目前提供的项目数据是双十一及过去6个月内用户的日志信息，预测未来6个月内用户是否在同一商铺中重复购买。 ➢ 目的是根据用户与商家在双11之前6个月的交互记录数据和双11期间的交互记录预测商家的新买家在未来 的6个月内再次从同一商家购买商品的概率。 ➢ 结合目前天猫平台销售的数据情况，可以实现以下目标: 1. 对数据进行基本的处理； 2. 根据用户行为提取出相应的特征，用以判断用户是否会重复购买； 3. 依据用户行为特征训练合适的分类模型，预测用户重复购买的概率； 4. 根据模型对天猫用户重复率进行预测。

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分类算法（决策树、支持向量机）建立决策函数，然后判断如下数据的类别。 （青年，是，否，非常好）请按列表写结果并附加程序和运行结果。

练习使用 Python 语言，请对“西瓜数据集2.0"中的数据进行分析，使用朴素贝叶斯方法学习西瓜数据后验条件概率分布，并对如下瓜的类型做出判断（乌黑，蜷缩，浊响，稍糊，平坦，硬滑）将 Python 运行结论截图上传到本题

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【HNUST】20级数据挖掘原理与算法实验报告 算法一 Apriori算法 算法二 FP-tree算法 算法三 K-Nearest Neighbors算法 算法四 ID3算法 算法五 C4.5算法 算法六 朴素贝叶斯算法 算法七 K-means算法 算法八 DBSCAN算法

DiffGen 用于数据挖掘的差异私有数据发布[SIGKDD 2011] 许可证：知识共享署名-非商业性-相同方式共享4.0国际公共许可证 业主：诺曼·穆罕默德（Noman Mohammed），陈瑞和本杰明·冯（Benjamin CM Fung） 出版物： N. Mohammed，R。Chen，BCM Fung和PS Yu。 用于数据挖掘的差异私有数据发布。 在第17届ACM SIGKDD国际知识发现和数据挖掘会议（SIGKDD）的会议记录中，第493-501页，加利福尼亚州圣地亚哥：ACM出版社，2011年8月。 免责声明： 该软件按原样提供，不提供任何保修或支持。 对于因使用我们的软件而引起的任何损坏，收入损失或任何问题，我们不承担任何责任。 如有疑问，建议您查阅本文和源代码。 如果您发现我们的软件有用，请在上面引用我们的论文。 成人数据集也可以从以下获得： :