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数据挖掘与分析的源代码

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简介：
本书提供了关于数据挖掘和分析的实际指导和技术洞察，包含了大量实践性的源代码示例，帮助读者深入理解并运用相关技术。 数据挖掘源代码与数据案例。

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  • 数据挖掘与分析的源代码
    优质
    本书提供了关于数据挖掘和分析的实际指导和技术洞察，包含了大量实践性的源代码示例，帮助读者深入理解并运用相关技术。 数据挖掘源代码与数据案例。
     
  • Python数据分析与挖掘的代码和源数据
    优质
    本书提供了丰富的Python编程实例及大量原始数据集，旨在帮助读者掌握使用Python进行数据分析与挖掘的技术。 本资料主要基于《Python数据分析与挖掘实战》一书中的源代码和数据。所有代码均已测试通过，旨在利用Python进行数据分析和挖掘。内容涵盖了数据获取、预处理及规范化、建模以及可视化等方面。
     
  • 数据挖掘与分析源码（大数据）.zip
    优质
    该资源为《数据挖掘与分析》相关的大数据源代码集合，涵盖数据分析、机器学习及数据可视化等领域，适用于科研和项目实践。 此压缩包包含了一整套的代码程序，对于需要学习和了解大数据分析与挖掘的人来说是一份很好的资源。
     
  • 数据分析与挖掘
    优质
    《数据分析与挖掘》是一门探索数据背后的规律和价值的学科，通过统计学、机器学习等方法对大量数据进行分析，帮助企业或个人从海量信息中提取有价值的知识。 关于数据分析的几篇论文以及数模课程中的数据分析课件和软件应用资料。
     
  • Python数据挖掘：《Python数据分析与挖掘实战》源码及学习心得-源码
    优质
    本资源包含《Python数据分析与挖掘实战》一书的完整源代码和学习笔记，适合希望深入理解并实践Python在数据科学领域应用的技术爱好者。 《Python数据分析与挖掘实战》一书涵盖了多个章节的内容： - 第1章：数据挖掘基础。 - 第2章：Python数据分析简介。 - 第3章：数据探索。 - 第4章：数据预处理。 - 第5章：挖掘建模。 - 第6章：电力窃漏电用户自动识别技术探讨。 - 第7章：航空公司客户价值分析方法研究。 - 第8章：中医证型关联规则的深度挖掘与应用。 - 第9章：基于水色图像进行水质评价的方法介绍。 - 第10章：家用电器用户的使用行为分析和事件识别策略。 - 第11章：应用系统的负载分析以及磁盘容量预测技术研究。 - 第12章：电子商务网站用户的行为模式分析及个性化服务推荐机制探讨。 - 第13章：财政收入影响因素的深度剖析与预测模型构建方法介绍。 - 第14章：基于基站定位数据进行商圈市场潜力评估的技术应用案例分享。 - 第15章：电商产品评论的情感倾向性自动识别技术研究。
     
  • MATLAB代码LASSO-数据挖掘：数据分析
    优质
    本项目运用MATLAB编写LASSO算法代码，旨在进行高效的数据分析与特征选择，适用于数据挖掘领域中复杂数据集的处理。 在MATLAB代码的lasso数据挖掘及数据分析部分包括了十六种回归算法： 1. LinearRegression 2. KNeighborsRegressor 3. SVR（支持向量回归） 4. Lasso 5. Ridge 6. MLPRegressor (多层感知器回归) 7. DecisionTreeRegressor (决策树回归) 8. ExtraTreeRegressor (极端随机森林回归) 9. AdaBoostRegressor (自适应增强回归) 10. GradientBoostingRegressor（梯度提升回归） 11. BaggingRegressor（装袋法回归） 12. XGBRegressor（XGBoost 回归器） 13. RandomForestRegressor（随机森林回归器） 14. Xgboost 15. LightGBM (轻量级梯度提升机) 16. Catboost 此外，还包括了以下分类算法： - GaussianNaiveBayes(GNB) - 高斯朴素贝叶斯 - BernoulliNaiveBayes(BNB) - 伯努利朴素贝叶斯 - MultinomialNaiveBayes(MNB)- 多项式朴素贝叶斯 - LogisticRegression(LR) - StochasticGradientDescent(SGD) (随机梯度下降法) - PassiveAggressive
     
  • 数据分析与挖掘.zip
    优质
    《数据分析与挖掘》是一本全面介绍如何从大量数据中提取有价值信息的专业书籍。书中涵盖了统计学、机器学习等领域的知识和技能，适合初学者及专业人士阅读参考。 包含十几万条电话、短信、网络及APP数据资源的集合，适用于“Python数据挖掘处理完整项目及详细解释”这篇博客的内容。
     
  • Python数据挖掘与分析
    优质
    《Python数据挖掘与分析》是一本详细介绍如何使用Python进行高效数据分析和数据挖掘的技术书籍，适合希望掌握数据科学技能的数据分析师、程序员阅读。 这是一本很好的讲解Python数据分析与数据挖掘的教材，包含了许多实例，非常适合跟踪学习，并且内容非常详细。
     
  • 淘宝的数据挖掘与分析
    优质
    《淘宝的数据挖掘与分析》是一本深入探讨电商平台数据分析技术的应用书籍，聚焦于淘宝平台，涵盖用户行为分析、商品推荐系统及市场趋势预测等多个方面。 完整版淘宝单类商品全品类数据挖掘及数据分析代码包括了requests、pandas、matplotlib、xlwt以及jieba和wordcloud等库的使用。由于爬虫部分执行需要几秒时间，因此这部分内容被注释掉了，在实际使用时可以取消注释以激活相关功能。
     
  • SAS数据挖掘的源代码
    优质
    《SAS数据挖掘的源代码》一书深入浅出地介绍了使用SAS编程语言进行数据分析与挖掘的方法和技巧，包含大量实用案例。 SAS数据挖掘源代码涵盖了主成分分析、因子分析、判别分析以及聚类分析等多种统计方法，并包含假设检验等内容。