数据中毒

基于 MATLAB 开发的砷中毒预测模型，该模型能够有效预测砷中毒风险。

matlab 代码的影响力攻击还挺有意思的，结合 Python 的 KKT 攻击一块看，能搞出一套更强的数据中毒策略。实验代码复现的是庞伟哥那篇和斯坦哈特、珀西·梁合作的论文，重现度高，拿来就能跑。 Python 部分写了大多数的攻击和防御逻辑，版本选得比较老：Python 2.7.16、cvxpy 0.4.11、Tensorflow 1.12.0这些，得注意下环境。MATLAB 部分主要是生成诱饵参数，还有最小-最大类的攻击代码，全都放在matlab/文件夹下，路径啥的要自己改下。 挺贴心的一点是，作者把数据集都打包好了，.npz和.mat格式都给了，Python 和 MATLAB 各取所需

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。

此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中，中间不读取至内存，满足大数据处理需求，适用于负荷曲线大数据提取。

数据的多样性，数据库的底子就扎实。无论是数字还是图像、音频，甚至是雷达信号，都能整整齐齐地存在数据库里。你要搞清楚“数据”这玩意儿是干啥的，建议从“数据的定义”和“特点”入手，基本概念吃透了，后面建表、查库才顺手。嗯，这节内容虽然看着基础，其实挺关键，别跳过。

超市销售里的商品搭配，总能挖出不少有意思的东西。像“啤酒配尿布”这种经典案例，其实就是数据挖掘的典型应用。文档里结合了数据仓库和OLAP的结构，围绕超市销售场景，从维度建模到宽表设计，讲得还挺清楚的。 前期的数据理解部分做得蛮细，事实表、商品表、时间表这些都搭得比较标准。模型用的是多维方式，能支持后面灵活的操作。维度表的分层设计也挺有参考价值，尤其是商品分类和时间粒度这块。 准备阶段提到了数据清洗和特征选择，说白了就是去脏数据、挑重点，这步做得好后面才能稳。宽表设计也值得一看，把多个维度合在一起，查询和建模效率都能提不少。 文档中了如何搭建多维数据集，像时间、商品、商店这些维度组合后能做出不少

通过ADO.NET访问SQL Server 2008数据库，可在学生信息表S中插入记录信息。

数据库数据文件

Python 数据挖掘的入门数据，清洗练手都挺合适的，格式规整，字段也比较全，拿来直接开练没啥障碍。

从MySQL数据库导出的文件包含四个数据表，已填充部分数据，可供下载以进行实例操作。