数据挖掘算法汇总

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数据挖掘考题的整理打印，算是我期末前最靠谱的复习伙伴之一了。内容都是自己根据课堂重点手动汇总的，题型覆盖得挺全，印出来复习效率高不少，省得来回翻 PPT 和教材，眼睛都累。中南大学的数据库考题也挺经典的，题量适中，还能搭配 Oracle 的考题一起刷，思路就比较开了。像这份中南大学的题、Oracle 考题解析，你可以根据自己掌握的程度分模块做。手写总结的编译原理也不错，尤其适合临时突击用，像这个总结，逻辑梳理得还挺清楚，能帮你快速搞懂核心考点。还有像 DB2、HBase 这些偏工具型的考题，比如DB2 认证题和HBase 重点材料，就比较适合已经入门的同学查缺补漏。如果你平时就对搜索排序算法感

本项目汇集了我的数据挖掘研究成果。其中包括经典的事务挖掘算法 Apriori 和 FP-Growth。此外，还涵盖了共置模式挖掘算法，这是我研究生学习的重点领域。

数据挖掘通过从大量数据中提取模式来揭示隐藏的知识，这些模式有效、新颖、有用、可靠且可理解。

Apriori算法 FP-Growth算法 K-Means算法 KNN算法 Naïve Bayes算法 SVM算法 决策树算法 关联规则算法 回归算法 聚类算法

涵盖了常用的数据挖掘算法，深入浅出的介绍了它们的原理和应用。

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。

遗传算法、后向传播等数据挖掘经典算法的完整程序范例

如果你正准备数据挖掘考试，这份《数据挖掘考试算法实现》绝对是个不错的选择。它涵盖了数据挖掘中的核心算法，能帮你快速掌握常见算法的实现。比如决策树算法，你可以通过它了解如何用特征划分数据，ID3、C4.5 和 CART 的实现都有涉及。神经网络的基础知识也有，像是前馈神经网络、反向传播、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）都能找到示例代码。如果你对聚类算法感兴趣，K-Means、层次聚类和 DBSCAN 的代码也都能轻松搞定。对于一些需要数据的场景，数据平滑和数据正则化的技巧，能帮你有效地清理和优化数据。想深入理解这些算法的原理并实际运用？这份资料里的代码实现就是你学习伙伴。而且，结合