Learning Data Mining with Python
Python 的数据能力是真的强，尤其是做预测模型的时候，效率高、代码也清晰。这本资源就挺适合想上手数据挖掘的朋友。思路清楚，实战性也强，适合做房价预测、时间序列这种任务。
书里的内容覆盖了从基础的数据到实际模型构建，比如用线性回归预测房价、用ARIMA搞时间序列预测。模型训练的流程讲得挺细，配的P
Data Mining
当前话题为您枚举了最新的Data Mining。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
Learning.Data.Mining.with.Python
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Data Mining Know It All－November 2008
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Mastering Data Mining with Python无水印pdf
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本章小结-data.mining.practical.machine.learning.tools.and.techniques.4nd
3下一步我们应该编写客户端(此处指相对的客户端某台服务器相对于另一台服务器来说可以是服务端也可以是客户端)的Java应用程序如JSP程序等以便使用JNDI服务请看下面的JSP代码段(try/catch模块已经省略了)关于这一段JSP代码的解释读者可以参考10.4节的相关解释例 10.6本章小结本章主
Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques第三版
老实说，Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques这本英文第三版还挺值得翻的。书里的内容不算晦涩，例子蛮多，适合边看边动手。讲的是机器学习在数据挖掘中的实战玩法，像分类、聚类、特征选择啥的都覆盖到了。用的工具也蛮接地气，像是
Process Mining流程挖掘总结
流程的干货总结，10.Process Mining.pdf 是那种你翻开几页就能学到东西的资料，适合搞业务逻辑或者流程可视化的前端。讲的是怎么用挖掘思路看懂系统里的实际业务流程，和画图那一套还不太一样，更贴近真实执行逻辑。
用过流程图工具的你肯定知道，图再美也不一定能代表真实流程。Process M
Practical Text Mining with Perl文本挖掘指南
文本利器里的老江湖，Perl在这本《Practical Text Mining with Perl》里又证明了一次自己真不是吃素的。别看 Perl 有点“上古感”，它在文本挖掘这块还是挺能打的。书里讲的内容也挺全，像什么TF-IDF、朴素贝叶斯、情感甚至LDA主题建模，几乎都有涉及。重点是，都是带代
[Linked Data] Linked Data英文版
☆资源说明：☆ [Manning Publications] Linked Data英文版[Manning Publications] Linked Data E Book ☆图书概要：☆ Linked Data presents the Linked Data model in plain jar
Data from Each Chapter in Python for Data Analysis
The data found in each chapter of Python for Data Analysis.