数据挖掘入门实践

优化数据挖掘实践

优化数据挖掘实践以提升结果质量和效率。

数据挖掘 14 2024-07-18

数据挖掘实践指南

数据挖掘实践指南 这份指南提供了数据挖掘实验室中一系列实验，涵盖了数据预处理、关联规则挖掘、分类、聚类等常见任务。每个实验都包含详细步骤和代码示例，帮助您快速掌握数据挖掘技术。 实验列表 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-Growth算法 分类：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机 聚类：K-Means算法、层次聚类 获取代码与数据 实验所需代码和数据集可通过实验室平台获取。

数据挖掘 18 2024-04-30

数据挖掘实践5

用例1参数：- 路径文件序列- 类的位置（-1为最后一个）- 路径文件开发- 将创建cls的路径输出：具有最佳选择的cls 用例2参数：- 路径cls（分类器）- 路径文件测试- 输出文件路径输出：带类的文件

数据挖掘 13 2024-04-30

数据挖掘算法入门

掌握数据挖掘算法是成为数据分析专家的关键。这篇文章系统讲解了十大经典算法，助你轻松理解数据挖掘的基本原理。

数据挖掘 20 2024-05-13

数据挖掘入门指南

数据挖掘作为信息时代的利器，在各行各业的应用日益普及，深刻影响着数据分析和处理方式。

数据挖掘 17 2024-05-19

数据挖掘入门指南

利用天池二手车数据，通过 Pandas_filing 生成数据报告。为便于查看报告，请在 Jupyter Notebook 中打开。

数据挖掘 18 2024-05-21

数据挖掘理论与实践

本书系统介绍了数据挖掘领域的知识体系和技术创新。在全面回顾前沿进展的基础上，第2版增加了挖掘流、时序、序列数据以及时空、多媒体、文本、Web数据等新内容。可作为该领域的学者、研究者和开发者的参考书，也可作为计算机及相关专业高年级本科生、研究生的教材。

数据挖掘 15 2024-06-06

数据挖掘入门必读

想学习数据挖掘？这本经典教材不容错过！它由数据挖掘领域的大师级人物撰写，为你揭开数据挖掘的奥秘。

数据挖掘 10 2024-05-12

数据挖掘入门指南

这是一本由外国作者撰写的优秀数据挖掘入门教程，特别适合初学者，侧重于实际应用。随着技术的发展，数据挖掘在各个领域中的应用日益广泛。

数据挖掘 18 2024-07-18