Advertisement

哈工大数据挖掘课程学习资料。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
哈工大数据挖掘课程的学习资料,包含一组专注于学习数据挖掘的相关内容。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 件与
    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。
  • (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
  • 山东期末复.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。
  • 尔滨研究生
    优质
    本课程由哈尔滨工业大学开设,面向研究生群体,专注于数据挖掘理论与实践,涵盖算法设计、模型构建及行业应用等多方面内容。 哈工大研究生数据挖掘课程包含课件、文档、代码、实验资料以及重点内容,并附有电子版书籍及书籍答案。
  • 广东信息件和复.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》期末复.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!
  • 设计.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。
  • 设计.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。
  • 2013&2014年期末试题
    优质
    本简介提供哈尔滨工业大学数据挖掘课程在2013年至2014年间连续两年的期末考试题目概览。这些试题涵盖了数据预处理、模型建立与评估等多个方面,旨在考察学生对数据挖掘理论知识的理解及实际应用能力。 哈工大数据挖掘课程13&14年的期末试题是学长的回忆版本,有一定的参考价值。