首先，这本书封面的图，正是高老师多年来要找的那种图片，就是你在想明白一件事情的时候就好像有一束阳光从天上降落下来，你抬头望的时候，这束光它是彩色的。编者能选用这样一幅图，真的是让人很惊喜，你在看书的封面的时候就感觉已经与作者共鸣了，很想一睹为快。再来看书的目录。看看，这就是书的目录，看着每个章节的题目，简直太想要了。分类、预测获胜球队、电影推荐、破解验证码，看这本书真的能掌握这些东西么？这个需要你
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2023-11-22 19:05:57
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一、概述 (ppt-1)1、数据挖掘的特点数据量大多样性价值密度低处理速度快可靠性低2、传统数据分析和大数据挖掘的区别传统数据分析（统计分析）：是指根据分析目的，用适当的统计分析方法（采样、假设检验、参数估计、回归分析等）及工具（SPSS, Eviews, SAS），对收集来的数据（结构化）进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用。—展示数据挖掘（Data Mining，DM）：又称数据库
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2023-09-21 23:11:49
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1、《Mining the Social web》中文版：《社交网站的数据挖掘与分析》，Jolt生产效率大奖获奖图书。这本书介绍如何对数据进行分析和挖掘，里面例举了Twitter数据处理、邮箱数据分析、linkedIn数据分析等，里面实例采用Python语言编写，个人比较喜欢Python：自由、简洁，虽然我也才开始学习Python。 后续继续介绍关于数据挖掘方面的书籍，希望提供的资料能帮
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2023-07-05 20:11:03
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零基础自学python3 好用的入门书籍推荐，博学谷小班整理了六本数，推荐阅读 《Python for data analysis》、《Python数据分析与挖掘实战》、《Python Cookbook》、《Python基础教程》、《Python 3程序开发指南》、《Python数据分析与挖掘实战》。1、《Python数据分析与挖掘实战》介绍了使用Python进行数据挖掘的详细案例，数据和代码都可
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2023-06-19 22:33:58
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1. 深入浅出数据分析 (豆瓣)这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。 难易程度：非常易。 2. 啤酒与尿布 (豆瓣)通过案例来说事情，而且是最经典的例子。 难易程度：非常易。 3. 数据之美 (豆瓣)一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。 难易程度：易
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2023-12-05 13:38:56
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# 学习数据挖掘的世界
数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。它结合了统计学、人工智能和机器学习等多个领域的知识，广泛应用于商业、医疗、金融等行业。本文将介绍数据挖掘的基本概念、常用方法，并通过代码示例进行演示。
## 数据挖掘的基本概念
数据挖掘通常包括以下几个步骤：
1. **数据采集**：获取原始数据。
2. **数据预处理**：清洗数据，填补缺失值，去除噪音。
3. **数据
最近正打算学习一些数据挖掘方面的知识，开始看了一些相关博文，但是太过零碎，一直对此没有一个较为系统的认识。周末在图书馆闲逛，偶然看见《大话数据挖掘》一书，发现讲的比较有条理，还蛮适合入门的，因此就读了两章，作此笔记。本文只是介绍了数据挖掘入门的一些算法分类，不涉及具体算法实现。 一下是整理的算法分类图： 1、关联 &
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2023-08-14 15:35:00
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新智元推荐
【新智元导读】韩家炜老师是数据挖掘领域的祖师爷，也是华人计算机界的代表性人物之一。最近他在UIUC新开设一门数据挖掘的课程CS512 Spring 2020，Data Mining: Principles and Algorithms》，介绍数据挖掘的原理、算法和应用，内容丰富，值得收藏。戳右边链接上 新智元小
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2023-08-14 15:35:53
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packagecn.edu.pku.ss.dm.cluster;import Java.io.BufferedReader;importjava.io.BufferedWriter;importjava.io.FileNotFoundException;importjava.io.FileReader;importjava.io.FileWriter;importjava.io.IOExcepti
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2023-07-21 22:19:29
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常用数据挖掘算法总结及Python实现 高清完整版PDF第一部分数据挖掘与机器学习数学基础第一章机器学习的统计基础1.1概率论l概率论基本概念样本空间我们将随机实验E的一切可能基本结果组成的集合称为E的样本空间,记为S。样本空间的元素,即E的每一个可能的结果,称为样本点。样本空间又叫基本事件空间。例:拍拍贷用户的学历S=“研究生或以上’,本科,大专’,“高中,“中专,初中及以下},A={研究生或以
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2024-07-24 10:48:35
