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福州大学的课程材料，涉及数据挖掘领域。

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简介：
我们的学校自主研发的数据挖掘课程，是由白清源老师精心制作并教授的。

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  • 福州大学的数据挖掘课程讲义
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    《福州大学的数据挖掘课程讲义》是为在校学生及数据挖掘初学者设计的教学资料，涵盖数据预处理、模型建立与评估等核心内容，旨在培养数据分析和解决问题的能力。 我们学校的数据挖掘课程由白清源老师授课，并使用了自制的课件。
     
  • 苏州大学的数据挖掘PPT
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    本PPT由苏州大学制作，涵盖了数据挖掘的基本概念、关键技术及应用实例。内容涉及机器学习算法在大数据分析中的运用，并探讨了未来研究方向和发展趋势。适合学术交流和教学使用。 此压缩包包含苏州大学数据挖掘课程的课件，均为PPT格式。
     
  • 电子科技大学数据挖掘复习材料
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    本资料为电子科技大学学生整理的数据挖掘课程复习材料，涵盖主要知识点与习题解析，适用于期末考试及深入学习参考。 主要参考的是曾伟老师的PPT，其中也标出了重点内容。及格不是问题。
     
  • 数据挖掘复习材料
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    本资料汇集了数据挖掘的关键概念、算法和技术，旨在帮助学生全面理解并掌握相关知识点，适用于课程复习与考试准备。 数据挖掘的相关复习资料包括基本概念、简答题和计算题等内容，这些对课程的复习非常有帮助。
     
  • 电子科技大学《数据挖掘与大数据分析》课程期末复习材料
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    本资料为电子科技大学《数据挖掘与大数据分析》课程期末复习专用，涵盖课程核心知识点、关键概念及经典案例解析，旨在帮助学生系统掌握数据分析技术，提升实践能力。 电子科技大学数据挖掘与大数据分析课程期末复习资料及笔记免费分享~
     
  • 哈工大《数据挖掘》课程课件与学习资料
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    本资源包包含哈尔滨工业大学官方发布的《数据挖掘》课程全套课件及辅助学习材料，适合对数据科学感兴趣的学员深入研究。 哈工大的数据挖掘课程课件是很好的学习资料，适合用于团队合作项目或个人自学。
     
  • 兰州大学数据挖掘及大数据分析作业1.zip
    优质
    本作业文件为兰州大学数据挖掘与大数据分析课程第一阶段练习题，内容涵盖数据分析基础、编程实践等，旨在提升学生利用Python或R语言进行数据处理和建模的能力。 兰州大学数据挖掘与大数据分析作业1 **数据集（20 分）** - 使用正弦函数生成一个包含两个周期的数据集（振幅可自定义），从中均匀采样得到20个样本，对每个样本的目标变量yi 添加随机扰动值（确保扰动不大），形成数据集D1; （10分） - 从UCI 数据库中下载适合回归分析的一个数据集，并满足以下要求： - 至少包含三列连续数值型数据；（5 分） - 包含至少100个样本以上；（5 分） 在使用之前，需仔细阅读其说明文档以理解各变量的含义和用途。 **数据预处理（10分）** - 选择一种标准化方法对下载的数据集进行处理，使所有列的数据处于同一量级。（5分） - 根据数据的实际意义从下载的数据集中选取一列为因变量y，并将其他至少两列表示为自变量x1, x2,...形成新的数据集D2；（5 分） **回归分析（50分）** - 一元多项式回归 （25分） - 变换多项式的阶数m (从1到5)，对于每一个m，将数据集D1 按照8:2的比例划分训练和测试集。用训练集进行模型参数确定，并使用测试集评估MAE 和RMSE 值。 - Ridge回归或Lasso 回归（25分） - 选择Ridge 或者 Lasso 回归模型，将D2 全部作为训练数据，在不同的λ值下调整正则化系数以获取稳定的超参数。 - 将 D2 按照8:2的比例随机划分后进行多次实验（至少5次），每次确定一组MAE 和RMSE 值，并最终计算平均结果。 **撰写技术报告（20分）** - 采用科技论文的格式编写作业的技术总结，具体包括：摘要、引言、算法介绍、实验过程及结论等部分。其中，“引言”阐述研究的意义；“算法”描述所选的方法及其背景知识；“实验与结果分析”说明数据集来源和处理方法，并展示主要发现。 - 对于一元多项式回归的结果，需绘制生成的数据曲线以及不同m值下的拟合曲线、MAE 和RMSE 的条形图。对这些图表进行详细解释。 - 对于Ridge 或Lasso 回归结果，则需要描绘正则化路径的折线图，并分析如何确定最佳λ值；同时展示多个实验条件下得到的误差统计表。 **必须提交内容** 1. 各个数据集（D1、下载的数据及预处理后的）分别存储在单独文件中； 2. python源代码：包括生成采样和添加扰动的程序，以及用于回归分析的部分。 3. 技术报告pdf版 4. 以上所有材料压缩成一个zip包，并以学号+姓名的形式命名。
     
