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东北大学大数据班数据挖掘实训四数据资料.zip

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简介：
该资料为东北大学大数据班级学生在进行数据挖掘实训时所用的数据集，包含各类实验所需的数据文件和相关材料。 博客《【Python】随机森林算法——东北大学大数据班数据挖掘实训四》使用train.csv中的数据，通过H2O框架的随机森林算法构建分类模型，并利用该模型对test.csv中的数据进行预测。然后计算分类准确度以评估模型效果。可以通过调整参数来观察分类准确度的变化情况。此外，可以做一些特征选择的工作来提高准确性。公式为：准确度＝预测正确的数与样本总数的比例。

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  • 东北大学大数据班数据挖掘实训四数据资料.zip
    优质
    该资料为东北大学大数据班级学生在进行数据挖掘实训时所用的数据集，包含各类实验所需的数据文件和相关材料。 博客《【Python】随机森林算法——东北大学大数据班数据挖掘实训四》使用train.csv中的数据，通过H2O框架的随机森林算法构建分类模型，并利用该模型对test.csv中的数据进行预测。然后计算分类准确度以评估模型效果。可以通过调整参数来观察分类准确度的变化情况。此外，可以做一些特征选择的工作来提高准确性。公式为：准确度＝预测正确的数与样本总数的比例。
     
  • 数据挖掘实训三——东北大学.zip
    优质
    本资料为《数据挖掘实训》系列之三，由东北大学编制，内含数据挖掘相关实验指导、案例分析及练习题等内容，适合于教学与自学。 《Python决策树算法（DecisionTreeClassifier）——东北大学数据挖掘实训三》 本段落将介绍如何使用Python中的scikit-learn库来实现决策树分类器(DecisionTreeClassifier)的构建与应用，作为东北大学数据挖掘课程的一部分实验内容。通过该实验，学生能够掌握决策树的基本原理及其在实际问题中的应用方法，并且学会利用Python进行数据分析和建模。 具体内容包括： 1. 决策树算法理论基础 2. 如何使用scikit-learn库构建决策树模型 3. 数据预处理及特征选择技巧 4. 模型评估与调优策略 通过本次实验，参与者可以加深对数据挖掘技术的理解，并为后续更复杂的机器学习项目打下坚实的基础。
     
  • 东北大学数据结构实验资料.zip
    优质
    本资料包包含东北大学数据结构课程的相关实验指导和练习题，旨在帮助学生加深对数据结构理论知识的理解与应用。 东北大学数据结构实验涵盖了打印机相关的Java代码以及欧洲旅游的Java代码，并附有相应的实验报告。
     
  • 数据挖掘实验资料.zip
    优质
    《数据挖掘实验资料》是一份包含多种经典算法实现及应用案例的数据挖掘学习资源包，旨在帮助学生和研究人员掌握数据分析与模式识别技能。 本实验报告涵盖数据挖掘的相关内容，并使用R语言进行实现。具体内容包括数据分析、算法描述、代码编写以及在软件Rstudio上的应用实践。分类算法部分涉及随机森林、Adaboosting（自适应增强）、K近邻法、神经网络模型和支持向量机等方法，同时还会探讨朴素贝叶斯算法的应用情况。聚类分析方面则会介绍K-Means聚类技术、层次聚类以及SOM（Self-Organizing Map）网络的分类能力，并讨论关联规则的相关内容。
     
  • 北京航空航天大学数据挖掘课程课件、代码及数据资源（数据挖掘）
    优质
    本资料集为北航数据挖掘课程专属资源，涵盖详尽课件、实用代码与丰富数据集，旨在助学生掌握数据分析技术，提升科研能力。 本资料是独一无二的数据挖掘学习材料，请勿随意分享或用于商业用途。
     
  • 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。
     
  • 广东工业大学《数据挖掘》期末复习资料.pdf
    优质
    本PDF文档为广东工业大学《数据挖掘》课程的期末复习资料，内含关键知识点总结、重要概念解析及往届考试真题，旨在帮助学生高效备考。 广东工业大学《数据挖掘》期末复习资料已经整理完毕，涵盖了课程的重点内容与习题解析，帮助同学们更好地理解和掌握相关知识。建议大家在复习过程中结合教材及课堂笔记进行深入学习，并积极参与小组讨论以加深理解。希望每位同学都能取得理想的成绩！
     
  • 数据挖掘PPT资料.zip
    优质
    本资料集为《数据挖掘PPT资料》，包含了数据预处理、特征选择、分类与回归算法等核心主题内容，适用于学习和教学使用。 数据挖掘涉及机器学习、协同过滤、分类算法以及聚类算法等多个方面。
     
  • Python数据挖掘实验资料.zip
    优质
    本资料包包含多个Python数据挖掘实验项目及教程，适合初学者和中级开发者学习数据分析、机器学习等技能。内含代码示例与实战练习。 这六个实验主要是简单基础的数据挖掘实验，包括Python开发环境搭建、数据分析常用工具的使用、线性回归分析、数据挖掘常用的模块介绍、数据预处理方法以及聚类算法的实现。