颜色分类leetcode-Data_Mining_Cup_20162016年数据挖掘杯第一名

数据挖掘 15

265.55KB 2024-10-31

#数据挖掘比赛 # 特征工程 # 胜利方案

颜色分类leetcode获胜解决方案被评为Uni_UC_Davis_2队任务描述DMC 2016的任务是根据2014年1月至2015年9月的历史销售数据和相关退货率，预测真实匿名时尚经销商2015年10月至2015年12月的退货率。训练数据由233万个观测值组成，和14个预测变量，包括10个分类变量和4个数值变量。可以下载DMC 2016的数据集。特征工程一直是数据科学竞赛中最重要、最关键的部分。我们从几个不同的角度处理特征工程问题：聚合。我们按某些变量（例如orderID、customerID、articleID和orderDate）对数据（例如，价格、数量）进行分组。对于每组数据，我们应用聚合函数，包括均值、总和、元素数、唯一元素数等。然后我们通过将汇总数据插入到每一行中来扩展汇总数据。以下是一些示例：每个订单的总数量、每位客户的订单总数以及每件商品的平均建议零售价。解码。 ColorCode由四位数字表示，其中每个数字都有自己的含义，例如颜色、阴影和图案。因此，将**colorCo...

Massive Data Mining数据挖掘教程

斯坦福教授写的大数据挖掘书，内容不光硬核，讲法也接地气。讲到MapReduce和HDFS时，举了不少实战例子，分布式入门蛮合适的。还有像MinHash、LSH这种搞相似性搜索的算法，解释得也比较易懂，适合你这种边学边用的节奏。大数据里的实时流，书里专门拿出一章来讲，像什么滑动窗口算法啊、在线算法啊都有提到。做社交数据或者风控的你，肯定会用得上。还有经典的PageRank、链接垃圾检测这些，嗯，搜索相关的项目也挺依赖这些。像频繁项集挖掘，除了说A-Priori，还给了优化版本的思路，跑大数据集不会卡顿。聚类部分也不含糊，书里提到不少适合高维数据的方案，适合搞推荐系统的同学看看。还有广告投放

数据挖掘 0 2025-06-13

Web Data Mining数据挖掘指南

Web 数据挖掘的经典书，内容比较系统，从信息抽取、结构到用户行为都有讲，蛮适合前端工程师补数据的底子。你要是平时在搞数据可视化，或者和后端合作做推荐系统啥的，看这本书挺有。数据挖掘的东西一开始看确实有点抽象，嗯，但书里用了不少网页上的实际例子，比如从新闻站抓取关键词、点击流，讲得还算接地气。配合上你的 JS 技能，理解起来更轻松。像用户行为建模这块内容，对做前端埋点的你来说，蛮有用的。知道后面怎么这些数据，再设计事件采集和埋点方案时更有数。链接我放这了：Web 数据挖掘，建议下来看电子版，搜关键词方便，章节也比较清晰。如果你刚好在折腾数据相关的项目，或者想对产品的数据逻辑看得更透点，

数据挖掘 0 2025-06-25

The Handbook of Data Mining数据挖掘手册

英文原版的《数据挖掘手册》，内容挺全，讲得也算通俗易懂。适合你平时查概念、过一遍流程逻辑，是遇到一些算法搞不清楚的时候，翻一下它还挺有用的。页面排版清爽，不会那种一页密密麻麻，全是干货但读着还挺轻松。数据挖掘的核心概念，比如分类、聚类、关联规则这些，在这本里都有。每个方法后面还配了具体例子，逻辑走得也比较顺，有点像入门+实战的组合拳。像是 Apriori 算法，除了原理，还提了下实际业务场景，挺接地气的。如果你平时用Python或者R搞点小项目，这本也能当工具书用，比如模型评估那一章就系统，不是那种蜻蜓点水的讲法。哦对了，英文不算复杂，差不多技术文档水平，读起来还行。你要是刚开始入门，想

数据挖掘 0 2025-06-29

颜色分类Leetcode与数据科学书籍推荐

颜色分类Leetcode DS-ML-书籍该存储库包括有关数据科学、机器学习和统计方法的书籍。以下是推荐的几本书籍： 1. 《统计学习的要素 (ESL)》作者：Trevor Hastie、Robert Tibshirani 和 Jerome Friedman 本书在一个共同的概念框架中描述了这些领域的重要思想。虽然方法是统计的，但重点在于概念而非数学。书中给出了大量示例，并使用了丰富的彩色图形。对于统计学家和对科学或工业数据挖掘感兴趣的读者来说，本书是一种宝贵的资源。涵盖内容广泛，从监督学习（预测）到无监督学习，主题包括神经网络、支持向量机、分类树和提升方法，是对这些主题的首次综合处理。

