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- 机器学习与数据挖掘方法和应用（经典）.pdf-Machine Learning and Data Mining Methods and Applications (Classic). Pdf. . . . . . . .
DT
- 机器学习、数据挖掘中决策树算法的思路与关键代码，对想了解该算法实现步骤的同仁有用！-the key programe of Decision Tree Algorim, and its programing method in detail.
The_Elements_of_Statistical_Learning_2nd_3print.ra
- 《统计学习基础：数据挖掘、推理与预测》的全彩英文版，人工智能机器学习领域的必读书目，此版本为最新的第三次排版，很有价值-<The elements of statistical learning:Data mining,inference,and prediction>,color edition,the must-own book in the area of AI/Machine Learning,and it s the latest edition of publishmen
DM-and-ML
- 机器学习与数据挖掘入门必备，周志华文章 -Introduction to machine learning and data mining necessary, Zhou Zhihua article
ProgrammingPCollectivePIntelligence
- 本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过
Machine-learning-and-data-mining
- 机器学习与数据挖掘：方法和应用,本书分为5个部分,共18章,较为全面地介绍了机器学习的基本概念,并讨论了数据挖掘和知识发现中的有关问题及多策略学习方法,具体地阐述了机器学习与数据挖掘在工程设计,文本、图像和音乐,网页分析、计算机病毒和计算机控制,医疗诊断、生物医疗信号分析和水质分析中的生物信号处理等方面的应用情况。-Machine learning and data mining: methods and applications, the book is divided into five p
weka-3-6
- weka是用java编写的开源数据挖掘平台，与《数据挖掘：实用机器学习工具与技术》一书配套，特别适合于数据挖掘初学者-weka is an open source data mining plateform, which assort with the book named Data Mining:Practical Machine Learning Tools and Techniques, it is particularly suitable for abecedarian in data
WEKA-EDU
- Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的，非商业化（与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine ）的，基于JAVA环境下开源的机器学习（machine learning）以及数据挖掘（data minining）软件。它和它的源代码可在其官方网站下载。有趣的是，该软件的缩写WEKA也是New Zealand独有的一种鸟名，而Weka的主要开发者同时恰好来自New Zealand的
Statistical-Learning(2-Edition)
- 斯坦福大学统计系的Trevor Hastie等编写的一本统计学习基础，关于数据挖掘，推理，预测的机器学习的书。这是第二版的，与第二版有很多新增的内容，在作者主页上下的，书在网上太贵了，买不起的，可看看电子版-Written by Trevor Hastie, Stanford University Department of Statistics, a statistical study based on data mining, reasoning, machine learning pred
The-programming-collective-wisdom
- 《集体智慧编程》(programming collective intelligence building smart web 2.0 applications)以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数
I3DLoginDemo
- 使用三维数据库技术开发的简易示例程序，用以展示三维数据库的实际可行性。 在后期版本中还会依次加入业务逻辑、数据挖掘等相关内容，验证三维数据库在商业智能领域与机器学习领域中的潜力。 -Using three dimensional database technology to develop simple example program, used to show the practical feasibility of 3 d database. Will, in turn, in th
Kmeans_VS_EM_OnLaborDataSet
- 使用著名的数据挖掘和机器学习软件WEKA，在标准数据集labor上，比较Kmeans与EM算法。-Use well-known data mining and machine learning software WEKA, on standard data sets labor, relatively Kmeans with EM algorithm.
muskSuccess
- 数据挖掘与机器学习中可以用于多示例学习的原始数据集MUSK1 已经转化成ARFF格式可直接用于weka的-Data mining and machine learning the original data set can be used for multi-instance learning MUSK1 has been transformed into ARFF format it can be used directly in weka
模式识别与机器学习中文版.pdf
- 很好的一本专业书，可以用于数据挖掘的学习(A good book, can be used for data mining learning)
数据挖掘概念与技术频繁模式
- 数据挖掘中的频繁模式、关联和相关。用于挖掘不同物品属性之间的关联规则。(Frequent patterns, associations, and correlations in data mining. It is used to mining association rules between properties of different items.)
机器学习与数据挖掘方法和应用
- 本书分为5个部分，共18章，较为全面地介绍了机器学习的基本概念，并讨论了数据挖掘和知识发现中的有关问题及多策略学习方法，具体地阐述了机器学习与数据挖掘在工程设计，文本、图像和音乐，网页分析、计算机病毒和计算机控制，医疗诊断、生物医疗信号分析和水质分析中的生物信号处理等方面的应用情况。本书收集众多不同领域中数据挖掘的实际案例，以此来说明数据挖掘的具体解决方法，以期为广大读者提供一个更为广阔的数据挖掘(The book is divided into 5 parts, 18 chapters, a
knn
- 数据挖掘与机器学习之knn算法原理实例。(An example of the principle of data mining KNN algorithm)
周志华：数据挖掘与机器学习
- 一个阐释数据挖掘与机器学习的文档，对于了解数据挖掘和机器学习有极大帮助(A document that interprets data mining and machine learning is of great help in understanding data mining and machine learning.)
大数据与大数据机器学习
- 数据挖掘作为一种现阶段很有用的方式，应用在各个领域。本文比较详细，可以借鉴看看。(Data mining, as a very useful way at this stage, is applied in various fields. We can learn from it.)
机器学习实验代码
- 数据挖掘与机器学习的实验课结果及代码。自己写的，加上老师的指导。