曙光数据挖掘实验示例代码
曙光的数据挖掘实验代码压缩包，内容还挺丰富，基本把数据挖掘流程都带了一遍。里面从数据预到分类预测、聚类、关联规则这些常见技术，示例代码写得清晰，注释也还算到位，挺适合边看边上手的。
demos 文件夹里放了不少现成的例子，比如你想跑个K-means聚类、测个随机森林预测，直接拎出来改改参数就能用了，省事不少。代码基本是Python写的，兼容性不错，用的是常见的库，像scikit-learn、pandas这些，环境好搭。
想练练数据挖掘建模流程的，这包挺对路，能从数据清洗一直玩到模型调参。比如你搞个StandardScaler()标准化下数据，扔进DecisionTreeClassifier()，用GridSearchCV调一波参数，全链条都能走通。
不过要注意哦，压缩包里文件挺多，结构有点“随性”，建议你先熟悉下每个子目录放了啥，避免重复造轮子。顺手可以参考一些同类型的代码，比如这份Python 决策树示例，思路也挺清晰。
如果你是刚接触数据挖掘的前端朋友，想了解下算法背后的逻辑，这压缩包会是个蛮好的练手资源；如果你已经熟门熟路，也可以用它来搭个教学 demo 或搞个快速原型。，拿来即用，效率还挺高。
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文件大小：15.31MB
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