第9章 分类规则挖掘与预测 第9章 分 类 规 则 挖 掘 与 预 测 主要内容 l 分类与预测的基本概念 l 决策树方法 l 分类规则挖掘的ID3算法 l 其他分类规则挖掘算法 l 分类规则的评估

com/chuantingSDU/p/4626592.html 通过上网查询以及看同行对会议的公共认识，数据挖掘领域的顶级会议是 KDD（ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery

www.thebigdata.cn/JiShuBoKe/13299.html 视频 浙大数据挖掘系列 http://v.youku.com/v_show/id_XNTgzNDYzMjg=.html

1. 数据仓库与数据挖掘原理及应用东华理工大学 理学院 刘爱华 2. 目录数据仓库基础 7. 分类和预测 数据仓库设计和实现 8. 关联分析 数据仓库实例 9. Web挖掘 OLAP和OLAM 10

1. 数据仓库与数据挖掘综述概念、体系结构、趋势、应用 2004年6月7日 2. 提纲数据仓库概念 数据仓库体系结构及组件 数据仓库设计 数据仓库技术（与数据库技术的区别） 数据仓库性能 数据仓库应用

1. 数据仓库与数据挖掘综述概念、体系结构、趋势、应用报告人：王建慧 2011年12月30日 2. 提纲数据仓库概念 数据仓库体系结构及组件 数据仓库设计 数据仓库技术（与数据库技术的区别） 数据仓库性能

总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书，有的适合入门，有的适合进阶，没有按照层次排列，先总结一下，等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的，不然不敢写，怕误人子弟

1. 数据仓库和数据挖掘在商业活动中的应用刘建民 博士 首席顾问1 2. 简介●数据仓库是公司成功的关键因素 ●随着数据的数量以指数速度增长，将原始数据转化为可供决策的信息就变得十分关键 ●这个演讲将

问答 数据科学是什么？ 7 我怎样才能成为一个数据科学家？ 4 科学数据是如何从传统的统计分析不同吗？ 1 相关课程 计算数据概念，伯克利分校 9 实用机器学习，伯克利分校 4 人工智能伯克利分校 1

数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器 学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关

9本学习数据挖掘与数据分析的免费书籍

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编者按：本文作者汪榕曾写过一篇文章：《 以什么姿势进入数据挖掘会少走弯路 》，是对想入行大数据的读者的肺腑之言，其中也表达了作者的一些想法，希望大家不要随便去上没有结合业务的收费培训班课程；而后，他有

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ThinkUp 是个消费级别的数据挖掘应用，它为普通的个人提供科技和市场营销公司常做的数据解析服务。只不过 ThinkUp 在理念上更尊重用户的利益，更注重通过社交网络数据的解读让用户进一步的发现自己。打通

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写这篇文章，缘自于前几天部门内部成员们进行了一次部门内部现有涉及的一些算法的 review 以及整理。不过比较囧的就是，由于 boss 不在，我们讨论讨论着就成了吐槽大会，倒是有一半时间在吐槽产品以及业务部门了。

Java数据结构和算法 一、数组于简单排序 1 二、栈与队列 3 三、链表 3 四、递归 3 五、哈希表 3 六、高级排序 3 七、二叉树 3 八、红—黑树 3 九、堆 3 十、带权图 3 一、数组于简单排序

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