本书全面讲述了数据挖掘的概念、模型、方法和算法。本书共包括13章和2个附录，全面、详细地讲述了从数据挖掘的基本概念到数据挖掘的整个过程，以及数据挖掘工具及其典型应用领域。本书编写严谨、内容权威、结构合理、科学规范、语言流畅，特别适合作为高等院校数据挖掘课程的教科书，还适合作为数据挖掘研究人员必备的参考书。 目 录 第1章 数据挖掘的概念 1 1.1 概述 1 1.2 数据挖掘的起源 3 1.3 数据挖掘过程 5 1.3.1 陈述问题和阐明假设 5 1.3.2 数据收集 6 1.3.3 数据预处

文本挖掘是指将数据挖掘技术应用在大量的文本集合上,发现其中隐含知识的过程.大多数基于数据库的数据挖掘方法均可用于文本挖掘,如数据归纳、分类、聚类、关联规则挖掘等

第1章 为什么学习R语言 1 1.1 R是什么 2 1.1.1 R是yi款悠秀的现代科研 软件 2 1.1.2 R的优势与不足 3 1.1.3 R和Python的区别 3 1.2 计算社会科学的兴起——以计算 传播学为例 4 1.2.1 什么是计算社会科学 4 1.2.2 计算传播学的起源和概念 7 1.3 R在计算传播学中的典型应用 9 1.3.1 用R进行文本分析初探 9 1.3.2 互联网在线数据收集 10 1.3.3 社会网络分析 12 1.4 总结与提高 13 1.5 习题 14 第

分析传感器博览会 介绍 该项目的起源有两个方面。 我对“传感器市场”感兴趣，尤其是有关AI /机器学习，边缘计算和物联网（IoT）在该市场中的作用的最新想法。 正如今年的所描述的那样，传感器博览会/会议“是……涉及传感器和传感相关技术的最大的（国际）工程师和工程专业人士聚会……（使他们）探索当今的传感器技术。并找到应对未来传感挑战的解决方案。” 对的分析和挖掘可能会提供有关市场状况及其未来发展的线索。 我对数据分析和挖掘特别感兴趣，尤其是它们适用于：文本，主题和社交媒体内容。 过去，我已经对

玛士顿文化起源 该存储库在Mastodon的公共时间线上存储了一个小型数据挖掘项目的文本，文件和数据（请参见 ） culture_genesis_1.Rmd是用于生成主要文本的R笔记本文件。 三个python文件已用于从Mastodon API导入数据，并且可以轻松地将其重复用于类似的项目：create_mastodon_app.py（获取访问API的凭据并为Mastodon语料库创建目录），mastodon_retrieve_API.py（通过公共时间轴启动降序循环）和mastodon_e