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《大规模数据集挖掘》中文版

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简介：
本书为《大规模数据集挖掘》中文版，系统介绍了大数据分析中的关键技术与方法，深入探讨了数据挖掘在海量信息处理中的应用。适合研究人员和从业者阅读参考。 《大规模数据集的挖掘》是Mining of Massive Dataset的中文版本。这本书主要介绍了如何处理和分析大规模的数据集合，并提供了多种算法和技术来帮助读者理解和应用这些技术。书中内容涵盖了从基础理论到实际案例，旨在为数据科学领域的研究人员及从业者提供有价值的参考材料。 （注：原文中提到的是关于《大规模数据集的挖掘》一书的相关信息，重写时去除了与主题无关的信息如联系方式和链接等）

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  • 《大规模数据集挖掘》中文版
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    本书为《大规模数据集挖掘》中文版，系统介绍了大数据分析中的关键技术与方法，深入探讨了数据挖掘在海量信息处理中的应用。适合研究人员和从业者阅读参考。 《大规模数据集的挖掘》是Mining of Massive Dataset的中文版本。这本书主要介绍了如何处理和分析大规模的数据集合，并提供了多种算法和技术来帮助读者理解和应用这些技术。书中内容涵盖了从基础理论到实际案例，旨在为数据科学领域的研究人员及从业者提供有价值的参考材料。 （注：原文中提到的是关于《大规模数据集的挖掘》一书的相关信息，重写时去除了与主题无关的信息如联系方式和链接等）
     
  • 数据集中的关联规则数据分析挖掘
    优质
    本研究专注于探索数据集中隐藏的模式和关系，通过运用先进的关联规则分析与数据挖掘技术，揭示变量间深层次联系，为决策提供有力支持。 这是两个关于关联规则挖掘的合成数据集，每个数据集包含大约10万条记录，适用于进行关联规则分析。
     
  • 电影数据集中关联规则的挖掘
    优质
    本研究聚焦于从大量电影数据中提取有价值的关联模式，利用先进的数据挖掘技术，为用户提供个性化推荐服务及行业趋势分析。 关联规则挖掘在生活中有很多应用场景，不仅包括商品的捆绑销售，在挑选演员决策上也能通过关联规则挖掘分析出某个导演选择演员的倾向。虽然Apriori算法是十大经典数据挖掘算法之一，但在sklearn工具包中并没有提供该算法的支持，并且也没有FP-Growth算法。这里教你如何在Python环境中找到合适的工具包：你可以访问https://pypi.org/ 进行搜索和筛选。 这个网站提供了大量的Python语言的第三方库资源，在这些可用的Apriori工具包里，我推荐使用第二个工具包——efficient-apriori，并会在后续内容中解释为何选择它。
     
  • 数据挖掘中的UCI数据集
    优质
    简介：UCI数据集是加州大学 Irvine分校维护的一个大型机器学习数据库集合，广泛用于学术研究和教育领域中数据挖掘、模式识别及人工智能的研究。 这个UCI数据集非常全面，并且格式为ARFF，希望对大家有帮助。
     
  • PhraseAnalysis: 数据仓库与数据挖掘大作业 —— 频繁模式挖掘
    优质
    本项目为《数据仓库与数据挖掘》课程的大作业，旨在通过实现频繁模式挖掘算法来分析交易数据中的关联规则和高频项集。 Phrase Analysis：数据仓库与数据挖掘大作业 2018年春选用Apriori算法从多角度、多篮子粒度进行挖掘，并在多个数据集实现了多个应用。运行指令如下： 对于Gutenberg数据集，使用命令 `python Associations.py`； 对于DBLP数据集，使用命令 `python task1_active.py`； 任务一的执行命令为 `python task2_group.py`； 任务三的执行命令为 `python task3_topic.py`。
     