数据挖掘 9 2024-10-30

Data Mining Report DSD数据挖掘标准

数据挖掘标准里的 PMML 规范，挺适合做模型互通用的。如果你做的是模型导出、模型部署这块，那这个标准就蛮值得了解下。用的是 XML 格式，解析起来不复杂，像用DOM4J或者Java的 XML 库都能搞定。 PMML这套规范最大的优点就是统一。不同的数据挖掘工具之间，用 PMML 格式交换模型文件，省了不少麻烦。比如你用 R 训练模型，部署的时候想用 Java，直接转成 PMML 就行，省得重写逻辑。 CRISP-DM这个流程也比较经典，适合做数据项目的全流程规划。你要是新带项目，或者想梳理清楚数据挖掘的步骤，按照这个来走，比较靠谱。相关文档我给你列在下面了，包含流程、视图解析，还有中文版的优

数据挖掘 0 2025-07-01

Web Data Mining数据挖掘技术与应用

Web 数据挖掘的百科全书级资源，内容真的是够全，够硬。Apriori 算法、PrefixSpan、监督学习、Web 爬虫，你想找的挖掘思路基本全能翻到。嗯，目录细，像我这种看文喜欢跳着看的人简直太友好了。第 1 到 5 章是基础，讲了数据挖掘的各种算法，还配了实际应用的示例。Apriori怎么搞、支持向量机怎么调、聚类到底有哪些坑，讲得都挺透。你要是还不太熟这些概念，可以先从这部分啃起，慢慢来不着急。第 6 章开始就进主菜了，Web 相关的部分真心精彩。像信息检索、搜索引擎的倒排索引、网页预，全都有。写得还挺贴地气，哪怕是非搜索专业的前端看也能懂。停用词移除、词干提取这些步骤讲得也挺细。

数据挖掘 0 2025-06-14

Tugas-Data-Mining数据挖掘实战项目

数据挖掘项目的操作流程在“Tugas-Data-Mining”里安排得挺系统的。用的是 Jupyter Notebook，写代码、跑模型、看图表都方便，适合想动手练数据的你。从数据导入、清洗、特征工程到建模、评估都有覆盖，像逻辑回归、KMeans、交叉验证这些也都用上了。Notebook 里步骤写得还挺清楚，新手也能跟得上。整体偏实践型，适合拿来做课程作业或复盘自己的数据流程。

数据挖掘 0 2025-06-23

颜色分类LeetCode我最喜欢的R包

颜色分类 LeetCode：我最喜欢的 R 包整理宇宙。- 数据操作语法：用于处理分类变量（因子）的工具。- 使用图形语法创建优雅的数据可视化。- 解释字符串文字，使处理日期变得更容易。- R 的前向管道运算符。- 函数式编程工具，读取矩形文本数据和 Excel 文件。- 轻松收获（刮取）网页。- 用于常见字符串操作的简单、一致的包装器。- 简单的数据帧，使用 “spread()” 和 “gather()” 函数轻松整理数据可视化。- 用相关信息装饰 “ggplot”。- 从单一颜色创建色标。- 'ggplot2' 的简化绘图主题和绘图注释。- 以交互方式探索和可视化您的数据。- 使用字体的工

统计分析 18 2024-10-30

Data Mining Concepts and Techniques 2.0数据挖掘技术手册

这本《Data Mining Concepts and Techniques 2ed 1/2》真的挺适合你，是如果你在做数据挖掘相关的工作。这本书讲得全面，涵盖了数据挖掘领域的最新技术和研究成果，比如时序数据、流数据以及多媒体和 Web 数据的挖掘。如果你需要了解具体的算法和实现方式，它也了许多易懂的伪代码，适合大规模数据挖掘项目。尤其是相比第一版，第二版的内容更新了不少，加入了多最新的技术进展，甚至还结合了机器学习和统计学的更多资料哦。简直就是数据挖掘领域的必备手册，适合开发人员、研究人员或者是教学使用。如果你在做数据挖掘的实际项目，这本书的知识和技巧肯定会对你大有。你可以先从它的伪代码和

数据挖掘 0 2025-06-25