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数据挖掘入门（英文版）_陈封能(Pang-Ning Tan)

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简介：
《数据挖掘入门》由陈封能(Pang-Ning Tan)编写，是一本面向初学者的数据挖掘领域的基础教程，全面介绍了数据挖掘的基本概念、技术和应用案例。 陈封能的《数据挖掘导论》英文原版（Introduction to Data Mining）是学习数据挖掘的经典教材，非常推荐给各位同学！

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  • 数据挖掘入门（英文版）_陈封能(Pang-Ning Tan)
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    《数据挖掘入门》由陈封能(Pang-Ning Tan)编写，是一本面向初学者的数据挖掘领域的基础教程，全面介绍了数据挖掘的基本概念、技术和应用案例。 陈封能的《数据挖掘导论》英文原版（Introduction to Data Mining）是学习数据挖掘的经典教材，非常推荐给各位同学！
     
  • 数据挖掘导论（第二版）答案-Pang-Ning Tan.pdf
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    《数据挖掘导论》(第二版)答案解析由Pang-Ning Tan编写，提供了原教材中习题的答案和详细解释，帮助读者深入理解数据挖掘的核心概念和技术。 Certainly, here is the revised text without any links or contact information: --- Data Mining: Second Edition by Pang-Ning Tan provides comprehensive coverage of data mining concepts and techniques. The book includes detailed explanations and examples that help readers understand complex topics in an accessible manner. --- If you need more specific sections rephrased from the mentioned book, please let me know!
     
  • 数据挖掘入门PPT
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    本PPT为初学者提供全面的数据挖掘入门指南，涵盖基础概念、技术方法及应用案例，帮助理解并掌握数据挖掘的核心知识。 《数据挖掘导论》课件PPT包含机器学习的基本算法，欢迎下载。
     
  • 英文原版《数据挖掘》第二版
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    本书为英文原版《数据挖掘》第二版，系统地介绍了数据挖掘的基本概念、技术与方法，并提供了丰富的实例和应用案例。 《Data Mining: A Tutorial-Based Primer, Second Edition》提供了一个全面的数据挖掘入门介绍，重点在于模型构建、测试以及结果的解释与验证。该文本指导学生理解如何利用数据挖掘解决实际问题，并识别特定问题是否可以通过数据挖掘解决方案来有效应对。书中介绍了基本的数据挖掘策略、技术及评估方法，并通过两个知名的软件工具进行实践操作。
     
  • Python数据挖掘实战入门
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    《Python数据挖掘实战入门》是一本面向初学者的数据挖掘教程，通过实际案例教授如何运用Python进行数据分析与挖掘。适合对数据科学感兴趣的编程新手阅读和实践。 《Python数据挖掘入门与实战》中文pdf版附带相关代码资源，涵盖算法原理介绍及其实现代码，并详细介绍pandas、sklearn、numpy等库包的使用方法。
     
  • 数据挖掘入门PPT讲解
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    本PPT旨在为初学者提供数据挖掘领域的基础知识和基本概念，涵盖数据预处理、分类与预测模型等核心内容。适合数据分析爱好者和技术新人学习参考。 数据挖掘入门PPT数据挖掘入门PPT数据挖掘入门PPT数据挖掘入门PPT数据挖掘入门PPT数据挖掘入门PPT数据挖掘入门PPT数据挖掘入门PPT
     
  • 数据挖掘入门PPT讲解
    优质
    本PPT旨在为初学者提供数据挖掘的基础知识和实用技巧，涵盖数据预处理、模型建立及评估等内容，帮助学习者快速掌握核心概念与应用。 北京邮电大学的数据挖掘与大数据选修课课件适合初学者进行全面的初步了解。
     
  • 经典英文数据挖掘文献
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    《经典英文数据挖掘文献》汇集了自数据挖掘领域建立以来最具影响力和创新性的研究文章与理论成果，为学者及从业者提供深入理解该领域的宝贵资源。 这篇关于数据挖掘的英文文献富含哲理思考，并使用了较为专业的语言表达。
     
  • Python数据挖掘入门及实战 PDF
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    《Python数据挖掘入门及实战》是一本全面介绍使用Python进行数据分析和挖掘技术的书籍。它不仅涵盖了基础理论知识，还通过实际案例演示如何应用这些技能解决真实世界中的问题，非常适合编程新手和对数据科学感兴趣的读者学习参考。 《Python数据挖掘入门与实战》是一本面向初学者及有一定编程基础的数据分析师的书籍。它主要介绍如何使用Python语言进行数据挖掘的技术和实践应用。由于语法简洁且库丰富，Python在数据科学领域被广泛采用，而scikit-learn（简称sklearn）则是其中最常用的数据挖掘和机器学习库之一。 本书首先带领读者熟悉Python的基础知识，包括数据类型、控制流结构、函数以及类等概念，为后续的学习打下坚实基础。接着详细介绍了Numpy、Pandas和Matplotlib这几个在数据分析中不可或缺的库，它们分别用于数值计算、数据清洗及可视化工作。书中还特别关注了如何处理缺失值与异常值，并教授读者进行数据标准化和归一化的方法。 特征工程是提升模型性能的关键环节，在本书中也得到了充分讲解。此外，机器学习部分涵盖了监督学习（如线性回归、逻辑回归）以及无监督学习方法（例如决策树、随机森林和支持向量机），并介绍了聚类算法等技术。书中还详细解释了评估模型效果的指标和交叉验证的概念。 在实际应用章节中，本书可能通过预测销售情况、客户分类及网络文本分析等多个案例来帮助读者理解如何将理论知识应用于解决现实问题当中。同时介绍使用sklearn中的Pipeline和GridSearchCV工具进行优化选择与调优的方法，以提高数据挖掘效率。书中提供的代码示例经过了作者的改进和完善，有助于进一步加深对Python编程的理解。 《Python数据挖掘入门与实战》是学习这门技术的重要资源，适合各个层次的学习者使用，并帮助读者建立起自己的知识体系和解决问题的能力。