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做数据挖掘也有些年头了，写这篇文一方面是写篇文，给有个朋友作为数据挖掘方面的参考，另一方面也是有抛砖引玉之意，希望能够和一些大牛交流，相互促进，让大家见笑了。入门： 数据挖掘入门的书籍，中文的大体有这些：Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》Ian H. Witten / Eibe Frank的《数据挖掘 实用机
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2024-02-02 20:14:50
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在现代数字化的世界中，内容创作与消费的形式正在快速演变，小红书作为一款广受欢迎的社交电商平台，其用户生成的内容（UGC）丰富多样，成为研究者与从业者的重要分析对象。本文将通过“python文本挖掘 小红书”这一主题，详细探讨如何利用Python进行文本挖掘的过程，同时结合相关的理论与实践进行解说。
### 背景定位
随着社交媒体影响力的提升，用户在平台上留下的评价、笔记等文本数据呈现出爆炸性增
《数据挖掘》实验指导书2011年3月1日长沙学院信息与计算科学系前言随着数据库技术的发展，特别是数据仓库以及Web 等新型数据源的日益普及，形成了数据丰富，知识缺乏的严重局面。针对如何有效地利用这些海量的数据信息的挑战，数据挖掘技术应运而生，并显示出强大的生命力。数据挖掘技术使数据处理技术进入了一个更高级的阶段，是对未来人类产生重大影响的十大新兴技术之一。因此加强数据挖掘领域的理论与实践学习也已成
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2024-01-21 11:17:50
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# 数据分析和挖掘实践指南
## 1. 整体流程
在进行数据分析和挖掘的过程中，一般可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据收集 | 收集需要分析和挖掘的数据，可以是从数据库、文件、API等获取 |
| 2. 数据清洗 | 对数据进行清洗，处理缺失值、异常值等 |
| 3. 数据探索 | 探索数据的分布、相关性等，可以使用可视化工具进行探
原创
2024-02-28 07:09:47
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数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联、预测（关于这四类问题后文会详细阐述），而常规数据分析则侧重于解决除此之外的其他数据分析问题：如描述性统计、交叉报表、假设检验等。数据挖掘非常清晰的界定了它所能解决的几类问题。这是一个高度的归纳，数据挖掘的应用就是把这几类问题演绎的一个过程。下面让我们来看看它所解决的四类问题是如何界定的：1、分类问题分类问题属于预测性的问题，但是它跟普通预测问题的区别
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2023-11-12 11:02:49
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Python数据挖掘——基础知识数据挖掘又称从数据中 挖掘知识、知识提取、数据／模式分析即为：从数据中发现知识的过程1、数据清理 （消除噪声，删除不一致数据）2、数据集成 （多种数据源 组合在一起）3、数据选择 （从数据库中提取和分析任务相关的数据）4、数据变换 （通过汇总或聚焦操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式）5、数据挖掘 （基本步骤，使用智能化方法提取数据）6、模式评估 （根据某种兴趣度
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2023-10-07 13:14:13
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数据分析广义上包含数据分析与数据挖掘。狭义的数据分析以商业理解为假设基础，通过观察数据，验证得出有价值的商业分析结论。数据挖掘以现有数据为基础，通过机器学习进行数学建模，从数据中寻找“知识规则”，并应用于预测或影响因素分析。一、数据分析（狭义）1.数据分析定义数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用。2.数据分析作用现状分
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2023-08-22 07:13:22
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摘要：数据采集是实现教育大数据应用价值潜能的基础，因此对于教育大数据建设与应用至关重要。阐述了教育大数据的采集内容、采集方式、采集手段及标准与规范，并结合当前教育大数据建设与应用中的实际问题，分别从平衡数据共享与隐私保护、驱动数据治理与人才创新、创新采集机制与相关技术3个方面，对教育大数据采集研究提出对策与建议。关键词： 教育大数据 ; 数据采集 ;&nbs
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2024-08-26 09:36:06
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数据挖掘入门读物：深入浅出数据分析 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。啤酒与尿布 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。数据之美 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。数学之美 这本书非常棒啦，入门读起来很不错！数据分析：Sci
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2024-08-02 16:09:59
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python数据分析与挖掘实战（五）前边几个文章都是对于数据预处理之前的数据分析，在经过了数据分析后，我们就要进行对于数据的预处理。前边提到数据存在缺失值和异常值，那么对于这些数据，我们要进行数据清洗。数据清洗完成后接着进行或者同时进行数据集成、转换、规约等一系列的处理，该过程就是数据预处理。数据的预处理是进行数据挖掘的非常重要的环节，几乎占到整个数据挖掘的百分之六十。数据清洗缺失值的处理缺失值的
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2023-08-20 23:13:38
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