数据挖掘理论及算法合集

推荐一本详尽介绍数据挖掘理论和算法的书籍，帮助读者深入了解这一领域的核心概念和技术。书中涵盖了数据挖掘的基本原理、常用算法以及实际应用场景，适合对数据科学感兴趣的学习者和从业者。

一系列关于数据挖掘的介绍: CH1--数据挖掘（导论）.ppt CH2--数据挖掘和商业智能的相关术语.ppt CH3--BI简介.ppt CH4--BI的不同实现方式和数据仓库.ppt CH5--数据挖掘（过程）.ppt CH6--挖掘关联规则.ppt CH7--分类和预测.ppt CH8--聚类.ppt

涵盖数据挖掘入门所需的理论知识，适合从事商业智能行业的人士学习。

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。

这本数据挖掘讲义不仅适合初学者，还能深入解析数据挖掘的理论与实际应用。

如果你对数据挖掘、商业智能（BI）等领域感兴趣，这份课程资料挺适合你。它从基础的商业智能到数据挖掘的核心技术，涵盖了多实用的知识。比如，讲到了如何通过OLAP和数据仓库技术，企业数据，进而辅助决策。而数据挖掘则教你如何从海量数据中提取出有用的信息，发现隐藏的规律。资料中还提到了一些实际的应用场景，比如客户购买行为预测、市场趋势等，不管你是初学者还是有一定基础，都能从中受益。课程中涉及的SQL Server平台和回归也实用，了解了这些，你就能更好地驾驭数据。总体来说，资料内容详细，涵盖面广，如果你对数据和挖掘有兴趣，这份资料会给你一个不错的入门与提升的机会。你可以通过实际案例来更好地理解概念，逐

数据挖掘方向的资料真不少，尤其是论文这块，整整三大部分，干货挺足的。你要是最近在搞机器学习或者聚类，肯定能从里面翻出点有用的东西。嗯，我自己用的时候最顺手的是那篇关于聚类算法的，应用场景讲得比较接地气，看完就能上手。 数据挖掘领域的经典论文集合，分成三部分整理，逻辑清晰、分类还挺全的。适合平时喜欢翻资料、做调研的朋友。每篇文章都配好标题和链接，点进去就能直接看内容，响应也快，不用跳转好几层。 聚类算法的那篇文章，讲了好几种主流的做法，像是 K-means、DBSCAN 这类。里面还有应用案例，比如用在电信用户行为上，挺实用的。你做推荐系统或者画像建模，能直接套用思路。 还有一篇讲特征选择的，用

数据挖掘是从大量数据中提取有价值知识的过程，结合了计算机科学、统计学和机器学习等多个领域的技术。在这个PDF资源合集中，我们可以深入探讨数据预处理的重要性，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据减少。此外，还涵盖监督学习、无监督学习和半监督学习方法，如决策树、聚类和关联规则学习。深度学习模型如神经网络、卷积神经网络和循环神经网络在数据挖掘中的应用也将被详细探讨。开源工具和库如R语言的caret和tidyverse，Python的pandas、numpy、scikit-learn，以及专有软件如SAS、SPSS和Tableau也将被介绍。数据可视化工具如matplotlib、seaborn和gg

本书深入浅出地阐述数据挖掘的基本原理，并结合实际案例，对经典数据挖掘算法进行详细解析。