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2018年国科大数据挖掘课程大作业：交通预测

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简介：
本项目为2018年国科大大数据挖掘课程的大作业，专注于运用机器学习技术进行交通流量预测。通过分析历史交通数据，探索有效的模型以提高城市交通管理效率和减少拥堵问题。 2018年在国科大刘莹老师的课程中，讨论了数据挖掘技术应用于交通预测的问题。通过时间序列分析方法来预测未来一段时间内的交通拥堵状况。

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  • 2018年国科大数据挖掘课程大作业：交通预测
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    本项目为2018年国科大大数据挖掘课程的大作业，专注于运用机器学习技术进行交通流量预测。通过分析历史交通数据，探索有效的模型以提高城市交通管理效率和减少拥堵问题。 2018年在国科大刘莹老师的课程中，讨论了数据挖掘技术应用于交通预测的问题。通过时间序列分析方法来预测未来一段时间内的交通拥堵状况。
     
  • 2018年国科院大数据挖掘课程交通拥堵预测作业
    优质
    本项目为2018年国科院大数据挖掘课程中关于交通拥堵预测的研究作业，运用数据分析与机器学习技术对城市交通流量进行建模和预测。 据统计，在我国人口超过百万的城市里，80%的路段与90%的路口通行能力已接近极限。尤其在北京、上海和深圳这样的大城市，交通拥堵问题日益严重，并已成为城市面临的主要挑战之一。这不仅影响了人们的日常生活和工作，还对城市的经济发展以及环境状况造成了负面影响。 因此，在面对愈发严重的交通拥堵情况下，能够提前预测其程度具有重要的潜在价值。通过这种方式，司机与行人可以依据预报信息尽量避开交通堵塞区域，减少不必要的困扰。
     
  • 国科大网络数据挖掘2016-2018年真题
    优质
    本资料汇集了中国科学院大学自2016年至2018年间网络数据挖掘课程的真实考试题目，涵盖算法分析、机器学习及大数据处理等核心内容。适合备考研究生或从事相关领域研究的学者参考使用。 国科大网络数据挖掘2016至2018年的试卷原题与考试题目基本一致。
     
  • 国科大_2017年网络数据挖掘课程大作业_垃圾短信分类
    优质
    本项目为国科大2017年《网络数据挖掘》课程的大作业，旨在通过机器学习技术实现对垃圾短信的有效分类。 国科大网络数据挖掘课程的2017年作业是进行垃圾短信分类。
     
  • 刘莹的国科大数据挖掘课程第一次作业
    优质
    这是刘莹在国科大所修读的一门数据挖掘课程中的首次作业展示。该作业体现了学生对课程初期内容的理解与应用能力。 假设一个数据仓库包含四个维度：日期、观众、地点和比赛，并且有两个度量值：计数和费用，其中费用是指在特定日期观看某场比赛的观众所支付的票价。观众可以是学生、成人或老年人，每个类别都有不同的收费标准。 (a) 请绘制该数据仓库的星型模式图。 (b) 从基础立方体[date, spectator, location, game]开始，请描述应执行哪些具体的OLAP操作以列出在洛杉矶观看比赛的学生观众支付的总费用。 (c) 位图索引是一种非常有用的优化技术。请阐述在这种特定的数据仓库中使用位图索引的优点和缺点。
     
  • 国科大刘莹数据挖掘作业2.pdf
    优质
    这是一份来自中国科学院大学（国科大）学生刘莹的数据挖掘课程作业PDF文件，内容包含了数据分析、模型构建及结果讨论等部分。 国科大数据挖掘刘莹作业2.pdf包含了关于数据挖掘的相关练习和分析内容。文档详细记录了学生在课程学习过程中的实践成果与思考。
     
  • 国科大第一次数据挖掘作业.docx
    优质
    该文档是国科大数据挖掘课程中的首次作业，旨在通过实践任务帮助学生理解并应用数据挖掘的基本概念和方法。 国科大数据挖掘第一次作业，仅供参考。
     
  • 刘莹第三次国科大数据挖掘作业
    优质
    简介：刘莹同学正在进行她的第三次国家级科学与大数据挖掘课程作业，深入探索数据分析技术在科研中的应用。 国科大数据挖掘刘莹第三次作业。
     
  • 国科大刘莹第二次数据挖掘作业
    优质
    这段简介可以描述为：“国科大刘莹第二次数据挖掘作业”是刘莹同学在攻读中国科学技术大学期间完成的一份重要课程作业。该作业深入探索了数据挖掘的相关技术与应用，展现了她在数据分析和处理方面的专业能力。 1. 考虑表1所示的数据集（min_sup = 60%， min_conf=70%）。 (a) 使用Apriori算法找出所有频繁项集，并将每个交易ID视为一个购物篮。 (b) 利用第(a)部分的结果计算关联规则{a, b}→{c}和{c}→{a, b}的置信度。 置信度是相互对称的测量吗？ (c) 根据以下元规则（模式），列出所有强关联规则（支持s和置信度c）。 在此，X代表客户变量，itemi表示商品变量（例如“A”，“B”等）。 表1. 购物篮交易示例 TID | 项目购买 ---|--- T1 | {A, D, B, C} T2 | {D, A, C, E, B} T3 | {A, B, E} T4 | {A, B, D}