数据挖掘比较不错的教材，基本的算法都有讲

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数据挖掘 一些数据挖掘算法的实现

EasyOCR 即用型OCR，具有80多种以及所有流行的书写脚本，包括拉丁文，中文，阿拉伯文，梵文，西里尔文等。 什么是新的 2021年4月20日-版本1.3.1 添加对PIL图像的支持（感谢 ） 添加塔吉克语（tjk） 更新命令行的参数设置 当paragraph=True时，添加x_ths和y_ths来控制合并行为 2021年3月21日-版本1.3 第二代模型：比第一代模型小很多倍，推断速度快好几倍，附加字符，准确性可比。 EasyOCR默认情况下会选择最新的模型，但是您也可以在创建Reader实例时通过传递recog_network参数来指定要使用的模型。 例如， reader = easyocr.Reader(['en','fr'], recog_network = 'latin_g1')将使用第一代拉丁模型。 所有模型的列表： 2021年2月22日-版本1.2.5 添

游戏数据集：精选的出色游戏数据集的列表，以及用于游戏中人工智能的工具

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数据挖掘概念与技术英文版第二版 韩家炜 data mining concepts and techniques 2nd version En 绝对可以用的资源 此书的第二版中文版目前还没有可以下的电子书，可以结合第一版的中文版学习

5.来自欧盟和澳大利亚的温室气体排放数据 该项目探索了欧洲温室气体排放量（GHG）数据，可在以下位置找到： : 该数据集包含有关“温室气体排放（GHG）清单”的数据，该数据是每个欧盟国家在2009-2018年之间向欧洲环境署（EEA）报告的，最近一次更新是在2020年6月。GHG清单包含以下数据： 排放的各种空气污染物和温室气体的数量（欧盟和国家总计）：二氧化碳（CO2），甲烷（CH4），一氧化二氮（N2O），全氟化碳（PFC），氢氟碳化物（HFC），六氟化硫（ SF6）和三氟化氮（NF3）； 和 五个主要温室气体“源部门”的排放量：能源，工业过程，农业，土地利用以及林业和废物管理（按国家和欧盟总计）。 在这个项目中，我分析了工作表1（总共99个excel工作表），其中包括欧盟国家在所有空气污染物和部门（包括国际航空）中的合并总温室气体。 该项目展示了熊猫中的各种数据处理技术，

轻梯度升压机 LightGBM是使用基于树的学习算法的梯度增强框架。 它被设计为分布式且高效的，具有以下优点： 更快的训练速度和更高的效率。 降低内存使用率。 更好的准确性。 支持并行，分布式和GPU学习。 能够处理大规模数据。 有关更多详细信息，请参阅。 受益于这些优势，LightGBM被广泛用于许多机器学习竞赛的中。 在公共数据集上进行的表明，LightGBM可以在效率和准确性上均优于现有的Boosting框架，并且显着降低了内存消耗。 此外， 表明，LightGBM通过使用多台机器进行特定设置的训练可以实现线性加速。 入门和文档 我们的主要文档位于并从此存储库生成。 如果您不熟悉LightGBM，请按照站点上进行。 接下来，您可能需要阅读： 显示了常见任务的命令行用法。 LightGBM支持的和算法。 是您可以进行的自定义的详尽列表。 和可以加快计算速度。

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