数据挖掘
数据挖掘实用机器学习技术（中文第二版）_数据库教程
资源名称：数据挖掘实用机器学习技术 中文第二版 内容简介： 《数据挖掘实用机器学习技术 原书第 版 》介绍数据挖掘的基本理论与实践方法。主要内容包括：各种模型 决策树、关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网以及神经网络 以及在实践中的运用，所存在缺陷的分析。安全地清理数据集、建立以及评估模型的预测质量的方法，并且提供了一个公开的数据挖掘工作平台 。 系统拥有进行数据挖掘任务的图形用户界面，有助于理解模型，是一个实用并且深受欢迎的工具。 资源截图：
数据挖掘 R语言实战
资源名称：数据挖掘 语言实战 内容简介： 数据挖掘技术是当下大数据时代最关键的技术，其应用领域及前景不可估量。 是一款极其优秀的统计分析和数据挖掘软件，《数据挖掘： 语言实战》侧重使用 进行数据挖掘，重点讲述了 的数据挖掘流程、算法包的使用及相关工具的应用，同时结合大量精选的数据挖掘实例对 软件进行深入潜出和全面的介绍，以便读者能深刻理解 的精髓并能快速、高效和灵活地掌握使用 进行数据挖掘的技巧。 通过《数据挖掘： 语言实战》，读者不仅能掌握使用 及相关的算法包来快速解决实际问题的方法，而且能得到从实际问
实战大数据 MATLAB数据挖掘详解与实践 中文pdf
资源名称：实战大数据 数据挖掘详解与实践 中文 第 章 绪论 数据挖掘概述 数据挖掘的分类 数据挖掘的过程 数据挖掘的任务 数据挖掘的对象 数据库 文本 图像与视频数据 数据 数据挖掘建模方法 业务理解 数据理解 数据准备 建模 评估 部署 数据挖掘的应用 在金融领域的应用 在零售业中的应用 在电信业的应用 在管理中的应用 在化学研究领域中的应用 在材料研究、生产方面的应用 在机械故障诊断与监测中的应用 在医疗领域中的应用 第 章 数据挖掘算法 决策树算法 决策树基本算法 算法 算法 算法 决策树的评价标
Python与数据挖掘 完整pdf_Python教程
资源名称： 与数据挖掘 完整 第一部分 基础篇第 章 数据挖掘概述第 章 基础入门第 章 函数第 章 面向对象编程第 章 实用模块第 章 图表绘制入门 资源截图：
数据挖掘：实用机器学习工具与技术 原书第3版_数据库教程
资源名称：数据挖掘：实用机器学习工具与技术 原书第 版 内容简介： 大数据时代应用机器学习方法解决数据挖掘问题的实用指南。 洞察隐匿于大数据中的结构模式，有效指导数据挖掘实践和商业应用。 系统的主要开发者将丰富的研发、商业应用和教学实践的经验和技术融会贯通。 广泛覆盖在数据挖掘实践中采用的算法和机器学习技术，着眼于解决实际问题 避免过分要求理论基础和数学知识，重点在于告诉读者 如何去做 ，同时包括许多算法、代码以及具体实例的实现。 将所有的概念都建立在具体实例的基础之上，促使读者首先考虑使用简单的技术。如
数据挖掘中的那些事儿_数据库教程
教程名称：数据挖掘中的那些事儿 课程目录： 【 教程网】 入门与开发教程 【 教程网】十大数据挖掘算法及各自优势 【 教程网】商务智能与数据挖掘（英文） 【 教程网】基于 的 系统中数据挖掘实现技术 【 教程网】基于云计算的海量数据挖掘 何清 【 教程网】基于数据挖掘的移动网络智能优化 【 教程网】数据挖掘中的客户聚类分析及其算法实现 【 教程网】数据挖掘之经典算法 【 教程网】数据挖掘之聚类算法 【 教程网】数据挖掘入门 【 教程网】数据挖掘导论 【 教程网】数据挖掘工具使用 【 教程网】数据挖掘的概念
机器学习与数据挖掘：方法和应用_数据库教程
资源名称：机器学习与数据挖掘：方法和应用 内容简介： 本书分为 个部分，共 章，较为全面地介绍了机器学习的基本概念，并讨论了数据挖掘和知识发现中的有关问题及多策略学习方法，具体地阐述了机器学习与数据挖掘在工程设计，文本、图像和音乐，网页分析、计算机病毒和计算机控制，医疗诊断、生物医疗信号分析和水质分析中的生物信号处理等方面的应用情况。 本书收集众多不同领域中数据挖掘的实际案例，以此来说明数据挖掘的具体解决方法，以期为广大读者提供一个更为广阔的数据挖掘应用视角。 本书的读者，可以是任何对机器学习与数据挖掘感