2010-2011

这份课件来自北京大学信息科学技术学院，涵盖了2010-2011学年春季学期数据挖掘课程的教学内容。

根据文献计量学的原理和方法，对河南科技学院学报(自然科学版)2010-2011年间的文献、作者和引文等进行了统计分析，全面评估该刊的出版质量和发展状况，为其进一步发展提供科学依据。研究结果显示，该刊的文献量稳定，信息量丰富，但期均文献量略高；存在稳定的核心作者群体，但合作结构待优化；基金支持文献比例有待提高；作者合作意识强，合著率较高。同时，研究发现了若干问题，并提出了相关解决方案。这些分析结果有助于客观评估该刊物的整体质量，为其持续发展提供参考。

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音乐数据的节奏感，2011ISMIS 数据集拿捏得挺准。数据量不算大，起来还挺顺手，适合用来练分类模型，尤其是多分类那种。你要是玩过 KNN、SVM、决策树之类的算法，这个数据集拿来试试效果蛮直观。里面是音频的特征提取结果，不用你自己撸音频文件，省心不少。 2011ISMIS 的测试集部分也挺有意思，拿来做模型验证刚刚好。不用再折腾数据预，格式都规整过了。字段就是基本的向量特征+类别标签，直接喂模型就行。响应也快，调参的时候效率高。 和Lastfm、MovieLens这些推荐系统数据集比，ISMIS 更偏向于传统分类场景。对想练习模型性能对比、混淆矩阵的朋友来说，挺适合的一个练手素材。 资源在

如果你正在做轻量级数据库开发，**SQLite**绝对是一个不错的选择。它小巧灵活，可以直接嵌入到应用程序中，省去了搭建和维护大型客户端-服务器数据库的麻烦。比如，开发桌面应用、嵌入式系统，或者小型的 Web 应用时，SQLite 都能稳定可靠的数据库支持，而且配置也挺。书中详细了如何使用 SQLite，帮你一步一步开发一个数据库驱动的应用程序，保证项目既高效又不复杂。 SQLite 的另一个优势是，数据库本身比较小，性能也相对较好，不会占用过多的系统资源。这对于需要嵌入式系统支持的小项目来说，有优势。虽然它不如 MySQL、Oracle 这些重量级的数据库那么强大，但对于大多数日常开发来说，

这本由张志勇撰写的第二章节，是一份活性文档，支持编辑和制作课件，内容详尽且全面。

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