数据挖掘实用机器学习技术

Orange 是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装,它的功能即友好,又很强大,快速而又多功能的可视化编程前端,以便浏览数据分析和可视化,基绑定了 Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列

本论文针对两个具体的数据挖掘问题提出了基于机器学习算法的解决方案，涉及户外定位和链接检测等的研究

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通过众多领域里的数据挖掘案例，来介绍数据挖掘的具体解决方案

利用梯度下降算法,进行机器学习.利用C++实现下降算法.

上《数据挖掘技术》课程时，针对基本中文入门教材整理了一个笔记。

机器学习和数据挖掘算法 机器学习和数据挖掘算法的Python实现 分类算法 支持向量机 旋转森林 随机森林 PCA LDA 朴素贝叶斯 粒子群算法 QDA 决策树 知识网络 功能选择 随机森林 BPS

数据挖掘的一些学习资料，收集了一些ppt和一些比较好的讲义和参考资料，希望有帮助。

机器学习实用案例，使用的是R语言，有垃圾分类、预测网页访问量、股票市场指数、推荐系统、社交图谱等案例

实用机器学习