Algorithm.zip\"中包含的算法概述。

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