数据挖掘

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大嘴巴漫谈数据挖掘 PDF

资源名称：大嘴巴漫谈数据挖掘 内容简介： 《大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩）》从最基本的概率统计学开始，全面、系统、形象而又深入地描述了数据挖掘的基础概念、应用领域以及常用算法。其中每一种数据挖掘算法都辅以通俗易懂的实例，读者能够在直观性、趣味性中学习算法的具体流程，明白算法的实现过程。通过《大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩）》的学习，读者可以对数据挖掘的概念、应用和算法技术有一个清晰的理解和认识，并可以熟悉相关统计学的基本原理。 《大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩）》适合想从事数据挖掘方面的工作的初学者、数据分析爱好者、分析

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数据挖掘常用工具之MATLAB 中文PDF

资源名称：数据挖掘常用工具之 中文 资源截图：

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大话数据挖掘

资源名称：大话数据挖掘 内容简介： 西安美林电子有限责任公司编写的《大话数据挖掘》以 班的 数据挖掘技术及其应用 教学为场景，带领读者步入数据挖掘的神秘殿堂，领略数据挖掘的神奇魅力。 《大话数据挖掘》共 章。第 章，揭开数据挖掘的面纱，从三个真实而有趣的故事开始，让读者了解数据挖掘的概念、数据挖掘产生与发展、数据挖掘的功能和数据挖掘技术，本章深入浅出地介绍了关联规则、聚类分析、预测 分类和回归 、时间序列等数据挖掘方法及常用算法；第 章简述数据挖掘流程，以某冶金企业生产中遇到的质量控制技术攻关难题的解决过

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大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理

资源名称：大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理 内容简介： 本书源自作者在斯坦福大学教授多年的 挖掘 课程材料，主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法，介绍了目前 应用的许多重要话题。主要内容包括： 　　 分布式文件系统以及 工具； 　　 相似性搜索； 　　 数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法； 　　 搜索引擎技术，如谷歌的 ； 　　 频繁项集挖掘； 　　 大规模高维数据集的聚类算法； 　　 应用中的关键问题：广告管理和推荐系统。 资源目录：

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Web数据挖掘_前端开发教程

资源名称： 数据挖掘 内容简介： 本书旨在讲述这些任务以及它们的核心挖掘算法；尽可能涵盖每个话题的广泛内容，给出足够多的细节，以便读者无须借助额外的阅读，即可获得相对完整的关于算法和技术的知识。其中结构化数据的抽取、信息整合、观点挖掘和 使用挖掘等 章是本书的特色，这些内容在已有书籍中没有提及，但它们在 数据挖掘中却占有非常重要的地位。当然，传统的 挖掘主题，如搜索、页面爬取和资源探索以及链接分析在书中也作了详细描述。 本书尽管题为 数据挖掘 ，却依然涵盖了数据挖掘和信息检索的核心主题；因为 挖掘大量使用

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大数据技术丛书《数据挖掘：实用案例分析》 中文PDF

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《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》PDF 下载_数据库教程

资源名称：《数据挖掘：概念与技术（原书第 版）》 下载 内容简介： 数据挖掘领域最具里程碑意义的经典著作 完整全面阐述该领域的重要知识和技术创新 这是一本数据挖掘和知识发现的优秀教材，结构合理、条理清晰。本书既保留了相当篇幅讲述数据挖掘的基本概念和方法，又增加了若干章节介绍数据挖掘领域最新的技术和发展，因此既适合初学者学习又适合专业人员和实践者参考。本书视角广阔、资料翔实、内容全面，能够为有意深入研究相关技术的读者提供足够的参考和支持。总之， 强烈推荐从高年级本科生到专业人员和实践者都来阅读这本书！ 美国

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数据挖掘与R语言 李洪成译 中文pdf_数据库教程

资源名称：数据挖掘与 语言 李洪成译 中文 第 章简介 第 章预测海藻数量 第 章预测股票市场收益 第 章侦测欺诈交易 第 章微阵列样本分类 资源截图：

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数据挖掘 概念与技术（原书第3版）中文完整PDF_数据库教程

资源名称：数据挖掘 概念与技术（原书第 版）中文完整 第 章　引论 　为什么进行数据挖掘 　迈向信息时代 　数据挖掘是信息技术的进化 　什么是数据挖掘 　可以挖掘什么类型的数据 　数据库数据 　数据仓库 　事务数据 　其他类型的数据 　可以挖掘什么类型的模式 　类 概念描述：特征化与区分 　挖掘频繁模式、关联和相关性 　用于预测分析的分类与回归 　聚类分析 　离群点分析 　所有模式都是有趣的吗 　使用什么技术 　统计学 　机器学习 　数据库系统与数据仓库 　信息检索 　面向什么类型的应用 　商务智能 　

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数据挖掘 实用案例分析_数据库教程

资源名称：数据挖掘 实用案例分析 内容简介： 《数据挖掘：实用案例分析》是数据挖掘实战领域颇具特色的一部作品，作者曾为 余个行业上百家大型企业提供数据挖掘服务，本书是其在数据挖掘领域探索近 年的经验总结之作。全书以实践和实用为宗旨，深度与广度兼顾，实践与理论并举。 《数据挖掘：实用案例分析》共 章，分三个部分。第一部分是基础篇（第 ～ 章），主要对数据挖掘的基本概念、应用分类、建模方法及常用的建模工具进行了介绍，并对本书所用到的数据挖掘建模平台 进行了说明。第二部分是实战篇（第 ～ 章），以案例的形式对数

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