数据挖掘与机器学习

基于真实电子商务客户交易数据进行数据挖掘，机器学习建模。用于预测客户类别。本项目数据来源于kaggle，项目报告提供了完整的数据分析流程和思路。

数据挖掘：实用机器学习技术（IanH.Witten），中英文，第二版

很好的数据挖掘和机器学习算法总结资料，包含python的编程代码，很实用。

企业内训资料，包含人工智能、大数据思维、机器学习经典算法、数据挖掘工程和入门实例等章节

机器学习是解决数据挖掘 问题 的主要方法之一 。 机器学习是一种 利用系统本身进行 自 我改进的过程 ， 使计算机程序能随着经验的积累 自 动提高性能 ， 虽然到 目 前为止机器学习 还不足 以使计算

机器学习--- NLP ---文本挖掘---深度学习

聚类问题主要用于解决没有明确分类映射关系的物品归类问题,即无监督学习。分类算法必须需要训练数据,训练数据包含物品的特征和类别(label, 也可以被称作标签),这相当于对这些数据建立了映射规则,这种映

机器学习与数据挖掘中的十大经典算法.pdf

机器学习与数据挖掘中的十大经典算法 数年前有人动议在机器学习与数据挖掘领域中找出十大算法即建立该领域算法的一个top10后在该领域选出部分专家学者经他们提名汇总和筛选在分类聚类图挖掘关联分析等领域共选

此书是开源库weka作者所写，书中讲述了各种机器学习方法理论与实践，同时本书后半部分介绍了weka图形化工具实用，是从事数据挖掘和机器学习工作者的必备数据。