中文教程
当前话题为您枚举了最新的 中文教程。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
SAS中文教程
SAS（统计分析系统）是国际公认的统计分析软件，由美国北卡罗来纳州立大学开发。SAS历经多年发展，现已广泛应用于各领域。
统计分析
8
2024-05-15
Matlab中文教程
提供详尽易懂的Matlab中文教程，助您深入掌握MATLAB语言。
Matlab
9
2024-04-30
MongoDB Java 中文教程
这份中文教程将引导你使用 Java 操作 MongoDB 数据库，让你轻松上手 MongoDB。
MongoDB
12
2024-04-29
SQL 2005 中文教程
此教程提供 SQL 2005 的中文说明和指导，方便初学者和有经验的用户学习和使用该数据库管理系统。
SQLServer
10
2024-04-30
SPSS 17.0 中文教程
本教程提供适合初学者学习的 SPSS 17.0 中文文字版本。
统计分析
11
2024-05-20
MyBatis中文教程详解
MyBatis最初是apache的一个开源项目iBatis，于2010年迁移到google code并更名为MyBatis。2013年11月再次迁移到Github。
MySQL
9
2024-08-30
MDX中文教程优化
MDX是多维表达式（Multi-Dimensional Expressions）的缩写，是一种编程语言语法，用于定义和操作多维数据对象。尽管与SQL在某些方面相似，但MDX具有独特的功能和直观性，适用于多维数据分析场景。
SQLServer
9
2024-07-27
WEKA中文教程-文字结果
提供中文版WEKA教程，帮助用户理解和使用WEKA进行数据分析。
Hadoop
13
2024-05-13
WEKA数据挖掘中文教程
WEKA全称怀卡托智能分析环境，源代码可通过http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka获取。WEKA是新西兰的一种鸟名，其主要开发者也来自新西兰。作为公开的数据挖掘工作平台，WEKA集成了多种机器学习算法，涵盖数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及交互式可视化。想要实现数据挖掘算法或集成自己的方法到WEKA中，并不是一件困难的事情。
数据挖掘
6
2024-07-24
WEKA中文教程：SimpleKMeans参数解析
SimpleKMeans重要参数
SimpleKMeans作为WEKA中常用的聚类算法，其参数设置对聚类结果有显著影响。
核心参数：
numClusters：指定聚类数量，即K值。
seed：随机数种子，用于初始化聚类中心点，影响结果稳定性。
maxIterations：最大迭代次数，控制算法运行时间和收敛程度。
其他重要参数：
preserveInstancesOrder：是否保持实例顺序，影响结果的可解释性。
distanceFunction：距离函数选择，决定数据点相似度计算方式。
参数选择建议：
numClusters 需要根据具体数据和问题进行调整，可以通过观察聚类结果的评估
Hadoop
15
2024-05-15