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1、数据挖掘常用资源列表 一、常用网站1. 数据挖掘研究院http:/ 中国统计网http:/ 中国人工智能网http:/www.chinaai.org/4. 中国商业智能网http:/5. 中文自然语言处理开放平台http:/ 清华大学知识工程研究室http:/ 北京大学计算语言学研究所http:/ 知网http:/ 数据挖掘与知识发现软件http:/ 微软研究一机器学习和应用统计研究小组http:/ IBM Intelligent Information Systemshttp:/ 加拿大渥太华大学知识获取与智能化学习研究小组http:/www.site.uottawa.ca/tanka/ka
2、ml.html15. 美国威斯康辛大学数据挖掘学院DMIhttp:/www.cs.wisc.edu/dmi/16. 查尔斯顿学院的信息发现http:/di.cofc.edu/17 .数据挖掘http:/web.ccsu.edu/datamining/18.数据挖掘http:/www.the-data- .数据挖掘与数据仓库介绍 http:/ Data Mining - An Introduction http:/databases.about.eom/od/datamining/a/datamining.htm21. 国家数据挖掘中心http:/www.ncdm.uic.edu/22. 数据挖
3、掘技能http:/ Text Mining and Web Mining Softwarehttp:/ 文本挖掘和基于网页的信息检索参考文献http:/filebox.vt.edu/users/wfan/text mining.html25. 数据挖掘：文本挖掘，数据挖掘和社会传媒http:/ mining/二、数据集1. UCI Machine learning repositoryhttp:/archive.ics.uci.edu/ml/2. KDNuggetshttp:/ Competition Data Sethttp:/lisp.vse.cz/challenge/OTHERS/men
4、ubar.htm4. KDD CUP centerhttp:/www.sigkdd.org/kddcup/index.php5. Google ngrams datasetshttp:/ 免费开源工具：a) RapidMiner: An environment for machine learning and data mining experiments. http:/rapid- Weka: Asuite of machine learning software written in the Java language. www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/c) GN
5、U R: A programming language and software environment for statistical computing, data mining and graphics.http:/www.r-project.org/2. 商业软件a) Sas Enterprise Minerhttp:/ SPSS Modelerhttp:/ STATISTICAhttp:/ MATLABhttp:/ 国内外数据挖掘课程课件1.数据挖掘课堂笔记http:/infolab.stanford.edu/ullman/mining/mining.html2 .与统计相关的数据挖
6、掘课件 http:/www.autonlab.org/tutorials/3.数据挖掘:实用机器学习工具和技术第二版http:/www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/book.h4教育部、IBM精品课程http:/ 南京大学数据挖掘课程http:/ Introduction to Data Mininghttp:/www-users.cs.umn.edu/kumar/dmbook/index.php五. 智能科学研究1. 奥地利人工智能研究所机器学习和数据挖掘小组http:/www.ofai.at/2. 美国伍斯特工学院人工智能研究小组http:/web.cs.wpi.edu/Research/airg/3. 人工智能研究实验室http:/www.cs.iastate.edu/honavar/aigroup.html4. 美国人工智能协会http:/www.aaai.org/home.html5. IBM智能情报系统研究中心http:/ 智能科学网站http:/ 英国爱丁堡大学信息学校人工智能应用学院http:/www.aiai.ed.ac.uk/
