文本挖掘方法及概念

数据挖掘：概念与方法

涵盖数据挖掘的基本概念和方法，适合初学者入门理解。

数据挖掘 2 2024-04-30

数据挖掘：概念、模型、方法、算法

概念：探索和分析数据，发现隐藏模式和关系。 模型：描述和预测数据行为的数学或统计框架。 方法：获取和准备数据的过程，以及应用挖掘算法。 算法：用于发现数据中模式和关系的数学过程。

数据挖掘 4 2024-05-13

数据挖掘文本分类题目及附件

数据挖掘竞赛题目：文本分类 附件资源：* 训练数据集* 测试数据集* 评分标准

数据挖掘 2 2024-05-15

文本挖掘指南

《文本挖掘指南——非结构化数据分析的高级方法》(2007)，由剑桥大学出版社出版，深入探讨了文本挖掘领域的前沿技术和方法，为处理和分析非结构化数据提供了全面的指导。

数据挖掘 3 2024-05-19

文本挖掘手册

文本挖掘手册：分析非结构化数据的高级方法 作者：罗南·费尔德曼和詹姆斯·桑格（巴伊兰大学和 ABS Ventures）

数据挖掘 4 2024-04-28

数据挖掘：概念、模型、方法和算法

这本关于数据挖掘的书籍深入探讨了该领域的核心理论和实践。全书共分为 13 章和 2 个附录，涵盖了数据挖掘的基本概念、完整流程、常用工具以及典型应用领域。本书内容严谨权威，结构合理，表述清晰流畅，非常适合作为高等院校数据挖掘课程的教材，也适合相关领域研究人员参考。

数据挖掘 2 2024-05-24

数据挖掘概念、模型、方法与算法

数据的真正意义在于其被挖掘后的表达。技术迭代推动了数据挖掘在编程领域的重要性。

数据挖掘 0 2024-08-05

数据挖掘：概念、模型、方法与算法解析

数据挖掘：概念、模型、方法与算法解析 本书深入探讨数据挖掘的核心概念、常用模型、方法和算法。从基础概念入手，逐步引导读者理解数据挖掘的本质和流程。涵盖数据预处理、关联规则挖掘、分类、聚类等关键技术，并结合实例阐述算法原理和应用。

数据挖掘 2 2024-05-19

数据挖掘：概念、模型、方法与算法探析

这本教科书全面阐述了数据挖掘的核心理论和实践方法，涵盖概念、模型、方法和算法等方面。全书共分为 13 章和 2 个附录，系统地讲解了数据挖掘的基础知识、完整流程、常用工具及其典型应用场景。本书内容严谨权威、结构合理、逻辑清晰、语言流畅，是高等院校数据挖掘课程的理想教材，同时也是数据挖掘研究人员不可或缺的参考书籍。

数据挖掘 2 2024-05-23