matminer是一个用于在材料科学领域进行数据挖掘的库。 网站（包括文档）： : 范例： ： 帮助/支持： ： 资料来源： : 如果您喜欢matminer，也可以尝试使用 。 如果您发现matminer有用，请在您的研究中引用以下论文来鼓励其发展： Ward, L., Dunn, A., Faghaninia, A., Zimmermann, N. E. R., Bajaj, S., Wang, Q., Montoya, J. H., Chen, J., Bystrom, K., Dylla, M., Chard, K., Asta, M., Persson, K., Snyder, G. J., Foster, I., Jain, A., Matminer: An open source toolkit for materials data mining. Comput.

AstroML：天文学的机器学习 AstroML是一个基于numpy，scipy，scikit-learn和matplotlib构建的Python机器学习和数据挖掘模块，并已获得BSD许可。 它包含一个不断发展的统计和机器学习例程库，用于分析python中的天文数据，用于几个开放式天文数据集的加载器，以及一整套用于分析和可视化天文数据集的示例。 该项目由Jake VanderPlas于2012年启动，与Zeljko Ivezic，Andrew Connolly，Jacob VanderPlas和Alex Gray合着的《统计，数据挖掘和天文学中的机器学习》一书相伴。 重要连结 HTML文档： ： 核心源代码存储库： : 图源代码存储库： : 问题追踪器： : 邮件列表： https : //groups.google.com/forum/#! forum/ astro

##About 这是一个重建电影社交网络的研究项目。 ＃＃要求 Python 2.7 OpenCV 图数据库：neo4j ＃＃目标 输入：1. 电影文件 2. 关键字文件（名称或关系） 3. 字幕文件 输出：1. 关系图（json） 2. 角色的人脸图像

数据挖掘中的聚类分析 Coursera 数据挖掘：数据挖掘中的聚类分析

星期五包装的数据挖掘 我正在使用来分析这些数据。 它由于 2014 年 8 月开发，并在俄勒冈州波特兰市的发布。 它是一个开源库，用于识别和呈现数据集中的异常值和异常——专为与 Google 文档和库一起使用而设计。 我的用途 分析员工数据，快速了解数据挖掘。 列/变量中值的比例和频率 列/变量之间的相关性 在总体中显着过度索引或索引不足的变量/列 数据集中最典型、最不典型和关键异常值记录 部署 我正在使用 vbs scipt 抓取数据文件夹中的 sql 数据。

在python3环境下借助Kaggle资源练习熟悉数据挖掘技能，属于实战部分，适合新手练习。更多博客请访问：https://blog.csdn.net/xudailong_blog

《MATLAB神经网络43个案例分析》随书附赠源代码，实战性很强！