  • Weka数据挖掘数据集
    优质
    Weka数据挖掘数据集是一系列用于机器学习和数据挖掘实验的数据集合，广泛应用于分类、回归等任务中，支持用户进行算法测试与模型训练。 Weka是一款强大的数据挖掘工具，源自新西兰怀卡托大学，并且是开源软件，在教学、研究及工业界广泛应用。此压缩包包含了两个.arff文件：autoMpg.arff 和 houses.arff，它们常作为Weka进行数据分析时的样例数据集。 autoMpg.arff 数据集主要用于预测汽车每英里行驶里程（mpg），是一个在数据挖掘领域内广为人知的数据集之一。该数据集中包含了1970年代中期至1980年代早期期间的各种车型信息，包括气缸数、排量、马力及重量等特征属性。通过此数据集的学习，用户可以掌握使用Weka进行回归分析的方法，并识别影响汽车燃油效率的关键因素以及构建预测模型。“SimpleKMeans”聚类算法可用于发现不同类型的车辆；“Regression Trees”或“Random Forests”则适用于建立预测模型。 houses.arff 数据集与房地产相关，通常用于房价预测及其他房屋属性的分析。该数据集中可能包括卧室数量、浴室数量、地理位置及房屋面积等特征属性。利用Weka工具可以对这些属性进行预处理工作，例如缺失值填充和异常检测，并运用分类或回归算法来理解影响房价的关键因素。“Naive Bayes”是一种常见的分类方法，适用于探索不同属性之间的关联性；“Linear Regression”则用于构建线性模型以预测房屋价格。 在Weka中，数据预处理是至关重要的步骤。这包括了数据清洗（如去除重复值、填充缺失值）、转换（例如将分类变量编码为数值）以及规范化等操作。“RemoveUseless”工具可以删除无用的属性，“ReplaceMissingValues”可用于处理缺失的数据点；“Normalize”功能则执行标准化或归一化。 在进行特征选择时，Weka提供了多种方法以找出对目标变量影响最大的那些属性。例如AttributeSelection组件中的Ranker（基于重要性排序）和BestFirst（基于递归特征消除）等算法可以帮助用户识别关键的预测因子。 模型评估同样是整个数据挖掘流程中不可或缺的一部分。Weka配备了各种评估工具，如CrossValidation进行交叉验证，“Evaluation”类可以计算预测误差、精度及召回率等多种性能指标。在训练阶段，通过调参优化模型的表现也十分重要，例如使用GridSearch执行参数网格搜索以找到最佳配置。 该压缩包中的两个数据集提供了经典的数据挖掘案例研究机会，非常适合初学者学习和实践Weka工具的应用流程——从加载原始数据、预处理到特征工程、构建及评估预测模型。通过这两个实例的学习，用户可以深入了解基本的数据挖掘步骤，并掌握使用Weka进行数据分析的能力，为未来的复杂项目奠定坚实的基础。
     
  • 数据挖掘算法合集_Apriori_c4.5_python_数据挖掘_算法
    优质
    本资料合集涵盖了Apriori和C4.5两种经典的数据挖掘算法，并提供了Python实现代码，适合学习与实践。 apriori、ID3、C4.5、FP树等算法的Python实现。
     
  • 数据挖掘导论（中文版）完全版
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    《数据挖掘导论（中文版）完全版》全面介绍了数据挖掘的基本概念、技术和应用案例，涵盖了分类、聚类、关联规则等核心内容。 本书全面介绍了数据挖掘领域，并涵盖了五个核心主题：数据、分类、关联分析、聚类以及异常检测。除了异常检测外，每个主题都由两章组成：第一章节讲解基本概念、代表性算法及评估技术；第二章节则深入探讨高级概念和算法。通过这种方式，读者不仅能够全面掌握数据挖掘的基础知识，还能深入了解一些重要的进阶课题。 该书已被明尼苏达大学与密歇根州立大学作为数据挖掘课程的教材，并且在正式出版前就已获得斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等多所知名学府的认可和采用。
     
  • 挖掘机数据集.rar (版本1)
    优质
    本资源包含多个挖掘机在不同工作场景下的操作数据，涵盖挖掘深度、速度及位置等关键参数，适用于数据分析与机器学习模型训练。 我们从网络上整理并下载了1575张挖掘机图片，并剔除了大量无效及重复的图片。这些数据可以作为前期网络模型训练的数据集使用，在后期则应采用实际项目中的数据进行进一步训练。