数据挖掘（机器学习）课程报告及Weka源码及相关论文

详细介绍了Weka在关联分析、聚类分析、分类分析中的应用，并提供实验报告。

机器学习常用开源数据集 在进行机器学习项目时，使用真实数据至关重要。许多开源数据集涵盖了多个领域，为机器学习研究和应用提供了丰富的资源。 寻找开源数据集的途径： 数据仓库平台: 许多平台专门收集和整理开源数据集，例如 Google Dataset Search、Kaggle Datasets、UCI Machine Learning Repository 等。 相关领域网站: 许多研究机构或组织会发布自己领域内的开源数据集，例如医疗、金融、图像识别等。 数据挖掘、机器学习、深度学习的区别 数据挖掘 侧重于从数据中发现模式和规律，并利用算法模型进行分析。其核心目标是揭示数据变量之间的关系，

此资源涵盖了斯坦福大学Andrew Ng在Coursera平台上教授的机器学习课程，需要约60小时的学习时间投入。课程通过实践教学介绍了机器学习的基础知识，包括线性回归、逻辑回归、神经网络和支持向量机等常见的有监督学习算法。此外，还涵盖了偏差和方差、L2正则化、误差指标以及学习/验证曲线等概念。课程还包括无监督学习算法如k均值聚类和降维技术。最后，课程介绍了推荐系统和大规模机器学习的相关内容。

这是我毕业设计的一个程序，使用VB语言编写，基于贪婪算法实现课程排班功能。同时还包含了相应的论文内容。请勿索要源码。

此存储库包含我完成的清华大学机器学习和数据挖掘课程项目。

Weka (怀卡托智能分析环境) 是一款开源的机器学习和数据挖掘软件，基于Java环境开发。它提供数据预处理、关联规则分析等功能，是SPSS Clementine等商业软件的免费替代方案。

在线考试系统的完整版源码（C#& Access）。该考试系统为一名学生的毕业设计，采用Access数据库，使用了三层开发结构。DB_51aspx文件夹下是Access数据库文件，Web文件夹是网站的目录，其中的Auto Generated Code为代码生成器自动生成的代码。ExamDAL/DBHelp.cs是数据处理文件，请在使用前配置其中的数据库路径“E:downCodeExamOnlineDB_51aspxExamOnline.mdb”并编译以便使用。管理员后台包括试卷管理、试卷制定、试卷维护、用户管理、用户添加、用户维护、成绩统计、题库管理、科目录入、科目维护，可以录入和维护单选题、多

该包含20个.arff格式数据集，源自机器学习和数据挖掘开源软件Weka。

机器学习的发展中，有一条被称为“没有免费的午餐”定理。简单来说，它指出没有一种算法能够解决所有问题，尤其是在监督学习领域。