2021 年冬季 ECE 219 数据挖掘课程成绩单

使用此插件，可在观看 Pluralsight 视频时弹出成绩单窗口，实时高亮显示字幕并自动滚动。安装后，在视频播放页面单击橙色「页面操作」，即可在新窗口中查看记录。 特点：- 字幕自动高亮，在当前模块/片段上变大- 字幕视图自动滚动，始终显示最新文本- 当前片段黄色突出显示，便于跟随- 超过自动滚动区域可手动滚动 注意：此插件与 Pluralsight 无关，可直接在 MIT 许可下使用。源码请见：https://github.com/lukevp/pluralsight-transcript

2021年数据挖掘课程的家庭作业涉及对葡萄酒评价数据集进行探索性分析。数据集包括winemag-data_first150k.csv文件，其中包含关于葡萄酒评价的详细信息。学生需完成数据预处理、探索性数据分析等任务。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，利用各种算法和统计方法揭示数据中的模式、关联和规律。在“Datamining_2021”项目中，我们聚焦于2021年数据挖掘的最新趋势和技术应用。Python作为强大易用的编程语言，因其丰富的数据处理库而在数据挖掘领域广泛应用。主要工具包括Pandas、NumPy、SciPy、Matplotlib和Scikit-learn等。Pandas提供高效的DataFrame数据结构，便于数据清洗、整合和分析；NumPy和SciPy支持数值和科学计算；Matplotlib用于数据可视化；Scikit-learn则提供机器学习各类算法。数据挖掘流程包括数据获取（使用Python的requests库和BeautifulSoup进行网页抓取）、数据预处理（Pandas清洗、转换和集成数据）、数据探索（Matplotlib和Seaborn进行统计分析和可视化）、特征工程（包括特征缩放、编码、PCA等）、模型构建（选择决策树、随机森林等算法进行分类、回归、聚类）、训练与评估（使用训练集和交叉验证评估模型性能）、模型部署（将训练好的模型应用于实际问题）。通过“Datamining_2021-master”项目，深入学习2021年数据挖掘领域的最新实践和技巧，提升数据挖掘能力，结合实际业务场景应用。

这是加州大学伯克利分校2021年春季CS 61B数据结构课程的课件。

在当今信息时代，个性化推荐系统已成为互联网产品的核心。本项目深入探讨了如何基于Movielens数据集构建推荐系统。Movielens数据集广泛用于推荐系统研究，包含用户电影评分数据，适合推荐算法的实践与学习。推荐系统主要分为基于内容和协同过滤两类，可以利用用户ID、电影ID及评分数据构建各种推荐模型。此外，项目开源，提供数据预处理脚本、多种推荐算法实现、模型训练评估及部署接口等内容，为学习者提供了宝贵实践经验。

图像导入和缩放：导入数据集，调整图像大小，归一化像素值。 模型构建：部署 EfficientNetB7 模型，记录模型信息。 相似度向量数据集：创建特征向量数据集，通过神经网络处理每个图像。 相似性度量：计算 Jaccard 和余弦相似度，搜索最佳匹配。 可选项：微调模型，裁剪图像。

学生信息 学号：'95001' 姓名：洛燕妮 性别：女 年龄：20 专业：信息系 课程信息 课程编号：1 课程名称：JAVA 成绩信息 学号：'95001' 课程编号：1 成绩：98

该文件包含了2005年至2021年的泰尔指数数据，可用于分析收入不平等程度的变化趋势。

您可以立即获取2012年至2021年期间的每日宜忌数据，这些数据以.db格式存储，方便您直接导入使用。