data mining类相关课程-数据可视化下载

AI100_小助手 2018-06-25 04:01:27

这些资料是我花了几百买的七*月*算法的课程，里面带的课件以及随堂代码，为了csdn的下载积分我也是拼了，这个是一系列课程中的一部分，总起来的课程会超过220M无法上传，需要的朋友们需要一部分一部分下载了。这些资料干货还是蛮多的，毕竟讲课老师是在BAT几个大厂工作过。
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这些资料是我花了几百买的七*月*算法的课程，里面带的课件以及随堂代码，为了csdn的下载积分我也是拼了，这个是一系列课程中的一部分，总起来的课程会超过220M无法上传，需要的朋友们需要一部分一部分下载了。这些资料干货还是蛮多的，毕竟讲课老师是在BAT几个大厂工作过。

<项目介绍> 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 -------- ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

本书由Michigan State University 的Pang-Ning Tan和University of Minnesota的Michael Steinbach合著，深入浅出地说明了数据挖掘的四大部分:可视化、相关性分析、分类和聚集分析的概念和相关算法。本书同样也是斯坦福大学数据挖掘课程(Stats 202 Data Mining)的教学用书。本书为pdf英文版本，使用快压压缩。

<项目介绍> 挖掘可视化系统（Data Mining Visualization System）通过数据挖掘理论、机器学习算法以及数据可视化等信息技术，并基于 Flask 框架搭建 Web 服务器，实现数据挖掘可视化。数据挖掘：Python 后台技术：Flask 前端技术：HTML、JS、CSS、Echarts - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

1.项目代码功能经验证ok，确保稳定可靠运行。欢迎下载使用！ 2.主要针对各个计算机相关专业，包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 3.项目具有丰富的拓展空间，不仅可作为入门进阶，也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中，如有问题或建议，请及时私信沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感，也欢迎你的分享和反馈！【资源说明】数据挖掘课设-基于Python+Flask实现的数据挖掘可视化web系统源码+项目说明.zip 数据挖掘可视化系统（Data Mining Visualization System）通过数据挖掘理论、机器学习算法以及数据可视化等信息技术，并基于 Flask 框架搭建 Web 服务器，实现数据挖掘可视化。数据挖掘：Python 后台技术：Flask 前端技术：HTML、JS、CSS、Echarts 配置完 Python 虚拟环境后，修改 `.\js\DMVSystem.js` 文件中的 `var serverAddress` 为本机地址后，运行 `.\app\main.py`，接着打开 `DMVSystem.html` 文件，即可进行本地测试。 1. 系统主界面进入系统主界面，系统提供 6 个数据集，用户可以选择导入其中 1 个数据集。 2. 导入数据集选择导入数据集后，静候片刻，数据集即加载完毕。 3. 原始数据可视化 进入可视化模块，系统以平行坐标图、RadViz图、Andrew图等多种方式将原始多维数据可视化。 4. 原始数据集表格展示下拉页面可以看到原始数据的表格展示，用户可点击数据预处理并进行训练。 5. 模型训练及数据挖掘结果可视化静候片刻，即出现模型训练及数据挖掘的可视化结果。

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