Data Mining Coursera课程“数据挖掘中的模式发现”代码Python

探索数据挖掘领域中模式发现的奥秘，汇集丰富的学习资源，助力深入理解和实践。涵盖核心概念、算法原理、应用案例等，帮助构建扎实的知识体系。

嘿，数据挖掘这块，如果你对数据库和模型训练感兴趣，挺推荐你试试这款资源。它基于Python3和Jupyter Notebook环境，操作简单。只需要下载相关的数据库，把文件复制到Jupyter Notebook中，就能运行两个文件，进行数据和。你不用担心流程复杂，相关的操作步骤已经清晰地在两个 IPython 笔记本中了，操作起来还挺方便的。 此外，资源里也涉及了Kaggle数据集，适合那些刚入门的数据挖掘爱好者。如果你对视频游戏销售数据感兴趣，也可以从这份作业中获得一些启发。通过这样一个实际案例，你能更好地了解如何应用 Python 进行数据，尤其是在数据挖掘和上的技能。 ，挺适合做数据的练

Python进行数据挖掘 该资源为作者在CSDN平台上撰写的支持Python数据挖掘和数据分析的文章。主要内容包括Python在数据挖掘、机器学习、文本挖掘等领域的算法实现代码，帮助读者深入理解这些技术的实现方式。为了适应Python 3.x版本，本资源对原始代码进行了相应修改，与Python 2.x版本略有不同，读者在使用时请注意其差异。这一资源主要聚焦于基础知识，适合初学者，如果文章中有错误或不足之处，欢迎大家提出宝贵意见。感谢您的支持与鼓励，希望能一起进步。更多内容请参见CSDN博客效果图，若您觉得该资源有帮助，请帮忙点个Star，您的支持是作者继续分享的动力。共勉，数据挖掘知识分享。

这是Coursera提供的一门关于数据挖掘的在线课程。

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

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，

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

知识发现的前沿玩法和数据挖掘的高级技巧，藏在《Advanced Techniques in Knowledge Discovery and Data Mining》这本书里。内容挺硬核的，但不是那种看了头疼的纯理论，里面有不少实际可落地的思路，尤其适合已经入行一段时间、想往深水区探索的你。 英文原版的内容，讲得蛮系统，从数据挖掘的基本流程，到专家系统里的知识获取方法都有覆盖。专家系统和知识发现这块讲得挺细，还穿插了不少案例场景，对提升建模和特征提取能力挺有的。 高清扫描版，虽然偶尔有点小 OCR 识别瑕疵，但整体质量不错。Springer出版，老牌学术出版社，靠谱的。2005 年出的，不过内容

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