CAP4770_P5数据挖掘项目的实施

评估数据挖掘项目的特点，参与人员及其角色分析，方法论和关键步骤。

P3项目爬虫代码MATLAB编写，奥尔堡大学367 ROB3小组在操纵环境第三学期项目中使用的数学模型和编程文件。代码文件夹包含了用于Crust Crawler和Myo Band编程的cpp和头文件，建模文件夹则包含了用于正向和反向运动学以及动力学的MATLAB脚本。

问题摘要：学生无法根据他们在课程中的表现以及与课程的在线学习环境(moodle)的互动来预测他们的最终成绩。目的：研究数据挖掘技术，对Moodle上的数据实施最适用的模型，对学生的成绩进行预测。任务包括：研究不同的数据挖掘技术，审查在类似领域实施的模型，查看在所述问题的领域中实现的其他模型。确定最适用于对Moodle格式的数据进行预测的技术，在给定的上下文中设计独特的数据预测模型，比较和评估所选模型与现有数据模型的准确性，展示研究结果，可视化结果。

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

数据挖掘项目 作者： Philippe CHARRAT 和 Clément CORNU 目标： 使用 Python 创建推荐系统（开发中）

商户在特定日期如“黑色星期五”和“双十一”等促销活动中可能会吸引一些一次性购物的新买家，商家需要识别谁可以转化为重复购买者以减轻促销对未来销售的影响。数据文件说明如下： 字段名称 | 定义---|---|---user_id | 用户唯一 ID年龄范围 | 用户年龄范围：50 时为 7 和 8；0 和 NULL（未知）性别 | 用户性别：女性 0，男性 1，NULL（未知）商户编号 | 商家唯一 ID标签 | 取值 {0, 1, -1, NULL}，1 表示用户是商家的重复购买者，0 表示相反，-1 表示用户是潜在重复购买者

Aztech 数据挖掘项目的最终成果。

汇集数据挖掘领域专业人士的精选项目，展示数据挖掘实践应用与创新。

这篇文章讨论了数据挖掘领域中关联规则的Aprior算法实现。这段程序是从网络上找到的，原作者未知，作者仅进行了轻微修改。如果您知道原作者，请联系我，我将感激不尽。