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数据挖掘课程讲义(由东北大学王大玲教授制作)

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简介:
《数据挖掘课程讲义》是由东北大学资深教授王大玲精心编撰的教学资料,旨在系统地介绍数据挖掘的基本概念、核心技术及应用案例。该讲义内容丰富详实,结合了理论分析与实际操作,特别适合计算机科学及相关专业的学生和研究人员使用,是学习数据挖掘领域知识的宝贵资源。 东北大学计算机学院的名师课件对数据挖掘初学者非常有帮助,但需要具备一定的专业基础和英语水平。

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客服
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    《数据挖掘课程讲义》是由东北大学资深教授王大玲精心编撰的教学资料,旨在系统地介绍数据挖掘的基本概念、核心技术及应用案例。该讲义内容丰富详实,结合了理论分析与实际操作,特别适合计算机科学及相关专业的学生和研究人员使用,是学习数据挖掘领域知识的宝贵资源。 东北大学计算机学院的名师课件对数据挖掘初学者非常有帮助,但需要具备一定的专业基础和英语水平。
  • 福州
    优质
    《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。
  • 郭军软件工
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    本讲义由郭军教授编写,专为东北大学软件工程课程设计。涵盖了软件工程的核心理论与实践技巧,旨在培养学生的项目管理能力和技术开发素养。 东北大学郭军教授的软件工程课程上课PPT课件从头到尾完整版。
  • 实训三——.zip
    优质
    本资料为《数据挖掘实训》系列之三,由东北大学编制,内含数据挖掘相关实验指导、案例分析及练习题等内容,适合于教学与自学。 《Python决策树算法(DecisionTreeClassifier)——东北大学数据挖掘实训三》 本段落将介绍如何使用Python中的scikit-learn库来实现决策树分类器(DecisionTreeClassifier)的构建与应用,作为东北大学数据挖掘课程的一部分实验内容。通过该实验,学生能够掌握决策树的基本原理及其在实际问题中的应用方法,并且学会利用Python进行数据分析和建模。 具体内容包括: 1. 决策树算法理论基础 2. 如何使用scikit-learn库构建决策树模型 3. 数据预处理及特征选择技巧 4. 模型评估与调优策略 通过本次实验,参与者可以加深对数据挖掘技术的理解,并为后续更复杂的机器学习项目打下坚实的基础。
  • 软件工
    优质
    《东北大学软件工程课程讲义》涵盖了软件工程的核心理论与实践技术,由东北大学资深教师编写,旨在帮助学生掌握软件开发过程中的关键环节和方法。 东北大学软件学院的《软件工程》课程课件对希望学习国家示范性软件学院课程或准备考取研究生的同学有一定帮助。由于该学院采用双语教学方式,因此课件为英文版。下载时请慎重考虑。
  • 电路原理
    优质
    《东北大学电路原理课程讲义》是专为电气工程及其相关专业学生编写的教材辅助材料,内容涵盖了电路理论的基本概念、分析方法及实际应用案例,旨在帮助学生深入理解并掌握电路原理的核心知识。 包含11个PPT文件和3个Word文件,内容为东北大学07——08学年的期末试卷A部分,适合初学者学习使用。
  • 何洁月的C++PDF
    优质
    该文档为东南大学何洁月教授编写的C++课程教学材料,内容详尽丰富,涵盖语言基础、数据结构及高级编程技巧等模块,适用于计算机专业学生学习与参考。 东南大学何洁月教授的C++网络课程课件为PDF格式,共有1095页。
  • 实训四资料.zip
    优质
    该资料为东北大学大数据班级学生在进行数据挖掘实训时所用的数据集,包含各类实验所需的数据文件和相关材料。 博客《【Python】随机森林算法——东北大学大数据班数据挖掘实训四》使用train.csv中的数据,通过H2O框架的随机森林算法构建分类模型,并利用该模型对test.csv中的数据进行预测。然后计算分类准确度以评估模型效果。可以通过调整参数来观察分类准确度的变化情况。此外,可以做一些特征选择的工作来提高准确性。公式为:准确度=预测正确的数与样本总数的比例。
  • 软件院的操系统
    优质
    《东北大学软件学院操作系统课程讲义》是为软件工程专业的学生设计的教学资料,深入浅出地讲解了操作系统的原理与实现技术。 东北大学软件学院使用的操作系统课程课件基于Berkeley和Stanford的教材《Operating System Concepts》。
  • 的分布式操系统
    优质
    《东北大学的分布式操作系统课程讲义》是一份专为计算机科学与工程专业的学生设计的教学资料,涵盖了分布式系统的基本概念、原理及应用,旨在帮助学生深入理解并掌握现代分布式操作系统的构建和管理技巧。 东北大学的分布式操作系统课件内容全面,值得参考。