python数据挖掘-电力窃漏电用户自动识别，书上的源码有错误，现曾经完全改正。

从网站爬取口红销售数据，分析影响销售数据的重要因素以及根据销售因素建模预测其销售量。
本文先将数据进行预处理得到实验数据，然后着重分析朴素贝叶斯判别分析算法、AdaBoost算法以及随机森林算法在口红销量预测中的效果，并在随机森林算法中进行模型优化。
通过实验结果表明总评价数、价格和描述分这三个因素对销售量的影响较大，对三个算法对比分析得出随机森林算法预测错误率最低，有较好的预测效果。

b站用户数据共947228条记录，包括id、mid、name、sex、following、fans、level不涉及用户隐私信息，次要用户学校数据分析、数据挖掘、大数据大作业或者比赛用的原始数据。

基于数据挖掘的信誉卡信誉评分模型，数据挖掘系列。
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支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。
支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。
目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。
希望《数据挖掘中的新方法——支持向量机》能促进它在我国的普及与提高。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。
对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的问题。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。
序言符号表第1章最优化问题及其基本理论1·1最优化问题1·2最优性条件1·3对偶理论1·4注记参考文献第2章求解分类问题和回归问题的直观途径2·1分类问题的提出2·2线性分类学习机2·3支持向量分类机2·4线性回归学习机2·5支持向量回归机2·6注记参考文献第3章核3·1描述相似性的工具——内积3·2多项式空间和多项式核3·3Mercer核3·4正定核3·5核的构造3·6注记参考文献第4章推广能力的理论估计4·1损失函数和期望风险4·2求解分类问题的一种途径和一个算法模型4·3VC维4·4学习算法在概率意义下的近似正确性4·5一致性概念和关键定理4·6结构风险最小化4·7基于间隔的推广估计4·8注记参考文献第5章分类问题5·1最大间隔原则5·2线性可分支持向量分类机5·3线性支持向量分类机5·4支持向量分类机5·5ν-支持向量分类机(ν-SVC)5·6ν-支持向量分类机(ν-SVC)和C-支持向量分类机(C-SVC)的关系5·7多类分类问题5·8一个例子5·9注记参考文献第6章回归估计6·1回归问题6·2ε-支持向量回归机6·3ν-支持向量回归机6·4ε-支持向量回归机(ε-SVR)与ν-支持向量回归机(ν-SVR)的关系6·5其他方式的支持向量回归机6·6其他方式的损失函数6·7一些例子6·8注记参考文献第7章算法7·1无约束问题解法7·2内点算法7·3求解大型问题的算法7·4注记参考文献第8章应用8·1模型选择问题8·2分类问题的线性分划中的特征选择8·3模型选择8·4静态图像中球的识别8·5自由曲面的重建问题8·6应用简介8·7核技巧的应用8·8注记参考文献附录A基础知识A·1基本定义A·2梯度和Hesse矩阵A·3方向导数A·4Taylor展开式A·5分离定理附录BHilbert空间B·1向量空间B·2内积空间B·3Hilbert空间B·4算子、特征值和特征向量附录C概率C·1概率空间C·2随机变量及其分布C·3随机变量的数字特征C·4大数定律附录D鸢尾属植物数据集英汉术语对照表

《模式分类》(原书第2版)的第1版《模式分类与场景分析》出版于1973年，是模式识别和场景分析领域奠基性的经曲名著。
在第2版中，除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的次要内容以外，读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。
作者还为未来25年的模式识别的发展指明了方向。
书中包含许多实例，各种不同方法的对比，丰富的图表，以及大量的课后习题和计算机练习。

本书是斯坦福大学计算机科学专业数据库系列课程教科书。
书中对数据库系统基本原理以及数据库系统实现进行了深入阐述，并对ODL、SQL、关系代数、面向对象查询、事务管理、并发控制等内容展开具体讨论。
对该领域内的一些最新技术，诸如数据仓库、数据控掘、数据立方体系统等，也给予了引见。
本书适合作为高等院校计算机专业研究生的教材或本科生的教学参考书，也适合作为从事相关研究或开发工作的专业技术人员的高级参考资料。
本书是斯坦福大学知名计算机科学家HectorGarcla-Molina、JeffreyD．Ullman和JenniferWidom合作编写的一本数据库系统引论书籍。
书的前半部分从数据库设计者、用户和应用程序员的角度深入地引见了数据库。
包括最新数据库标准SQL—1999、SQLPSM、SQLCLI、ODL和XML，相比其他大多数书籍，更多地引见了SQL内容。
本书的后半部分是从DBMS实现的角度来引见数据库的，覆盖了这个领域内的基本技术，并且比其他大多数书籍更多地引见了查询优化。
高级论题包括多维和位图索引、分布式事务处理和信息集成技术。
本书既可用作大学教科书，也可作为该领域专业人员的参考书。
本书显著特色：使用人们普遍关注的、现实世界的例子提高可读性SQLPSM(持久存储模块)、JDBC(Java接口)和SQLCLI(ODBC或开放式数据库连接)等内容为本书所特有用ODMG标准ODL引见了面向对象设计，用SQL—99标准引见了对象—关系设计借助关系代数，讲述了查询处理和查询优化的扩展内容讨论了信息集成技术，包括数据仓库、协调器、OLAP、数据立方体和数据挖掘技术解释了很多重要的专门技术，如RAID盘的错误纠正、位图索引、统计数据的应用以及指针混合通过主页http：www-db．stanford．eduullmandscb．html提供本书更多的附加资料。

本资源里面不只包含了最常用的数据挖掘工具KNIME的使用教程，还包含了一些经典的demo可以进行练习

哈工大研讨生数据挖掘课程（课件+文档+代码+实验+重点+电子版书籍+书籍答案）

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。