优化清华大学大数据课程01

清华的大数据课程，硕士级别的内容，资料质量真的挺硬核。整个课程偏理论基础扎实，适合你想系统梳理大数据框架和数据挖掘算法的时候翻一翻。内容覆盖得还挺全，从数据挖掘、Oracle、MATLAB到模式识别，都有实战相关的作业和课件，学习的时候不会太抽象，比较好吸收。课程资料是内部流出的，像数据挖掘 Homework 2Weka、ACCESS 课件合集、Oracle 数据库培训指南这些都蛮值得下载看看。你用的工具越多，能切入的点也越多。如果你正打算系统复盘下大数据基础，或者找项目素材练练手，这批资料还挺有用的，搭配点实际项目做练习效果更好。对了，记得科学存档哈。

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清华大学软件学院的第二次数据挖掘大作业，挺适合想练手 Weka 的你。内容主要围绕几个经典的分类算法和 关联规则挖掘，上手快、资料也多，适合新手熟悉工具的同时理解算法思路。 Weka 的关联规则挖掘操作还算直观，像 Apriori 算法，只要理解了最小支持度和置信度这些基本概念，用起来不难。比如设置 minSupport=0.1，容易就能跑出一堆有趣的规则。 分类算法部分，也有不少能玩的，比如 J48 和 NaiveBayes，适合对比体验不同模型的输出效果。你可以用自带的 weather.arff 文件跑一跑，效果挺直观的。 几个相关链接也挺有用，像WEKA 关联规则挖掘教程就比较系统，讲得

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