数据挖掘常用算法

本算法为数据挖掘中序列模式挖掘中的GSP算法的基本实现，可依托此算法进行算法的优化操作。

数据挖掘的相关算法和原理，讲述清楚，是 PDF格式的，还算清晰。相关人员可以参考下

数据集是指一组有组织的数据，可用于训练机器学习模型和进行数据挖掘。常用数据集包括MNIST手写数字集、CIFAR图像集、IMDB电影评论集等，它们被广泛应用于数据挖掘、统计分析、人工智能等领域。学习者

常用数据挖掘算法总结及Python实现 高清完整版PDF

本书适合有志于从事数据挖掘的初学者，需要的朋友可看看 第一部分 数据挖掘与机器学习数学基础3 第一章 机器学习的统计基础3 第二章 探索性数据分析（EDA） .11 第二部分 机器学习概述14 第三章

考试必备常用算法,有决策树、神经网络、聚类、朴素贝叶斯，数据平滑，数据正则。放在一个eclipse工程下

1 . 利用matlab实现KNN算法对wine数据集的分类，并对分类结果进行了识别率的计算。

包含很多知名算法实现，支持向量机，决策树，粗糙集，贝叶斯分类器等

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