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数据挖掘课程学习资料（专业选修）

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简介：
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

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  • 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
     
  • 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。
     
  • 数据挖掘课程设计资料.rar
    优质
    本资源包含一份关于数据挖掘课程的设计资料，内含项目案例、算法解析及实践指导等内容，适合学习和研究使用。 本人的数据挖掘课程设计使用PyCharm和Python进行开发，并附有详细的文档说明。
     
  • 数据挖掘课程设计资料.zip
    优质
    本资料包包含一系列针对数据挖掘课程的设计方案与实验指导，适用于学生进行实践操作和深入学习。 数据挖掘是一门利用技术和方法从大规模数据集中发现并提取有价值信息的学科，在现代社会变得越来越重要。通过应用统计学、机器学习和人工智能技术，可以揭示隐藏在数据背后的模式、关联和趋势，帮助人们做出明智决策和预测。 该领域广泛应用于商业、医疗、金融和社会媒体等领域。例如，企业可以通过数据挖掘识别潜在客户并改进市场营销策略；医疗机构能够提供个性化的治疗方案；金融市场则利用它来预测未来趋势；社交媒体分析也是其重要应用之一。 在进行数据挖掘时，常见的任务包括分类、聚类、关联规则发现和异常检测等。完成这些任务通常需要经过数据清洗、特征选择、模型建立及评估等多个步骤。随着技术的发展，不仅对科学研究和商业决策产生了重大影响，还改善了人们的生活质量，使我们更好地理解世界并优化工作流程。
     
  • Python数据挖掘学习资料代码.rar
    优质
    本资源包含Python数据挖掘领域的学习资料与示例代码，适用于初学者及进阶用户，涵盖数据分析、机器学习等主题。 本段落档包含《Python数据挖掘入门与实践》一书中的所有代码示例。作者为Robert Layton，译者是杜春晓。这些代码适用于自学或结合书籍学习，内容相对基础。项目包括：1、使用scikit-learn估计器进行分类；2、用决策树预测比赛结果；3、利用亲和性分析推荐电影；4、通过转换器提取特征；5、运用朴素贝叶斯方法挖掘社交媒体数据；6、应用图挖掘技术找到感兴趣的用户群体；7、使用神经网络破解验证码问题；8、解决作者归属识别问题；9、对新闻语料进行分类处理；10、利用深度学习为图像中的物体分类；以及11、大数据的处理。
     
  • 广东工业大学信息工程学院数据挖掘课程课件和复习资料.zip
    优质
    本资源包为广东工业大学信息工程学院的数据挖掘课程专用材料，内含详细的课件与复习资料，适合学生深入学习及备考使用。 2019年广东工业大学信工数据挖掘复习资料。
     
  • 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！
     
  • 数据挖掘课程期末参考资料.docx
    优质
    本文档为《数据挖掘》课程的期末复习资料，包含关键概念、算法详解及实践案例分析，旨在帮助学生系统掌握和应用所学知识。 本段落介绍了数据挖掘中的几个关键概念：关联规则发现、Apriori算法、训练分类器、基于密度的方法以及数据集成。其中，关联规则分析用于揭示不同商品之间的联系；Apriori算法是寻找频繁项集的开创性方法；训练分类器的目标在于使模型能够准确预测未知的数据；基于密度的方法通过定义邻域的半径范围来处理原始数据；将分散的数据进行整合可以提升数据挖掘的效果。这些概念对于学习和应用数据挖掘都至关重要。
     
  • 大数据专业实习课程资料包
    优质
    本资料包专为大数据专业学生设计的实习准备课程而设，涵盖数据处理、分析技术及行业应用案例等内容，助力学生掌握前沿技能。 大数据专业实训课程资料包是为南京工程学院数据科学与大数据技术专业的四年级学生设计的一套实践教学资源。该课程旨在深化学生们对大数据处理、分析及应用的理解，并通过Python自动化办公以及文本特征分析等技能的训练，提升学生的实际操作能力。 在大数据领域中，理解并掌握Hadoop和Spark等分布式计算框架是基础。其中，Hadoop是一个用于大规模数据集存储与计算的Apache开源项目；其核心组件包括了HDFS（即分布式文件系统）及MapReduce（分布式的编程模型）。而Spark则是一种更为高效的处理架构，支持批处理、交互式查询、流处理和图计算等多种任务类型，并且凭借内存计算特性显著提升了数据处理的速度。 Python作为一种易学且功能强大的编程语言，在大数据领域扮演着重要角色。例如，Pandas库提供了高效的数据结构DataFrame，适合进行数据清洗、转换及分析；Numpy与Scipy则为数值计算与科学计算提供工具支持；而Matplotlib和Seaborn等可视化库帮助我们更好地理解数据分析结果。 在Python自动化办公方面，学生们将学习如何利用Python自动执行日常办公任务，包括读取和写入Excel文件、邮件自动化以及网页抓取。例如：使用pandas来操作Excel数据，通过smtplib与email库实现电子邮件发送，并借助requests库进行网络请求；同时还可以运用BeautifulSoup或Scrapy来进行网站信息的爬取。 Python文本特征分析是大数据处理中的关键环节之一，涉及到自然语言处理（NLP）技术如词性标注、命名实体识别及情感分析等。常用的NLP工具包括NLTK和Spacy，它们提供了预处理功能、词汇资源以及模型支持；而TF-IDF与Word2Vec则是提取文本特征的常用方法，在分类、聚类或情感分析任务中发挥着重要作用。 在实训过程中，学生们还将接触到数据预处理的概念和技术，如数据清洗、缺失值填充及标准化等。其中，确保数据质量的数据清洗环节至关重要，包括去除重复项以及修正格式错误；而针对缺失值则可以采取删除记录、填补空白或者插补的方法进行处理；异常值检测通常结合统计学方法和业务知识来进行。 此外，在实训课程中学生们还将学习使用机器学习算法对大数据实施预测与分类任务，例如决策树、随机森林、支持向量机（SVM）及神经网络等。在Python环境中，scikit-learn库提供了丰富的实现这些机器学习模型的工具集。 这套实训课程涵盖了从基础概念到高级技能的应用，包括但不限于大数据技术概览、Python编程技巧、数据预处理流程以及文本分析与机器学习等领域知识。通过该套资料的学习和实践操作，旨在培养学生的实战能力和数据分析思维能力，并为其未来的职业生涯打下坚实的基础。