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搜索资源 - data mining projects
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weka是机器学习和数据挖掘领域最有影响力的开源项目之一，大量实用的代码-weka is machine learning and data mining areas of the most influential open source projects, a lot of practical code
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主要功能 基础数据库建设 数据导入导出－建库 数据仓库－数据挖掘（查询、排序、打印、统计、报表、批处理 数据管理－－数据新增、修改等审核流程 综合考评 年度统计 门户管理 功能介绍 人员管理子系统 提供了人员、机构的各种信息。能够对人员增加、删除、修改、通用性查找、自定义搜索条件和显示字段生成模板进行智能化查找。能够对人员信息进行如年龄范围，指定职务等条件的文字统计和图形统计和报表，可以将人员信息导出成Excel格式。 机构管理子系统 对机构进行增加、删除、更新、指定上级机构、从人员部分指定机构
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《实用数据挖掘》
本书对面向应用的数据挖掘方法进行了清晰的阐述，包括经典的多元统计方法、贝叶斯多元统计方法、基于机器学习的数据挖掘方法和基于计算的数据挖掘方法等。介绍了数据挖掘领域中许多最新的研究成果，如关联规则、序列规则、图示马尔可夫模型、基于存储的推理、信用风险和Web挖掘等。并详细介绍了选自实际工业项目的6个应用实例，强调了数据挖掘方法的实用性。 本书主要面向计算机科学、信息管理、应用统计学和经济学等专业的高年级本科生和研究生。对实际从事海量数据分析和处理的技术人员也有很好的指导作用和
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data mining projects
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本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。(There are 15 chapters in this book, which are divided into two parts: the basic c
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