数据挖掘（机器学习）课程报告及Weka源码及相关论文

机器学习常用开源数据集 在进行机器学习项目时，使用真实数据至关重要。许多开源数据集涵盖了多个领域，为机器学习研究和应用提供了丰富的资源。 寻找开源数据集的途径： 数据仓库平台: 许多平台专门收集和整理开源数据集，例如 Google Dataset Search、Kaggle Datasets、UCI Machine Learning Repository 等。 相关领域网站: 许多研究机构或组织会发布自己领域内的开源数据集，例如医疗、金融、图像识别等。 数据挖掘、机器学习、深度学习的区别 数据挖掘 侧重于从数据中发现模式和规律，并利用算法模型进行分析。其核心目标是揭示数据变量之间的关系，

此存储库包含我完成的清华大学机器学习和数据挖掘课程项目。

此资源涵盖了斯坦福大学Andrew Ng在Coursera平台上教授的机器学习课程，需要约60小时的学习时间投入。课程通过实践教学介绍了机器学习的基础知识，包括线性回归、逻辑回归、神经网络和支持向量机等常见的有监督学习算法。此外，还涵盖了偏差和方差、L2正则化、误差指标以及学习/验证曲线等概念。课程还包括无监督学习算法如k均值聚类和降维技术。最后，课程介绍了推荐系统和大规模机器学习的相关内容。

使用 Spark、PySpark、Spark 管道、Jupyter Notebook 学习数据挖掘机器学习

Weka (怀卡托智能分析环境) 是一款开源的机器学习和数据挖掘软件，基于Java环境开发。它提供数据预处理、关联规则分析等功能，是SPSS Clementine等商业软件的免费替代方案。

机器学习方向的代码资源里，《机器学习及深度学习笔记》算是比较全的一个，内容覆盖从基础数学到深度模型推导，还夹杂了不少实用代码，调包也好，手写也行，反正就是手把手教你怎么搞。基础数学部分挺扎实的，像线性代数、概率论这些底层知识，不只是讲概念，还会结合算法怎么用，推公式也都讲得比较清楚，适合那种想搞懂底层逻辑的你。算法实现这块有意思，常用的分类、聚类、回归，每种都配了 Python 调包和手推版本，实用性还蛮强的。比如用sklearn一行就能搞定逻辑回归，再教你自己推一遍。配套的资源也挺多的，比如下面这几个文章：一个讲Python 实现的主流算法，一个梳理了常用开源数据集，还有一个主打表格数据的，

weka 的安装包里自带源码，weka-src.jar解压就是，想看内部实现或者自己改点东西方便。机器学习算法基本都有，分类、回归、聚类，甚至关联规则挖掘都支持，挺全的。界面虽然有点老，但操作上手快，试个算法啥的也就几分钟事儿。 源码结构比较清晰，接口设计得还不错。如果你打算自己实现算法，参考它的接口文档是个不错的起点。比如你要自己写个分类器，继承Classifier类再实现几个方法就差不多能跑了。想深入点的，还可以做些可视化工具扩展，思路上也挺适合抄的。 有一本书《数据挖掘：实用机器学习技术》配套讲得细，里面的例子几乎都能直接跑在 weka 上。哦对了，weka是新西兰的一种鸟，工具名也挺有

详细介绍了Weka在关联分析、聚类分析、分类分析中的应用，并提供实验报告。

机器学习的发展中，有一条被称为“没有免费的午餐”定理。简单来说，它指出没有一种算法能够解决所有问题，尤其是在监督学习领域。