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该代码包包含Python数据挖掘相关程序。

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简介：
Python数据挖掘的代码包。

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  • 数据挖掘课程设计与程序实现(包含完整代码及数据库)
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    本书《数据挖掘课程设计与程序实现》提供了详尽的数据挖掘项目指导和完整的编程实例，并附带实用的数据库资源。 该压缩包包含全部原程序、运行所需数据库以及一个txt文件。对于不会连接数据库的下载者来说，可以参考这个txt文件，它非常简单易懂。只要正确配置了数据库连接信息，就可以顺利运行本程序。 相比网上其他用C#编写的程序，此程序在操作和理解上更为简便直观。其开发环境为VC++和SQL2008，并使用MFC进行界面设计。该软件运用Apriori算法实现关联规则的数据挖掘功能，用户可以通过设置支持度和支持度阈值来获取相应的置信度结果。 此外，本程序还包含基于决策树方法的相关代码模块。它非常适合初学者学习以及用于课程项目的设计与开发。
     
  • 《SAS编程与数据挖掘商业案例》——包含数据和代码
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    本书详细介绍了如何运用SAS编程技术进行数据处理及分析，并通过多个实际商业案例讲解了数据挖掘的应用方法，同时提供相关数据和完整代码供读者实践参考。 《SAS编程与数据挖掘商业案例》是一本深入探讨SAS高级编程技术和数据挖掘实践的书籍，其中包含了大量的实例和代码。这本书旨在帮助读者提升在实际业务场景中应用SAS的能力，并通过解决真实问题来深化对SAS的理解。书中提供的各种案例的数据文件和配套的SAS程序为学习者提供了宝贵的动手实践资源。 首先来看一下SAS编程的基础知识。作为一种强大的统计分析、数据挖掘和管理软件，SAS拥有专门用于处理大量数据的语言——即SAS语句。它主要包括两部分：数据步（Data Step）与过程步（Procedure Step）。前者主要用于进行数据操作及转换；后者则负责执行各种统计分析或报告生成任务。这些案例中涉及的数据集可能以CSV、DBF或SAS特有的SDS格式存储，涵盖销售、市场研究和金融等多个领域。 在进阶的SAS编程方面，则会接触到宏语言（Macro Language），这是一套用于创建可重用代码并实现自动化处理的强大工具。通过使用宏变量，可以灵活地改变程序的行为以适应不同的需求。此外，还会学习如何利用SQL查询语句与SAS进行交互操作，这对于数据整合及复杂查询尤为有用。 数据挖掘是另一个重要的领域，在这个过程中会应用到诸如PROC FREQ、PROC MEANS和PROC UNIVARIATE等基础统计过程以及更复杂的建模工具如PROC LOGISTIC（逻辑回归）、PROC REG（线性回归）、PROC FASTCLUS（快速聚类）及层次聚类与自然语言处理。这些工具可以帮助识别数据中的模式、关联性和趋势，从而为决策提供有力支持。 书中提供的每个案例的数据集和对应的SAS程序有助于读者了解如何加载数据、进行预处理工作、建立模型以及解释结果。这不仅能够帮助理解在实际工作中使用SAS解决具体问题的方法，例如预测销售额或优化营销策略等，还能够让学习者掌握更多关于数据处理与分析的实际技能。 通过阅读书中的理论部分并结合所提供的案例练习，读者可以逐步提高自己在数据处理、数据分析和挖掘方面的专业水平。无论是深化对数据的理解还是精通SAS语言的运用，都将为个人职业生涯带来积极的影响。
     
  • Python数据挖掘代码.rar
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    本资源为《Python数据挖掘代码》压缩包，包含多个实用的数据挖掘案例和源代码，适用于学习Python编程及数据挖掘技术。 Python数据挖掘的代码.rar
     
  • Python数据挖掘书籍与代码
    优质
    本书籍致力于提供Python编程在数据挖掘领域的应用指南，涵盖了从基础概念到高级技术的各种主题，并附有大量实践案例和代码。适合初学者及专业人士参考学习。 寻找一本包含Python数据挖掘相关代码的书籍可以帮助你更好地学习和实践数据挖掘技术。这样的书通常会详细介绍如何使用Python进行数据分析、模型构建以及结果解释等方面的内容，并且通过实际案例来加深理解。
     
  • 《R语言数据挖掘》实例代码与数据集RAR包
    优质
    《R语言数据挖掘》一书配套资源，包括书中所有案例源码及数据文件，助力读者实践与掌握数据分析技巧。 本资源包含了《R语言数据挖掘》一书中所有的代码与案例数据。
     
  • 数据挖掘与Python
    优质
    《数据挖掘与Python》是一本介绍如何运用Python编程语言进行数据分析和数据挖掘的技术书籍。书中涵盖了从基础的数据处理到高级的数据建模技术，并提供了丰富的案例来帮助读者更好地理解和应用这些技术。这本书适合所有对数据科学感兴趣的人士，无论是初学者还是有经验的专业人士都能从中受益匪浅。 Python与数据挖掘
     
  • Python数据挖掘学习资料代码.rar
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    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。
     
  • MIC数据关联性挖掘的Python算法源码
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    本项目包含一系列用于挖掘大规模数据集中隐藏模式和关系的Python算法，特别适用于探索MIC（最大信息系数）数据间的复杂关联性。 该项目包含四个程序，分别从dat文件、txt文件、csv文件和xls文件读取数据，并利用MIC算法进行数据关联性挖掘，最后以图片形式呈现结果。项目中还包含了源码和测试数据。
     
  • Python数据挖掘与实战课程源码
    优质
    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。
     
  • Python数据分析与挖掘的代码和源数据
    优质
    本书提供了丰富的Python编程实例及大量原始数据集，旨在帮助读者掌握使用Python进行数据分析与挖掘的技术。 本资料主要基于《Python数据分析与挖掘实战》一书中的源代码和数据。所有代码均已测试通过，旨在利用Python进行数据分析和挖掘。内容涵盖了数据获取、预处理及规范化、建模以及可视化等方面。