Java数据挖掘18大算法实现和10大常见排序算法以及其他相关经典DM算法集合。 18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的文章，希望能够帮助大家学。 目前追加了其他的一些经典的DM算法，在others的包中涉及聚类，分类，图算法，搜索算等等，没有具体分类。 在每个算法中给出了3大类型，主算法程序，调用程序，输入数据，调用方法如下： 将需要数据的测试数据转化成与给定的输入格式相同 然后以Client类的测试程序调用方式进行使用。 也可以自行修改算法程序，来适用于自己的使用场景。 稳定的排序算法：冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序。 不是稳定的排序算法：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。

序列模式是给定一个由不同序列组成的集合，其中，每个序列由不同的元素按顺序有序排列，每个元素由不同项目组成，同时给定一个用户指定的最小支持度阈值，序列模式挖掘就是找出所有的频繁子序列，即该子序列在序列集中的出现频率不低于用户指定的最小支持度阈值

自己用Python实现的apriori算法，包括频繁项挖掘和强关联规则分析。Python3可直接运行。所需模块 numpy、os

图学习与强化学习如何结合是个重要的问题，来自东北大学的学者最近发布了《图强化学习》综述，总结了GRL方法的方法描述、开源代码和基准数据集，非常值得关注！图挖掘任务产生于许多不同的应用领域，包括社交网络、交通运输、电子商务等，近年来受到了理论和算法设计界的极大关注。在图数据挖掘任务中，使用正在研究中的强化学习(RL)技术进行了一些开创性的工作。然而，这些图挖掘算法和RL模型分散在不同的研究领域，难以对不同的算法进行比较。在本综述中，我们提供了RL模型和图挖掘的全面概述，并将这些算法推广到图强化学习(GRL)作为一个统一形式化。我们进一步讨论了GRL方法在各个领域的应用，并总结了GRL方法的方法描述、开源代码和基准数据集。最后，提出了未来可能需要解决的重要方向和挑战。这是对GRL文献进行全面考察的最新成果，为学者提供了一个全球视野，也为该领域以外的学者提供了学习资源。此外，我们为想要进入这个快速发展的领域的感兴趣的学者和想要比较GRL方法的专家创建了一个在线开源软件。

用Java实现的一个高效的高效用项集挖掘算法HUI-miner，具体原理可以看我的博客，或者留言讨论

包括数据挖掘的概念，银行数据挖掘的步骤，机器学习的常用算法，决策树、线性回归、聚类分析的基本概念和在银行的应用场景。

机器学习高手必备的5类回归损失函数详解.docx

图模型在机器学习有着广泛的应用。相比图模型，Sum-Product Networks模型具有更强表达能力和更快的推理速度，所以其在对文本和图像数据建模有着广泛的应用。本文总结Sum-Product Networks这一新的深度概率模型的研究进展，先介绍了固定结构的Sum-Product Networks的参数学习方法，再介绍了根据不同的输入数据而进行的结构和参数学习方法。并且介绍了判别式和生成模型的Sum-Product Networks，最后介绍了Sum-Product Networks在文本分类上的应用。

自己编写的十大经典R语言数据挖掘算法

《航空公司客户价值分析》数据源（第7章）.zip 详细文章教程如下：https://blog.csdn.net/Gabrielle_OyO/article/details/111406756 免费开源，欢迎补充