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MATLAB 数据分析与挖掘实战教程及源码数据（优质课程设计项目）.zip

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简介：
本资源包提供《MATLAB数据分析与挖掘实战》教程和配套源代码、数据集。适用于学习者进行深入的数据处理和算法实践，涵盖多个实际案例，助力掌握MATLAB编程精髓。 该资源包含MATLAB数据分析与挖掘实战完整教程的源码及数据，并获得导师指导，在课程设计项目中获得了97分的高分。适用于课程作业使用，下载后无需任何修改即可直接使用，确保项目的完整性并可顺利运行。

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  • MATLAB 数据分析与挖掘实战教程及源码数据（优质课程设计项目）.zip
    优质
    本资源包提供《MATLAB数据分析与挖掘实战》教程和配套源代码、数据集。适用于学习者进行深入的数据处理和算法实践，涵盖多个实际案例，助力掌握MATLAB编程精髓。 该资源包含MATLAB数据分析与挖掘实战完整教程的源码及数据，并获得导师指导，在课程设计项目中获得了97分的高分。适用于课程作业使用，下载后无需任何修改即可直接使用，确保项目的完整性并可顺利运行。
     
  • MATLAB数据挖掘与分析实战教程及代码
    优质
    《MATLAB数据挖掘与分析实战教程及代码》一书全面介绍了利用MATLAB进行数据处理、分析和可视化的技术，涵盖大量实用案例和源码解析。适合科研人员和技术爱好者深入学习。 MATLAB数据分析与挖掘实战课件及配套代码内容完整、清晰。
     
  • 数据挖掘课程设计项目
    优质
    本项目为数据挖掘课程中的实践任务，旨在通过分析真实世界的数据集，学习并应用数据预处理、特征选择及机器学习算法等关键技术。参与者将掌握从问题定义到结果解释的全过程，培养解决实际问题的能力和团队协作精神。 计算机科学技术数据挖掘期末作业！
     
  • 数据挖掘课程设计项目
    优质
    本数据挖掘课程设计项目旨在通过实际案例分析与操作实践，教授学生掌握数据预处理、模型构建及结果评估等关键技能，培养解决复杂数据分析问题的能力。 Apriori算法与FP树的实现以及在VC环境中的运行方法。
     
  • Python数据挖掘与实战课程源码
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    本源码集为《Python数据挖掘与实战》课程配套资源，涵盖数据预处理、模型构建及优化等内容，助学员快速掌握Python在数据分析领域的应用。 源代码和实战资源非常适合初学者使用，内容非常详细。
     
  • MATLAB数据分析与实战挖掘
    优质
    《MATLAB数据分析与实战挖掘》是一本深入介绍如何利用MATLAB进行数据处理、分析及建模的应用书，适合科研人员和工程师阅读。 这是一份很好的MATLAB数据分析教程，适用于课程教学和课后学习使用。
     
  • MATLAB 数据分析与挖掘实战教程（含完整源码、说明文档及数据）.rar
    优质
    本资源为《MATLAB数据分析与挖掘实战教程》，内含详细教学视频、完整源代码、说明文档以及相关数据集，适合初学者快速掌握利用MATLAB进行数据分析和数据挖掘的技巧。 资源内容：《MATLAB数据分析与挖掘实战完整教程》（包含完整源码、说明文档及数据）。 代码特点： - 参数化编程设计。 - 可方便更改参数设置。 - 代码结构清晰，注释详尽。 适用对象： - 工科学生。 - 数学专业人员。 - 算法学习者等方向的学习群体。 作者介绍：某知名公司资深算法工程师，在MATLAB、Python、C/C++及Java的算法仿真领域拥有十年的工作经验；擅长智能优化算法、神经网络预测技术、信号处理分析、元胞自动机模拟实验，图像处理方法，智能控制系统设计以及路径规划和无人机等众多领域的算法仿真实验。 欢迎交流学习。
     
  • Python数据分析及数据挖掘实战案例.zip Python数据挖掘_实践分析
    优质
    本资料集聚焦于运用Python进行高效的数据分析与数据挖掘，通过丰富实例讲解技术应用，适合希望深入学习数据科学领域的读者。 Python在数据分析和数据挖掘领域有很多优秀的案例。这些案例展示了Python强大的功能及其在处理复杂数据集方面的灵活性与效率。通过学习并实践这些实例，开发者可以更好地掌握如何利用Python进行高效的分析工作，并从中提取有价值的信息来支持决策制定过程。
     
  • Python数据挖掘：《Python数据分析与挖掘实战》源码及学习心得-源码
    优质
    本资源包含《Python数据分析与挖掘实战》一书的完整源代码和学习笔记，适合希望深入理解并实践Python在数据科学领域应用的技术爱好者。 《Python数据分析与挖掘实战》一书涵盖了多个章节的内容： - 第1章：数据挖掘基础。 - 第2章：Python数据分析简介。 - 第3章：数据探索。 - 第4章：数据预处理。 - 第5章：挖掘建模。 - 第6章：电力窃漏电用户自动识别技术探讨。 - 第7章：航空公司客户价值分析方法研究。 - 第8章：中医证型关联规则的深度挖掘与应用。 - 第9章：基于水色图像进行水质评价的方法介绍。 - 第10章：家用电器用户的使用行为分析和事件识别策略。 - 第11章：应用系统的负载分析以及磁盘容量预测技术研究。 - 第12章：电子商务网站用户的行为模式分析及个性化服务推荐机制探讨。 - 第13章：财政收入影响因素的深度剖析与预测模型构建方法介绍。 - 第14章：基于基站定位数据进行商圈市场潜力评估的技术应用案例分享。 - 第15章：电商产品评论的情感倾向性自动识别技术研究。
     
  • Python数据分析及挖掘实战_数据建模_数据挖掘_
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    本书深入浅出地讲解了如何使用Python进行数据分析和数据挖掘，并提供了丰富的实践案例来帮助读者掌握数据建模技巧。适合数据分析爱好者和技术从业者阅读。 本书共分为15章，并划分为基础篇与实战篇两大部分。在基础篇里，作者详细介绍了数据挖掘的基本原理；而在实战篇，则通过一系列真实案例的深入剖析来帮助读者获得项目经验并快速理解看似复杂的理论知识。 为了更好地理解和掌握书中所涉及的知识和理论，建议读者充分利用随书提供的建模数据，并借助相关软件工具进行上机实验。这样的实践操作能够有效加深对本书内容的理解与应用能力。