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该项目为国科大学生的网络数据挖掘大作业，于2017年完成，涉及垃圾短信分类。

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简介：
该项目，由国科大学网络数据挖掘专业学生完成，为2017年的一项大型作业，专注于垃圾短信分类的研究与实践。 旨在通过对网络数据的深度挖掘，构建一套高效准确的垃圾短信识别系统。

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  • 国科大_2017年网络数据挖掘课程大作业_垃圾短信分类
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    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。
     
  • 国科大/中科院-网络数据挖掘-徐君-大作业-基于监督学习的垃圾短信分类系统设计-报告+数据+代码
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    本项目为国科大学生徐君的大作业报告，旨在设计并实现一个基于监督学习算法的垃圾短信分类系统。报告附有数据分析和完整代码。 国科大徐君的网络数据挖掘课程的大作业个人报告包括代码和数据。请参考以下运行环境进行配置：Python 2.7.12、jieba 0.39、numpy 1.13.3、scikit-learn 0.19.1 和 scipy 1.0.0。 具体操作步骤如下： 1. 运行TextProcess.py以生成classifiedLabel.txt、trainSetMsg.txt以及testSetMsg.txt，这些是经过文本处理后的规则数据文件； 2. 接着运行crossValidation.py进行交叉验证； 3. 注意SVM算法的执行时间较长（大约6-7小时），可以选择注释掉相关代码或减少数据集规模来测试； 4. 可以通过分类器中的predict方法利用训练好的模型来进行预测，例如垃圾短信识别。
     
  • 国科大2020年刘莹的数据挖掘大作业：天体光谱数据分类
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    本项目为国科大2020年数据挖掘课程刘莹同学的大作业作品，旨在通过机器学习算法对海量天体光谱数据进行有效分类和分析。 国科大2020年刘莹数据挖掘大作业是关于天体光谱数据分类的项目。我们小组使用了ResNet对一维光谱数据进行分类，并在压缩包中提供了详细的实验报告。
     
  • 国科大网络数据挖掘2016-2018年真题
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    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。
     
  • 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。
     
  • 中国科学院大学2017年数据挖掘课程期末试题
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    这是一套来自中国科学院大学在2017年度开设的数据挖掘课程结束时所采用的考试题目。该试卷不仅考察学生对数据预处理、模型建立和结果解释的理解，还要求他们能够运用Python等编程语言进行实践操作，旨在全面评估学生的理论知识与实际应用能力。 本资源为中国科学院大学2017年数据挖掘期末考试试题，题目仅供交流使用，请各位下载的同学花更多精力去研读课本和实际操作。
     
  • 中国科学院大学2017年数据挖掘课程期末试题
    优质
    本简介提供中国科学院大学于2017年度开设的数据挖掘课程期末考试题目概览，旨在考察学生在数据预处理、算法实现及分析报告撰写等多方面的能力。 本资源为中国科学院大学2017年数据挖掘期末考试试题，题目仅供交流使用，请各位下载的同学花更多精力去研读课本和实际操作。
     
  • 国科大刘莹数据挖掘作业2.pdf
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    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
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    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
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    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。