  • MatMiner：材料科学中的数据挖掘工具
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    MatMiner是一款专为材料科学研究设计的数据处理与机器学习平台，它提供了丰富的功能来简化从大量材料数据库中提取、分析和应用信息的过程。 matminer 是一个用于材料科学领域数据挖掘的库。 范例： 帮助/支持： 资料来源： 如果您喜欢 matminer，也可以尝试使用其他相关工具。 如果您发现 matminer 有用，请在您的研究中引用以下论文来鼓励其发展： Ward, L., Dunn, A., Faghaninia, A., Zimmermann, N. E. R., Bajaj, S., Wang, Q., Montoya, J. H., Chen, J., Bystrom, K., Dylla, M., Chard, K., Asta, M., Persson,K., Snyder, G. J., Foster, I., Jain, A., Matminer: An open source toolkit for materials data mining. Comput.
     
  • 北京航空航天大学数据挖掘课程课件、代码及数据资源（数据挖掘）
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    本资料集为北航数据挖掘课程专属资源，涵盖详尽课件、实用代码与丰富数据集，旨在助学生掌握数据分析技术，提升科研能力。 本资料是独一无二的数据挖掘学习材料，请勿随意分享或用于商业用途。
     
  • 大数据仓库及大数据挖掘课程的教学设计.doc
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    本文档探讨了针对大数据仓库与大数据挖掘课程的教学设计方案，旨在提升学生在数据分析和数据科学领域的技能与理解。 目录 1. 绪论 1.1项目背景 1.2 提出问题 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 2.1数据仓库 2.2数据集 3 数据仓库 3.1 数据仓库的设计 3.1.1数据仓库的概念模型设计 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 3.2 数据仓库的建立 3.2.1数据仓库数据集 3.2.2建立维表 4 数据挖掘操作 4.1数据预处理 4.1.1描述性数据汇总 4.2决策树 5 实验心得 6 大总结 绪论 在大数据时代，各行各业需要对商品及相关信息的数据进行收集和处理。尤其对于零售行业而言，企业为了科学合理地分析产品的市场需求，并预测未来的市场趋势以制定高效的经营策略从而获取经济收益。 1.2 提出问题 如何决定超市的商品购买时间和数量以便最大化销售量、避免库存积压或缺货？这需要根据不同时间段的季节性和不同的人群来定制不同的方案，通过数据挖掘技术进行决策树分析、关联性分析等方法可以制定最佳策略。 数据库仓库与数据集的概念介绍 2.1 数据仓库 定义: 企业级所有层级决策支持的数据集合。 功能：提供业务智能以指导流程改进和监控时间、成本、质量和控制。 特征： - 面向主题的集成性和稳定性； - 时间变化性，即存储的历史信息随时间推移而发生变化。 2.2 数据集 定义: 一种由数据组成的集合体，通常表现为表格形式。 特点：每一列代表特定变量；每一行对应一个对象的数据。 3 数据仓库 3.1 设计 3.1.1 概念模型设计 完成星型和雪花结构的设计。传统数据库仅适用于商品、销售和客户主题的分析，不适合数据仓库存储。 3.1.2 逻辑模型设计 包括分析业务需求，确定要加载的主题域；定义关系模式等。 3.2 建立 数据集市：特定部门决策支持的应用系统。通常采用多维数据库技术以提高查询速度和效率。 维表建立: - 多维度视图创建通过包含度量与维度的表格实现，星型模型由小尺寸维表以及大事实表构成； - 雪花模型中将维信息进一步分层处理，形成更复杂的结构。