Dense Subgraph Discovery Algorithms A Comprehensive Review

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook is a comprehensive guide that explores data mining and knowledge discovery techniques. The book, titled Data Mining and Knowledge Discovery Handbook数据挖掘与知识发现, delves into various methodologies and applications, offering insights into extracting patterns from massive datasets. The handbook covers essential knowledge discovery methods and provides detailed explanations of algorithms, tools, and real-world applications.

本书重点介绍了用于解决数据挖掘中关键问题的实用算法，甚至可以在最大的数据集上使用这些算法。

MATLAB求导代码衍生定价的一些衍生定价活动结果。练习涵盖了衍生工具定价的不同算法，并研究了它们的特性。还探讨了与衍生产品定价有关的主题，例如估计信用违约掉期利差的代理方法。所有主题的算法均使用Python和MATLAB进行编码。此存储库中涵盖的主题方法包括： 定价： 欧洲选择 美式期权 数字选项 亚洲选项 希腊文： 欧洲选择 美式期权 数字选项 亚洲选项 定价方式： 二叉树 蒙特卡洛法 布莱克-舒尔斯公式 偏不同方程（FTCS和Crank-Nikolson方案） 减少方差的技术： 凹凸重估法 似然比法 套期保值： Delta套期保值 CDS传播代理方法（Python）： 路口横截面具有股票收益率和波动率的横截面 隐含波动率建模（Python） 半参数法 无套利条件 牛顿-拉普森寻根算法

在数学建模中，以下是10种常用算法：1. 线性规划2. 动态规划3. 遗传算法4. 模拟退火5. 粒子群优化6. 神经网络7. 支持向量机8. 回归分析9. 贝叶斯方法10. 图论算法 这些算法在解决实际问题时发挥了关键作用，是每个数学建模者必备的工具。

This review covers the third edition of Data Mining Concepts and Techniques. Written in accessible English, the epub format provides a pleasant reading experience in Adobe Digital Editions.

数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值知识的过程，结合了统计学、机器学习和数据库技术。在南京工程学院数据科学与计算机专业的课程中，数据挖掘是一门重要的专业课程，培养学生的数据分析能力，帮助他们理解并应用相关算法解决实际问题。 在数据挖掘的学习过程中，我们首先需要了解数据预处理的基本步骤，包括数据清洗（如处理缺失值、异常值和重复值）、数据集成（将来自不同来源的数据合并）和数据转换（如规范化、离散化）。这些预处理步骤对于确保后续分析的有效性和准确性至关重要。 接着，我们要深入学习各种数据挖掘方法，其中分类、聚类和关联规则是最基础的三类。分类是通过训练模型预测目标变量的类别，常见的算法有决策树、随机森林、支持向量机（SVM）和神经网络。聚类则是无监督学习，用于发现数据的内在结构，常用算法包括K-means、DBSCAN和层次聚类。关联规则用于找出项集之间的频繁模式，如Apriori算法。 在机器学习部分，除了掌握监督学习和无监督学习，还需了解半监督学习和强化学习。监督学习中，除了分类算法，还包括回归任务，如线性回归、逻辑回归和梯度提升算法（如XGBoost、LightGBM）。无监督学习则关注降维（PCA、t-SNE）和聚类。半监督学习适用于标记数据有限的情况，强化学习则通过与环境交互优化策略。 特征选择和特征工程是数据挖掘中的关键环节。特征选择减少冗余和提高模型效率，方法包括过滤法、包裹法和嵌入法。特征工程则通过构建新特征来增强模型表现。 模型评估与调优也是学习的重点。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等，针对不同问题类型，选择合适的评估标准至关重要。模型调优通常通过交叉验证和超参数调整实现，如网格搜索和随机搜索。 掌握数据挖掘工具是实践中的必备技能。R语言和Python是常用的编程语言，它们拥有丰富的数据挖掘库，如R的caret和Python的scikit-learn。同时，数据可视化工具如matplotlib、seaborn和ggplot2帮助我们理解和展示分析结果。 期末复习时，应重点回顾上述知识点，通过练习案例巩固理解，提升解决实际问题的能力。实际操作项目和模拟测试有助于检查理论知识的掌握情况。

Matlab阻滞增长模型代码 - 残留稠密网络（RDN）（Caffe）是基于论文实现的：“Y. Zhang, Y. Tian, Y. Kong, 等，2018。用于图像超分辨率的残留密集网络。CVPR，第2472-2481页。” 该实现要求的环境配置如下：操作系统: CentOS 7 (Linux kernel 3.10.0-514.el7.x86_64)CPU: Intel Xeon（R）E5-2667 v4 @ 3.20GHz x 32内存: 251.4 GBGPU: NVIDIA Tesla P4, 8GB软件:- Cuda 8.0（已安装Cudnn）- Caffe（需要matcaffe接口）- Python 2.7.5- Matlab 2017b 数据集:数据集与论文中提供的相同，读者可以直接使用或从提供链接下载。- 将“火车”目录复制到“ Caffe_ROOT / examples /”并将其重命名为“ RDN”- 将数据集准备到“数据”目录中- （可选）在Matlab中运行“data_aug.m”进行数据增强，命令示例：data_aug('data/')。 运行流程:1. 准备环境并安装所有依赖。2. 配置数据集路径并进行数据增强（可选）。3. 使用Caffe训练模型并进行图像超分辨率任务。4. 验证模型效果并进行结果分析。本实现展示了如何通过RDN模型提升图像超分辨率任务的性能，适用于需要高效超分辨率算法的计算机视觉应用场景。

Learning Hadoop.pdf #### This document, Learning Hadoop.pdf, provides a deep dive into Hadoop's core components and frameworks. Key sections cover Hadoop architecture, MapReduce processes, HDFS configurations, and best practices for managing big data with Hadoop. Each chapter offers insights into building reliable data ecosystems and efficiently handling large datasets, essential for mastering Hadoop operations.

数据查询语言（Data Query Language, DQL） SELECT SELECT * FROM table_name: 用于从指定表中选取所有列。 WHERE 子句：用于过滤结果集，只返回满足条件的记录。 示例： SELECT * FROM stock_information WHERE stockid = 'nid' AND stockname = 'str_name' 使用 LIKE 进行模糊匹配：stockname LIKE '%findthis%' 表示匹配包含“findthis”的字符串。 特殊的 LIKE 表达式：stockname LIKE '[a-zA-Z]%' 表示以字母开头的字符串；stockname LIKE '^[^F-M]%' 表示排除 F 到 M 之间的字母开头的字符串。 使用 OR 和 AND 组合多个条件：OR stockpath = 'stock_path' AND stockindex = 24 使用 NOT 关键字：NOT stocknumber = 10 使用 BETWEEN 指定一个范围：stocknumber BETWEEN 20 AND 100 使用 IN 指定一个值列表：stocknumber IN (10, 20, 30) 排序：ORDER BY stockid DESC 表示按降序排列；ORDER BY 1, 2 表示按第一列和第二列排序。 子查询：stockname = (SELECT stockname FROM stock_information WHERE stockid = 4) 表示内层查询的结果作为外层查询的条件。 DISTINCT SELECT DISTINCT column_name FROM table_name 用于返回唯一不重复的值。