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搜索资源列表

  1. 数据挖掘学习资料很好的

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  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-25
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：wangchao_HB

  1. 数据挖掘学习 很初步，适合初学者 数据挖掘学习 很初步，适合初学者

  2. 数据挖掘学习 很初步，适合初学者 数据挖掘学习 很初步，适合初数据挖掘学习 很初步，适合初学者 数据挖掘学习 很初步，适合初

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-03-24
    • 文件大小：439kb
    • 提供者：hezhiwen6

  1. 数据挖掘基础知识——聚类入门

  2. 数据DW的基础知识。介绍了数据挖掘的技术，聚类的概念，算法。分类的属性等问题。可以作为数据挖掘学习的入门材料。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-07
    • 文件大小：541kb
    • 提供者：qp6789

  1. 数据挖掘学习资料非常有用好好

  2. 数据挖掘学习资料非常有用 好好好呵呵呵呵呵

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-12-16
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：wenbinglin1988

  1. 数据挖掘-概念与技术

  2. 数据挖掘学习：聚类算法研究；数据仓库；分类预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-02-23
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：xiaoyanzi2010

  1. 数据挖掘概念与技术 学习资料

  2. 《数据挖掘：概念与技术》，介绍了数据挖掘的概念与技术。很好的数据挖掘学习资料

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-04-11
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：lifenglei2008

  1. 数据挖掘学习总结

  2. 数据挖掘学习总结，涵盖数据挖掘领域的十大经典算法，非常好。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-09-01
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：poolpoolpool

  1. 数据挖掘学习思维导图

  2. 数据挖掘学习思维导图，适合初学者去了解数据挖掘的整体需要掌握哪些知识点。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-05-02
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：lj2656656

  1. 数据挖掘学习思维导图.rar

  2. 数据挖掘学习思维导图.rar

  3. 所属分类：微服务

    • 发布日期：2020-04-15
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：beau_lily

  1. DataWhale数据挖掘学习–Task 2 数据分析

  2. EDA数据分析2.1 数据加载2.2 查看数据概况2.3 检测缺失值、异常值、重复值2.3.1 缺失值判断2.3.2 缺失值可视化missingno矩阵查看缺失值missingno条形图查看缺失值2.3.3异常值检测倾斜值检测2.4 查看预测值分布查看skewness和kurtosis查看具体频数2.5 数据特征分析2.5.1数字特征分析相关性分析查看几个特征的 偏度和峰值每个数字特征得分布可视化数字特征相互之间的关系可视化多变量互相回归关系可视化2.5.2类型特征分析类别特征unique分析类

  3. 所属分类：其它

  1. 数据挖掘学习笔记

  2. 数据挖掘学习笔记 现有一组facebook数据，x1-x10为已知属性，y为要预测的变量，首先导包，和数据。 import numpy as np import pandas as pd from statsmodels.formula.api import ols import statsmodels.api as sm ## 导入数据 train_facebook = pd.read_csv(r"E:\wechart\train_facebook.csv") ## 完整数据 p_face

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：63kb
    • 提供者：weixin_38659374

  1. 数据挖掘学习笔记（四）

  2. 第二章 数据 数据预处理是数据挖掘过程的第一个主要步骤，了解数据才能为分析与挖掘做好预处理。 数据的属性： 数据值类型 数据的分布 图形表示形式 数据的相似性与相异性 数据的属性 1.数据对象 数据集由数据对象组成。 一个数据对象代表一个实体。 例如： 销售数据库：顾客、商品、销售 医疗数据库：患者、医生、诊断治疗 大学生数据库：学生、教授、课程 数据对象又称为样本、实例、数据点、对象或元组。 数据对象用属性描述。 数据表的行对应数据对象，列对应属性。 2.属性（Attributes） 属性：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：57kb
    • 提供者：weixin_38516706

  1. 数据挖掘学习笔记（三）

  2. 数据分析与数据挖掘的方法 1.频繁模式 频繁模式：数据中频繁出现的模式。 频繁项集：频繁在事务数据集中一起出现的商品集合。 例如，信用卡分析、患者就诊分析、购物车分析… 2.分类与回归 分类与标签预测是找出描述和区分数据类或概念的模型或函数，以便能够使用模型预测类标识未知的对象的类标号。 分类预测类别（离散的、无序的）标号，回归建立连续值函数模型，也就是用来预测缺失的或难以获得的数值数据值。 典型方法：决策树、朴素贝叶斯分类、支持向量机、神经网络、规则分类器、基于模式的分类、逻辑回归… 3.聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：64kb
    • 提供者：weixin_38618819

