潍坊理工学院就业信息网的设计与实现

数据挖掘是从海量数据中提取有价值信息和知识的过程，结合统计学、计算机科学和机器学习等技术。本课程由麻省理工学院提供，包含14个PDF课件，涵盖数据预处理、清洗、集成等基础概念。描述性挖掘通过聚类、关联规则和频谱分析揭示数据模式和群体特性。预测性挖掘利用回归、决策树和神经网络预测未来趋势。规范性挖掘则解决优化策略和推荐系统中的决策路径问题。课程还探讨特征选择、降维和实际应用，如市场篮子分析和医学诊断。学员将通过Python工具和库进行数据挖掘实践，提升数据分析能力。

《麻省理工学院-算法导论》是一本深入探讨算法理论与实践的重要教材，由多位计算机科学领域的知名学者合作编写。这本书是许多大学计算机科学课程的核心参考书，广受程序员和研究者欢迎。配套的Instructor's Manual为教师提供丰富的教学资源和解题指导，助力学生更好地理解和应用书中的算法。《算法导论》涵盖了排序、搜索、图算法、动态规划、贪心算法等多个核心主题，深入浅出地介绍了各种经典算法的设计、分析和实现。通过学习这本教材，读者可以掌握如何用算法解决实际问题，提升编程效率和代码质量。

麻省理工学院数据挖掘开放式课程材料，免费提供学习

本课程由麻省理工学院 (MIT) 提供，面向对数据挖掘领域感兴趣的所有学习者开放。课程涵盖数据挖掘的核心概念、技术和应用，帮助学生掌握从大型数据集中提取有用信息和知识的实用技能。

本课程设计包含数据库文档源代码，为数据库工资管理系统提供了详细的技术实现。

以下是与苏黎世联邦理工学院2015年春季学期课程“定量大影像学”相关的讲座、练习及其他课程资料。这些讲座由Kevin Mader、Anders Kaestner和Marco Stampanoni准备并进行。请注意，讲座的幻灯片和PDF文件中不含源代码，源代码仅在课程讲义中提供。课程安排如下：2月19日：简介与工作流程；2月26日：图像增强（A. Kaestner）；3月5日：基本细分与离散二元结构；3月12日：高级细分；3月19日：应用程序图形模型与机器学习（A. Lucchi）；3月26日：分析单个对象；4月2日：分析复杂对象；4月16日：空间分布；4月23日：统计数据与可重复性；4月30日：动态实验；5月7日：扩大规模与大数据；5月21日：客座讲座：应用图像处理于材料科学案例研究（A. Patera：EMPA，Paul Scherrer Institut；M. Prummer：NEXUS个性化医学中心，之前为Roche；S. Noerrelykke：ScopeM）。

提供苏州信息网的开源全站程序源码，使用ASP和Access数据库开发。

分类信息网源代码 用于构建分类信息网站的代码

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。