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学堂云提供的数据挖掘课程课后习题。

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简介：
该课程中的数据挖掘课后习题，共包含十一章节，是由清华大学袁博老师精心设计的。我们致力于通过这些习题，为学习者提供助力，使大家能够更轻松地摆脱学习压力，从而有更多的时间投入到自己热衷的事业中。

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  • 学堂云数据挖掘课程作业题目
    优质
    本课程作业是学堂云数据挖掘课的一部分，旨在通过实践项目加强学生对数据预处理、特征选择及模型构建的理解与应用。 学堂云数据挖掘课程的课后习题共有十一章，由清华大学袁博老师授课。这将有助于大家减轻学习负担，并有更多时间去做自己喜欢的事情。
     
  • 《数据挖掘》第二版课后习题解答
    优质
    本书为《数据挖掘》第二版教材的配套参考书，提供了详尽的课后习题解析和案例分析，帮助读者深入理解数据挖掘的基本概念和技术应用。 数据挖掘概念与技术第二版的课后习题答案可以找到英文版本的相关资料。
     
  • 数据挖掘课后习题解答与解析原理
    优质
    本书提供了详尽的数据挖掘课程课后习题答案及解题思路分析，深入剖析了相关理论知识和实践技巧，帮助读者巩固所学内容。 数据挖掘处理的对象是某一专业领域中的积累的数据。这些对象既可以来自社会科学也可以来自自然科学产生的数据，并且可以包括卫星观测得到的数据。数据的形式和结构也各不相同：它可以是传统的关系数据库、面向对象的高级数据库系统，或者是为特定应用设计的数据库，例如空间数据库、时序数据库、文本数据库以及多媒体数据库等。
     
  • 数据仓库和数据挖掘应用教程的课后习题及答案
    优质
    本书提供了《数据仓库与数据挖掘应用教程》课程中各章节的重要习题及其详尽解答，旨在帮助学生深入理解并掌握数据仓库和数据挖掘的相关知识和技术。 《数据仓库与数据挖掘应用教程》课后习题及答案涵盖一至十一章内容，该教材由清华大学出版社出版，是21世纪高等学校电子商务专业规划教程系列之一。
     
  • 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。
     
  • 大学数据挖掘课程期末考题.pdf
    优质
    这份PDF文档包含了大学数据挖掘课程的期末考试题目，旨在评估学生在数据预处理、模型构建与分析等方面的知识掌握情况和实践能力。 大学数据挖掘期末考试题.pdf
     
  • 数据挖掘课程学习资料（专业选修）
    优质
    本课程为专业选修课，涵盖数据预处理、特征选择与提取、分类和回归技术等内容，提供丰富的实践项目，帮助学生掌握数据挖掘的核心理论与应用技能。 【数据挖掘】学习资料 这段文字仅包含一个主题标签“数据挖掘”以及描述性词语“学习资料”，没有任何具体的联系信息或网址需要去除。因此，在不改变原有意思的情况下，重写后的文本依旧为： 【数据挖掘】学习资料
     
  • 数据仓库与数据挖掘（陈志泊）课后习题解答1
    优质
    《数据仓库与数据挖掘》是由陈志泊编著的一本书籍配套的学习辅导资料，主要涵盖了该书各章节课后习题的答案和解析。适合用作深入理解和复习的参考工具。 第1章 数据仓库的概念与体系结构 1. 数据仓库是面向主题的，并且具有相对稳定性。 2. 元数据分为技术元数据和业务元数据。 3. OLAP（联机分析处理）是其关键技术之一。 4. 数据仓库基于关系数据库构建。 5. 包括数据抽取等功能。