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数据挖掘Apriori算法的 C# 代码
- 数据挖掘Apriori算法的 C# 代码 Apriori_code.cs
matlab关于数据挖掘分类的算法
- 该文件是一个关于数据挖掘分类的算法，开发语言是matlab.有兴趣的欢迎下载。
数据挖掘-概念与技术
- 本书是一个导论，介绍什么是数据挖掘，什么是数据库中知识发现。书中的材料从数据库角度提供，特别强调发现隐藏在大型数据集中有趣数据模式的数据挖掘基本概念和技术。所讨论的实现方法主要面向可规模化的、有效的数据挖掘工具开发。
web日志挖掘程序
- 用MATLAB实现的web日志挖掘程序
数据挖掘在电子商务中的应用
- 随着互联网的普及，电子商务已经成为越来越重要的商品销售模式，电子商务系统在使用户足不出户的情况下为用户提供越来越多的商品选择。但与此同时由于商品种类越来越多而且网站结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。在这种情况下，数据挖掘在电子商务中的应用越来越广泛.本文主要从数据挖掘的基本概念展开，详细阐述数据挖掘在电子商务领域上的应用.
基于自组织数据挖掘的分类器动态集成选择的程序
- 基于自组织数据挖掘的分类器动态集成选择的程序，非常有用
神经网络在数据挖掘领域中的应用
- 神经网络在数据挖掘领域中的应用-Neural network in the field of data mining applications
SAS数据挖掘实例
- 数据挖掘实例，书中讲述了数据挖掘方法与众多应用案例
数据挖掘的论文
- 自己找的关于数据挖掘的论文，对于学习这方面的有极大的帮助，大家可以试一试
数据挖掘
- 各种经典的数据挖掘算法基本原理及核心代码。(The basic principle and key codes of various data mining algorithms.)
基于数据挖掘的网络入侵检测
- 基于数据挖掘的网络入侵，针对传统的kmeans算法存在缺点，提出一种改进的kmeans算法进行网络入侵识别(Based on the network intrusion of data mining, an improved kmeans algorithm is proposed for network intrusion recognition based on the disadvantages of traditional kmeans algorithm)
python数据挖掘入门与实战 源码
- python数据挖掘入门与实现一书的源码，可供参考(Python data mining portal and implementation of a book source code, for reference)
第二讲 数据挖掘概述
- 详细介绍了数据挖掘的几种方式，以及应用场景，适合初学者(Details of several ways of data mining, as well as application scenarios, suitable for beginners)
达内DMS数据挖掘内部课件
- 达内DMS数据挖掘系统内部课件，包含需求说明、概要设计和详细设计。(The DMS Data Mining System courseware)
数据挖掘书籍
- 两本数据挖掘方面的数据 数据挖掘导论 和数据挖掘实战(books about data mining)
经典数据挖掘算法代码完备集合
- R语言，数据挖掘算法的代码，书中案例实现代码(R language,Data mining algorithm code,the book case implementation code)
揭秘家用路由器0day漏洞挖掘技术
- 揭秘家用路由器0day漏洞挖掘技术, 用IDA挖掘路由器漏洞的方法(book to show how to exploit network device security)
数据挖掘
- 数据挖掘Data mining十大经典算法及其代码实现（理论+实践）(Data mining ten classic algorithms and their code implementation)
数据挖掘数据
- 数据挖掘与SPSS，详细介绍了SPSS各种应用和原理，有助于进行深入的数据挖掘(Data mining and SPSS, introduced in detail the various applications and principles of SPSS, help to carry out in-depth data mining)
Python数据分析与挖掘实战
- Python的数据分析和挖掘的案例，非常不错(Python data analysis and mining case, very good)