数据挖掘基础学习教材汇总_数据库教程
教程名称：数据挖掘基础学习教材汇总 课程目录： 【 教程网】动态数据挖掘研究 【 教程网】数据挖掘入门 【 教程网】数据挖掘应用 【 教程网】数据挖掘教程 【 教程网】数据挖掘概念与技术 【 教程网】数据挖掘算法 【 教程网】数据挖掘综述
数据挖掘
数据挖掘导论（完整版）_数据库教程
资源名称：数据挖掘导论 完整版 内容简介： 本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。本书涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。此外，书中还提供了大量示例、图表和习题。 本书适合作为相关专业高年级本科生和研究生数据挖掘课程的教材，同时也可作为数据挖掘研究和应用
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
《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
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：
Python数据挖掘入门与实践 中文_Python教程
资源名称： 数据挖掘入门与实践 中文 第 章 开始数据挖掘之旅 第 章 用 估计器分类 第 章 用决策树预测获胜球队 第 章 用亲和性分析方法推荐电影 第 章 用转换器抽取特征 第 章 使用朴素贝叶斯进行社会媒体挖掘 第 章 用图挖掘找到感兴趣的人 第 章 用神经网络破解验证码 第 章 作者归属问题 第 章 新闻语料分类 第 章 用深度学习方法为图像中的物体进行分类 第 章 大数据处理 资源截图：
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
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：