《大数据分析与挖掘》实训平台
切换导航
平台简介
教学讲义
典型案例学习
案例数据库
实践应用
所有
标题
标签
搜索
案例分类
分类与预测(15)
聚类分析(14)
关联规则挖掘(5)
数据集(4)
聚类结果的评估(3)
数据集说明(3)
k-means聚类方法应用案例(2)
Logistic回归(2)
支持向量机(2)
Web挖掘(2)
sklearn.cluster.DBSCAN参数说明(1)
DBSCAN聚类方法应用案例(1)
轮廓系数(1)
CH系数(1)
“肘部”系数(1)
难度
简单(14)
一般(8)
中等(7)
较难(4)
复杂(3)
发布时间
2019-10(36)
热门标签
Python(36)
scikit-learn(13)
make_moons(7)
乳腺癌数据集(6)
购物篮(5)
频繁项集(3)
sklearn.datasets(3)
make_blobs(3)
决策树(3)
关联规则(2)
sklearn.cluster.DBSCAN(2)
sklearn.cluster.KMeans(2)
sklearn.cluster.MiniBatchKMeans(2)
Bagging(2)
Boosting(2)
共找到 36 个案例 第 1 页/共 4 页 检索用时:0.00017秒
1、
使用Apriori算法挖掘频繁项集
2019-10-29
2、
使用FP-growth算法挖掘频繁项集
2019-10-29
3、
使用ECLAT算法挖掘频繁项集
2019-10-29
4、
关联规则产生(基于置信度的剪枝方法)
2019-10-29
5、
关联规则产生(基于直接遍历方法)
2019-10-29
6、
sklearn中的DBSCAN聚类方法参数说明
2019-10-25
7、
sklearn中的DBSCAN聚类方法应用案例
2019-10-25
8、
sklearn中应用轮廓系数进行聚类结果的评估
2019-10-25
9、
sklearn中应用CH系数进行聚类结果的评估
2019-10-25
10、
sklearn中应用“肘部”系数进行聚类结果的评估
2019-10-25
首页
上一页
1
2
3
4
下一页
尾页
平台简介
学界动态
资源检索
标准规范
漂浮实践
领域专家
联系地址:北京市海淀区颐和园路5号
电子邮箱:float@pku.edu.cn
版权所有:© 北京大学信息管理系