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数据挖掘：实用机器学习工具与技术（第三版）

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简介：
《数据挖掘：实用机器学习工具与技术》（第三版）全面介绍了数据挖掘和机器学习领域的核心概念、技术和应用，提供了丰富的实践案例和技术指导。 最新版的《Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》是Weka工具集的配套教材。这本书提供了实用的数据挖掘技术和机器学习工具的实际应用指导。

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  • 数据挖掘：实用机器学习工具与技术（第三版）
    优质
    《数据挖掘：实用机器学习工具与技术》（第三版）全面介绍了数据挖掘和机器学习领域的核心概念、技术和应用，提供了丰富的实践案例和技术指导。 最新版的《Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》是Weka工具集的配套教材。这本书提供了实用的数据挖掘技术和机器学习工具的实际应用指导。
     
  • 数据挖掘概论与技术 第三版PPT
    优质
    《数据挖掘概论与技术》第三版PPT是针对该教材内容制作的教学辅助材料，涵盖了数据预处理、分类和回归、聚类等核心概念和技术。 这是《Data Mining: Concepts and Techniques》一书的配套PPT。书中内容丰富，回顾和复习时参考这些PPT有助于更好地理解和消化知识点。
     
  • 数据挖掘概论与技术（中文第三版）
    优质
    《数据挖掘概论与技术》（中文第三版）系统介绍了数据挖掘的基本概念、核心技术及应用实践，涵盖分类、聚类、关联规则等方法。 本书全面系统地介绍了数据挖掘的基本概念、方法和技术，并涵盖了最新的研究成果和发展趋势。相比前两版，新版进行了彻底的更新与结构重组，强化了技术内容的重点论述，特别强调了数据预处理、频繁模式挖掘、分类及聚类等关键领域的讲解。此外，书中还详细探讨了联机分析处理（OLAP）、离群点检测等内容，并深入研究了网络挖掘、复杂数据类型以及重要应用领域。 本书适用于所有从事数据分析、数据挖掘和知识发现工作的教师、研究人员、开发人员和用户，是一本优秀的教材，尤其适合用作高级本科生或一年级研究生的数据挖掘入门课程。
     
  • 数据挖掘概念与技术（第三版）部分习题解答.doc
    优质
    《数据挖掘概念与技术》(第三版)的部分习题解答文档提供了对教材中关键问题的解析和答案，帮助学生深入理解数据挖掘的核心理念和技术方法。 数据挖掘概念与技术第三版部分习题答案.doc这份文档提供了《数据挖掘概念与技术》一书第三版的部分练习题解答。
     
  • 数据挖掘概念与技术（第三版）PPT 韩家炜
    优质
    《数据挖掘概念与技术》(第三版)由韩家炜教授编写，本书深入浅出地介绍了数据挖掘的基本原理和技术应用。此PPT根据书籍内容制作，有助于学习者更好地理解和掌握数据挖掘的核心概念及实践方法。 韩家炜的《数据挖掘概念与技术(第3版)》的PPT是英文版本。该书第三版于2011年出版。
     
  • 数据挖掘与机器学习PPT
    优质
    本PPT旨在介绍数据挖掘和机器学习的基本概念、技术方法及其应用案例，适合初学者快速入门及专业人士交流参考。 机器学习与数据挖掘PPT涵盖了从基础理论到实际应用的全面内容，旨在帮助学生和技术爱好者深入了解这两个领域的关键概念、技术和方法。通过丰富的案例分析和实践操作，参与者可以掌握如何利用现有工具进行有效的数据分析，并探索最新的研究趋势和发展方向。此外，该课程还讨论了机器学习与数据挖掘在不同行业中的具体应用场景及其所带来的挑战和机遇。
     
  • 数据挖掘（概念与技术）第三版课后习题答案 (2).pdf
    优质
    本书为《数据挖掘：概念与技术》第三版的配套资源，包含该书各章节课后习题的答案解析，旨在帮助学生和读者深入理解数据挖掘的基本理论和技术方法。 《数据挖掘（概念与技术）》第三版课后习题答案.pdf
     
  • 数据挖掘 数据挖掘技术
    优质
    简介：数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和模式的技术，利用统计、机器学习等方法进行数据分析，帮助企业发现潜在商机。 数据挖掘作为信息技术领域的一个热门话题，是一种从海量数据中提取有价值信息的技术手段。它融合了统计学、人工智能、数据库管理及机器学习等多个学科的知识，旨在揭示隐藏在数据背后的模式、趋势与关联性，并帮助企业和组织做出更加明智的决策。 随着互联网和物联网等技术的发展，在大数据时代背景下，数据挖掘的重要性愈发突出。我们生活中的各种行为和事件都在产生大量的数据。虽然这些数据包含丰富的信息，但如果未经处理，则仅仅是无意义的数据集合。因此，数据挖掘的目标是将这些“暗物质”转化为可理解且可用的知识。 通常情况下，数据挖掘的过程包括五个主要步骤：业务理解、数据理解、数据准备、建模和结果评估。首先需要明确具体的业务目标，并了解要解决的问题；其次，在数据理解阶段通过探索性数据分析（EDA）来认识数据的特征与质量；在关键的数据准备阶段，则需进行诸如清洗、集成及转换等操作，以确保用于模型训练的数据具有高质量；接着在建模阶段选择合适的算法如分类、聚类或预测模型，并构建相应的数据模型。最后，在验证和评估模型性能的基础上确定其实际应用的有效性。 常见的几种方法包括： 1. 分类：通过使用决策树、随机森林和支持向量机等算法训练一个能够根据输入特征将数据归入预定义类别中的模型。 2. 聚类：这是一种无监督学习的方法，旨在发现数据的自然分组结构，如K-means和层次聚类技术。 3. 关联规则学习：寻找项集之间的频繁模式，例如“啤酒与尿布”的案例中所使用的Apriori算法及FP-growth算法。 4. 回归分析：预测连续变量值的方法包括线性回归、逻辑回归等。 5. 预测建模：用于预测未来的趋势如时间序列分析和神经网络。 数据挖掘的应用广泛，涉及到市场分析、金融风险评估、医疗健康领域以及社交媒体与推荐系统等多个方面。通过有效的数据挖掘手段，企业可以优化运营流程提高销售额改进产品设计甚至对未来发展做出准确的预判。 此外，在实际操作中还存在许多支持数据挖掘工作的工具和平台如R语言Python中的Pandas及Scikit-learn库开源框架Apache Hadoop和Spark以及商业软件SAS SPSS等。这些都为实现高效的数据分析提供了强有力的支撑。 总之，作为现代信息技术不可或缺的一部分，数据挖掘通过深入解析大量信息为企业和个人带来了前所未有的洞察力并推动了科技和社会的进步。随着技术持续发展其未来将更加广阔且潜力无限等待着进一步的探索与开发。