数据挖掘是信息技术领域中的一个重要分支，它涉及到从大型数据集中发现有价值信息的过程。在这个四川大学软件硕士的课程中，学生将全面了解数据挖掘的概念和技术，以及如何构建数据仓库模型，以便进行有效的数据挖掘。 我们要理解数据挖掘的核心概念。数据挖掘不仅仅是简单的数据收集，而是通过对海量数据的分析，提取出模式、规律和趋势，从而为决策提供依据。这通常包括分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘和异常检测等多种方法。 分类是数据挖掘的一种基本技术，它通过学习算法构建一个模型，能够对新的未知数据进行预测。例如，决策树、支持向量机和神经网络等都是常见的分类方法。而聚类则是在无监督学习中，根据数据的相似性或距离将其分组，常见的聚类算法有K-means、DBSCAN等。 关联规则学习是发现数据项之间的有趣关系，如“如果客户购买了商品A，那么他们很可能也会购买商品B”。Apriori算法和FP-Growth算法是实现这一过程的常用工具。序列模式挖掘则关注事件发生的顺序，比如用户浏览网页的顺序，有助于理解用户行为。 数据仓库是数据挖掘的重要基础，它是一个设计用于高效查询和分析的历史数据集合。在构建数据仓库时，我们需要进行数据抽取、转换和加载（ETL过程），以确保数据的质量和一致性。OLAP（在线分析处理）系统常常与数据仓库配合，提供多维数据视图和快速的分析功能。 本课程可能还会介绍数据预处理，这是数据挖掘流程的关键步骤，包括数据清洗（去除噪声和不一致性）、数据集成（合并来自不同源的数据）、数据变换（如归一化、标准化）以及数据规约（减少数据量的同时保持其信息含量）。 此外，课程可能会讨论数据挖掘的应用场景，如市场营销分析、信用评估、医疗诊断、网络日志分析等。在实际应用中，数据挖掘需要结合业务知识，才能产生有价值的洞察。 学生可能还会接触到数据挖掘工具和平台，如R语言、Python的Pandas和Scikit-learn库、SQL、Apache Hadoop和Spark等，这些都是实现数据挖掘任务的强大工具。 这个四川大学的课程将为学生提供全面的数据挖掘理论知识和实践经验，帮助他们掌握从数据中提取价值的技能，为未来的职业生涯打下坚实的基础。通过深入学习，学生不仅能理解数据挖掘的原理，还能熟练运用各种技术解决实际问题。

作者：Jim Gray（格雷） Andreas Reuter 注：本文档不是pdf，是pdz文件，需要下载 超星阅读器（简单易用），相对于pdf，pdz文件更清晰。为了方便大家阅读，如果有什么问题可以和我联系

包括词法分析、句法分析、语义分析、应用场景的介绍。同时还有配套的课后习题。作为自然语言处理学习的新手入门教材资料，很有帮助

目前所生产的电子电路基本上都使用印制电路板（PCB）作为其相互连接的介质和机械基板。高速电路也不例外，而且高速电路一般用多层电路板来实现。作为高速电路的载体，它的结构、电气性能、机械性能、可加工性，以及加工精度对于最终产品的性能起着很大的作用。 　　如图1所示，一块PCB由基板、导电层、走线，元器件、焊盘，以及过孔等要素组成。下面简单介绍一下各个要素。 　　图1 PCB的构成要素 　　1．材料 　　大多数PCB的导电层和走线都使用了铜薄膜，借助于热压工艺被牢固地黏结在基板上。铜的厚度由每平方英寸的质量来决定，以盎司（OZ）为单位，常用的厚度有1／4oz、1／2Oz、1oz、2oz、

数据仓库 知识发现 数据挖掘 韩家炜 第三版 epub 高清晰格式 （内容齐全）

数据挖掘概念与技术 数据仓库 数据挖掘理论

数据挖掘 概念与技术（原书第3版）配套PPT（英文） CS 412 Intro. to Data Mining Jiawei Han, Computer Science, Univ. Illinois at Urbana-Champaign, 2106

《数据挖掘：概念与技术》第三版原书PPT。该PPT虽然是英文版，但可与原书中文版对照着看，很好理解。

《数据挖掘：概念与技术（第三版）》 - 中文版 经典数据挖掘、机器学习教材，注意是可以复制内容的英文原版，非扫描版！

数据挖掘 概念与技术 (中文第二版).pdf