  1. 数据挖掘学习

  2. 主要集中到weka和KNIME两个工具上1.weka支持分析模块的直接API调用，这样可以方便集成到项目中。同时，提供GUI，可以感性的分析和比较数据。2.KNIME貌似无法直接调用分析API，但是易用性和清爽的界面比weka好，也可以结合R和weka使用由于偏实际应用，并且希望可以将分析过程集成到系统中，对GUI没有太多要求，所以目前决定使用weka作为数据挖掘工具。weka是一套使用java开发的数据挖掘工具集合，提供GUI/CLI界面和JavaAPI使用方式。所以，在学习和解决数据挖掘问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：515kb
    • 提供者：weixin_38621638

  1. 数据挖掘学习

  2. 主要集中到weka和KNIME两个工具上1.weka支持分析模块的直接API调用，这样可以方便集成到项目中。同时，提供GUI，可以感性的分析和比较数据。2.KNIME貌似无法直接调用分析API，但是易用性和清爽的界面比weka好，也可以结合R和weka使用由于偏实际应用，并且希望可以将分析过程集成到系统中，对GUI没有太多要求，所以目前决定使用weka作为数据挖掘工具。weka是一套使用java开发的数据挖掘工具集合，提供GUI/CLI界面和JavaAPI使用方式。所以，在学习和解决数据挖掘问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：515kb
    • 提供者：weixin_38720402

  1. 数据挖掘学习

  2. 主要集中到weka和KNIME两个工具上1.weka支持分析模块的直接API调用，这样可以方便集成到项目中。同时，提供GUI，可以感性的分析和比较数据。2.KNIME貌似无法直接调用分析API，但是易用性和清爽的界面比weka好，也可以结合R和weka使用由于偏实际应用，并且希望可以将分析过程集成到系统中，对GUI没有太多要求，所以目前决定使用weka作为数据挖掘工具。weka是一套使用java开发的数据挖掘工具集合，提供GUI/CLI界面和JavaAPI使用方式。所以，在学习和解决数据挖掘问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：515kb
    • 提供者：weixin_38752628

  1. 数据挖掘学习

  2. 主要集中到weka和KNIME两个工具上1.weka支持分析模块的直接API调用，这样可以方便集成到项目中。同时，提供GUI，可以感性的分析和比较数据。2.KNIME貌似无法直接调用分析API，但是易用性和清爽的界面比weka好，也可以结合R和weka使用由于偏实际应用，并且希望可以将分析过程集成到系统中，对GUI没有太多要求，所以目前决定使用weka作为数据挖掘工具。weka是一套使用java开发的数据挖掘工具集合，提供GUI/CLI界面和JavaAPI使用方式。所以，在学习和解决数据挖掘问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：515kb
    • 提供者：weixin_38667849

  1. 数据挖掘学习

  2. 主要集中到weka和KNIME两个工具上1.weka支持分析模块的直接API调用，这样可以方便集成到项目中。同时，提供GUI，可以感性的分析和比较数据。2.KNIME貌似无法直接调用分析API，但是易用性和清爽的界面比weka好，也可以结合R和weka使用由于偏实际应用，并且希望可以将分析过程集成到系统中，对GUI没有太多要求，所以目前决定使用weka作为数据挖掘工具。weka是一套使用java开发的数据挖掘工具集合，提供GUI/CLI界面和JavaAPI使用方式。所以，在学习和解决数据挖掘问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：515kb
    • 提供者：weixin_38637805

  1. 数据挖掘学习

  2. 主要集中到weka和KNIME两个工具上1.weka支持分析模块的直接API调用，这样可以方便集成到项目中。同时，提供GUI，可以感性的分析和比较数据。 2.KNIME貌似无法直接调用分析API，但是易用性和清爽的界面比weka好，也可以结合R和weka使用由于偏实际应用，并且希望可以将分析过程集成到系统中，对GUI没有太多要求，所以目前决定使用weka作为数据挖掘工具。weka是一套使用java开发的数据挖掘工具集合，提供GUI/CLI界面和Java API使用方式。所以，在学习和解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：515kb
    • 提供者：weixin_38639872

  1. 数据挖掘学习笔记（一）

  2. 概述 数据分析与数据挖掘 1.数据分析 采用适当的统计分析方法对收集到的数据进行分析、概括和总结，对数据进行恰当的描述，提取有用的信息的过程。 数据分析一般具有比较明确的目标，可以根据数据分析的结果得出适当的判断，用来为以后的决策提供依据。 早在20世纪初期，数据分析的基础就已经确立。 数据分析的结果有表格，图(排列图、因果图、散布图、直方图、控制图)等表示方法。 2.数据挖掘（Data Mining,DM） 从海量的数据中通过相关的算法来发现隐藏在数据中的规律和知识的过程。 在大量的、未经过加

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：49kb
    • 提供者：weixin_38628552
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