数据挖掘入门实践

优化数据挖掘实践

优化数据挖掘实践以提升结果质量和效率。

数据挖掘 4 2024-07-18

数据挖掘实践5

用例1参数：- 路径文件序列- 类的位置（-1为最后一个）- 路径文件开发- 将创建cls的路径输出：具有最佳选择的cls 用例2参数：- 路径cls（分类器）- 路径文件测试- 输出文件路径输出：带类的文件

数据挖掘 6 2024-04-30

数据挖掘实践指南

数据挖掘实践指南 这份指南提供了数据挖掘实验室中一系列实验，涵盖了数据预处理、关联规则挖掘、分类、聚类等常见任务。每个实验都包含详细步骤和代码示例，帮助您快速掌握数据挖掘技术。 实验列表 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-Growth算法 分类：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机 聚类：K-Means算法、层次聚类 获取代码与数据 实验所需代码和数据集可通过实验室平台获取。

数据挖掘 7 2024-04-30

SQL入门实践

对于想要踏入数据库世界的新手，掌握 SQL 语句至关重要。通过练习，可以快速熟悉 SQL 的语法和应用场景，为进一步学习数据库奠定坚实基础。

Oracle 3 2024-05-27

WEKA：数据挖掘实践指南

本指南深入讲解WEKA工具的使用技巧，助力数据挖掘研究。WEKA作为一款经典工具，为数据分析提供了强大的支持。

数据挖掘 5 2024-05-15

数据挖掘概论与实践

数据挖掘基本概念 数据预处理与特征工程 分类、回归与聚类 数据挖掘技术及应用

数据挖掘 5 2024-05-25

数据挖掘：理论与实践

本书深入浅出地阐述数据挖掘的基本原理，并结合实际案例，对经典数据挖掘算法进行详细解析。

数据挖掘 3 2024-05-27

数据挖掘理论与实践

本书系统介绍了数据挖掘领域的知识体系和技术创新。在全面回顾前沿进展的基础上，第2版增加了挖掘流、时序、序列数据以及时空、多媒体、文本、Web数据等新内容。可作为该领域的学者、研究者和开发者的参考书，也可作为计算机及相关专业高年级本科生、研究生的教材。

数据挖掘 3 2024-06-06

数据挖掘理论与实践

这本数据挖掘讲义不仅适合初学者，还能深入解析数据挖掘的理论与实际应用。

数据挖掘 3 2024-07-15