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8个数据挖掘实验资料集.rar

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简介:
该资源包含8个不同的数据挖掘实验资料集,适用于学习和实践数据挖掘技术。每个数据集都涵盖了不同类型的数据与应用场景,有助于提升数据分析能力。 本资源包含数据挖掘课程所有实验的报告,共计8份。由于我校首次开设这门课,在进行实验过程中遇到问题并寻找解决方法非常困难,往往需要花费大量时间来查找答案。目前网上相关资料较少,特此上传本人的实验报告供有需要的同学参考。

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  • 8.rar
    优质
    该资源包含8个不同的数据挖掘实验资料集,适用于学习和实践数据挖掘技术。每个数据集都涵盖了不同类型的数据与应用场景,有助于提升数据分析能力。 本资源包含数据挖掘课程所有实验的报告,共计8份。由于我校首次开设这门课,在进行实验过程中遇到问题并寻找解决方法非常困难,往往需要花费大量时间来查找答案。目前网上相关资料较少,特此上传本人的实验报告供有需要的同学参考。
  • .zip
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    《数据挖掘实验资料》是一份包含多种经典算法实现及应用案例的数据挖掘学习资源包,旨在帮助学生和研究人员掌握数据分析与模式识别技能。 本实验报告涵盖数据挖掘的相关内容,并使用R语言进行实现。具体内容包括数据分析、算法描述、代码编写以及在软件Rstudio上的应用实践。分类算法部分涉及随机森林、Adaboosting(自适应增强)、K近邻法、神经网络模型和支持向量机等方法,同时还会探讨朴素贝叶斯算法的应用情况。聚类分析方面则会介绍K-Means聚类技术、层次聚类以及SOM(Self-Organizing Map)网络的分类能力,并讨论关联规则的相关内容。
  • Python.zip
    优质
    本资料包包含多个Python数据挖掘实验项目及教程,适合初学者和中级开发者学习数据分析、机器学习等技能。内含代码示例与实战练习。 这六个实验主要是简单基础的数据挖掘实验,包括Python开发环境搭建、数据分析常用工具的使用、线性回归分析、数据挖掘常用的模块介绍、数据预处理方法以及聚类算法的实现。
  • 报告·.rar
    优质
    本文件为一份关于数据挖掘技术应用的研究性实验报告,包含实验设计、数据分析及结果讨论等内容,旨在探索数据挖掘算法在实际问题中的有效性和实用性。 数据挖掘课设作业包含完整的实验报告和实验数据集。实验内容包括数据探索、数据预处理以及建立K-Means聚类模型,并对所建的聚类模型进行分析评估。代码已在实验报告中详细列出。
  • 课程设计.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。
  • PPT.zip
    优质
    本资料集为《数据挖掘PPT资料》,包含了数据预处理、特征选择、分类与回归算法等核心主题内容,适用于学习和教学使用。 数据挖掘涉及机器学习、协同过滤、分类算法以及聚类算法等多个方面。
  • Python学习代码.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。
  • 室的UCI
    优质
    简介:UCI数据集是加州大学欧文分校数据挖掘实验室维护的一个公开数据库,包含广泛领域的大量数据集,为机器学习和数据分析研究提供支持。 在数据挖掘领域,可以使用公共测试数据集进行研究和实验。这些数据集可以从相关平台下载,非常方便。哈哈。
  • Abalone.rar
    优质
    Abalone数据集.rar包含用于数据挖掘研究和教学目的的阿伯洛奈(鲍鱼)数据集。此数据集有助于预测鲍鱼的年龄,促进机器学习模型开发与评估。 Abalone Data Set.rar(数据挖掘 数据集)
  • 设计.zip
    优质
    《数据挖掘设计资料》是一份全面介绍如何进行数据挖掘项目的设计、实施与优化的资源文件。包含了基础理论、案例分析及实用工具介绍等内容。 数据分析与数据挖掘课程设计包括源代码和提交文档,具体内容为航空公司客户价值分析的数据挖掘设计方案。该设计文档经过查重处理,不会与网上现有内容有较大重复。