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中山大学的数据挖掘与机器学习课件

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简介：
本课程件由中山大学精心打造，涵盖数据挖掘和机器学习的核心概念、算法及应用实践，旨在培养学生在大数据环境下的分析能力和模型构建技巧。 中山大学数据科学与计算机学院《数据挖掘与机器学习》课程课件个人整理版（附带些许笔记），深入浅出，适用于机器学习入门的同学。

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  • 中山大学的数据挖掘与机器学习课件
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    本课程件由中山大学精心打造，涵盖数据挖掘和机器学习的核心概念、算法及应用实践，旨在培养学生在大数据环境下的分析能力和模型构建技巧。 中山大学数据科学与计算机学院《数据挖掘与机器学习》课程课件个人整理版（附带些许笔记），深入浅出，适用于机器学习入门的同学。
     
  • 数据挖掘与机器学习PPT
    优质
    本PPT旨在介绍数据挖掘和机器学习的基本概念、技术方法及其应用案例，适合初学者快速入门及专业人士交流参考。 机器学习与数据挖掘PPT涵盖了从基础理论到实际应用的全面内容，旨在帮助学生和技术爱好者深入了解这两个领域的关键概念、技术和方法。通过丰富的案例分析和实践操作，参与者可以掌握如何利用现有工具进行有效的数据分析，并探索最新的研究趋势和发展方向。此外，该课程还讨论了机器学习与数据挖掘在不同行业中的具体应用场景及其所带来的挑战和机遇。
     
  • Orange：数据挖掘与机器学习软件.zip
    优质
    Orange是一款用户友好的数据挖掘和机器学习软件工具包，集成了丰富的可视化组件，使数据分析更加直观高效。 Orange 是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，功能友好且强大。它拥有快速而多功能的可视化编程前端，方便用户浏览数据分析与可视化，并集成了Python用于脚本开发。该软件包含了一系列数据预处理工具及全面的功能模块，支持数据账户管理、转换、建模、模式评估以及探索等操作。Orange 使用 C 和 Python 编写，其图形库则基于跨平台的 Qt 框架构建。
     
  • 山东大学数据仓库与数据挖掘复习题.docx
    优质
    这份文档《山东大学数据仓库与数据挖掘复习题》包含了该课程的核心知识点和典型例题，旨在帮助学生深入理解和掌握数据仓库及数据挖掘的基本概念、技术方法及其应用。适用于备考的复习材料。 潘鹏老师提供的2021年5月的复习题资料。
     
  • 哈工大《数据挖掘》课程课件与学习资料
    优质
    本资源包包含哈尔滨工业大学官方发布的《数据挖掘》课程全套课件及辅助学习材料，适合对数据科学感兴趣的学员深入研究。 哈工大的数据挖掘课程课件是很好的学习资料，适合用于团队合作项目或个人自学。
     
  • 山东大学软件学院数据挖掘课程期末总结
    优质
    本段落是对山东大学软件学院数据挖掘课程的学习成果进行回顾与总结，涵盖了理论知识、实践项目及团队合作等方面。 数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息的过程。其基本步骤包括明确目的、收集与处理数据、进行数据分析，并最终撰写报告展现结果。其中，数据处理环节尤为重要，它涵盖了清理、集成、变化及归约等多种任务。 大数据的4V理论指出了数据四个主要特征：量大（Volume）、种类多（Variety）、速度快（Velocity）和价值密度低（Value）。在数据分析中涉及多种度量尺度，如定类尺度、定序尺度等。每种尺度都有相应的集中趋势及离散度量方法。 相似性和相关性是数据挖掘中的两个重要概念。常见的相似性度量包括余弦相似度、Jaccard系数和闵可夫斯基距离；而皮尔森与斯皮尔曼等级相关系数则用于衡量属性间的关联程度。 在进行数据预处理阶段，主要任务为清理脏数据并解决缺失值问题。脏数据通常表现为不完整、噪音或不一致等类型，并可能由多种原因造成如错误的数据收集工具和命名惯例的差异等。对于此类问题，常见的解决方案包括使用统计分析方法检测异常点以及采用回归与聚类技术处理噪声。 综上所述，数据挖掘是一项复杂的工作，需要全面地对原始信息进行深入剖析及整理加工才能提炼出关键洞察力。
     
  • 山东大学数据挖掘课程期末复习资料.pdf
    优质
    本资料是针对山东大学数据挖掘课程设计的期末复习材料，涵盖了课程的核心知识点、算法实例及习题解析，旨在帮助学生系统地回顾和巩固所学内容。 山东大学数据仓库与数据挖掘复习笔记涵盖了课程中的重要概念、理论以及实践方法。这份笔记旨在帮助学生更好地理解和掌握相关知识点，并为考试做好准备。包含了对数据仓库的结构设计，ETL过程（提取、转换、加载）的理解和应用，以及如何运用各种技术进行有效的数据分析和预测等内容。 同时，复习材料中还详细介绍了常见的数据挖掘算法和技术，如关联规则学习、聚类分析、分类与回归树等，并通过实例展示了这些方法在实际问题中的具体应用场景。此外还包括了对大数据处理框架的介绍及其使用技巧，帮助学生掌握如何利用现代工具和平台进行大规模数据分析。 这份复习资料是基于课堂讲义和个人笔记整理而成，旨在为同学们提供一个全面而深入的学习指南，在备考期间起到重要的辅助作用。
     
  • 机器学习与数据挖掘作业.rar
    优质
    这份资源文件包含了多个关于机器学习和数据挖掘领域的实践作业。涵盖了从基础理论到实际应用的各种题目，旨在帮助学生深入了解并掌握相关技术。 不同的分类算法各有优缺点。贝叶斯算法实现起来相对简单，并且随着数据量的增加可能表现得更好、更准确。然而，在实际应用中，各条件之间往往并非完全独立，这可能导致在属性增多时分类效果下降。 决策树分类算法需要对前期的数据进行充分预处理，尤其是在标签类和条件数量较多的情况下，可能会导致生成庞大的决策树结构。虽然加入旧数据可以提高其性能，但面对全新的数据集时可能表现不佳。 神经网络作为当前热门的学习方法之一，具有自适应学习能力。然而，在实际应用中，它的学习成本较高，并且容易受到无关数据的干扰。 本次作业主要研究了三种分类算法：朴素贝叶斯、决策树和神经网络。其中，实现最简单的当属朴素贝叶斯；相比之下，理解和实现后两者则需要更多的时间。
     
  • 数据挖掘的机器学习论文
    优质
    本论文深入探讨了在数据挖掘领域中应用的各种机器学习技术，旨在通过分析大量数据来发现有价值的信息和知识。文中结合理论与实践案例，为研究者提供了新的视角和技术手段，以优化现有模型并推动该领域的创新与发展。 个人整理的有关机器学习和数据挖掘的IEEE及计算机学报上的论文，内容非常全面。
     
  • 数据挖掘与机器学习实验二.doc
    优质
    《数据挖掘与机器学习实验二》涵盖了利用Python等工具进行数据分析和模型构建的具体实践操作，包括特征选择、算法实现及结果评估等内容。 基于Adult数据集，完成关于收入是否大于50K的逻辑回归分类和朴素贝叶斯模型训练、测试与评估任务。实验内容可能有所差异，仅供参考。