数据挖掘实践5

数据挖掘入门实践

Datawhale 提供的天池二手车数据挖掘比赛文件，涵盖数据探索、特征工程、模型调参、模型融合等实战技巧。

数据挖掘 7 2024-05-25

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

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

基于关联规则挖掘的数据挖掘实验5作业

Manjari Akella和Jeremy LeDonne于12/5/14完成了实验室6的报告写作。您可以在目录/home/3/ledonne/cse5243/lab6/中找到所有与Lab 6相关的文件：1. Lab6.docx - 实验报告写作；2. README.txt - 当前文件；3. ruleMining.py - 用于关联规则挖掘和分类的Python脚本。

数据挖掘 2 2024-07-19