数据挖掘十大经典机器学习算法，国际权威的学术组织 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 年 12 月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法： C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost,kNN, Naive Bayes, and CART.

数据挖掘（Data mining）又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

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高级信息系统项目管理——十大知识领域输入输出整理

数据结构与算法-Python语言案例实现十大经典排序算法一、 引言1.问题需求2.方法分类二、常见排序方法1. 选择排序（Selection Sort）2. 冒泡排序（Bubble Sort）3. 插入排序（Insertion Sort）4. 希尔排序（Shell Sort）5. 归并排序（Merge Sort）6. 快速排序（Quick Sort）7. 堆排序（Heap Sort）8. 计数排序（Counting Sort）9. 桶排序（Bucket Sort）10. 基数排序（Radix Sort）三、算法总结 十大经典排序算法 一、 引言 授人以鱼不如授人以渔~ 实践是检

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