Oracle 大学课件

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数据挖掘是从海量数据中提取有用信息并转化为知识的过程，是信息技术领域的研究热点，尤其在大数据时代背景下显得尤为重要。本课程为浙江大学研究生设计，涵盖数据挖掘的理论、算法及相关国际会议和论文，深入理解数据挖掘的基本概念、方法和技术。数据挖掘的发展背景可以追溯到信息时代，随着数据库技术和数据量的急剧增加，传统数据库虽然高效处理数据但无法发现隐藏知识，这促使基于数据库的知识发现（KDD）研究，即数据挖掘。KDD是多学科交叉领域，包括数据库技术、统计学、高性能计算、人工智能和机器学习等，其目标是从大量数据中自动发现有价值的知识。数据挖掘应用广泛，如电信行业中用于客户流失模式识别，银行领域通过聚类分析促

希望这份资源能对大家有所帮助。内容包括导论、Bayes决策理论、概率密度估计、线性判别函数、神经网络、统计学习理论、SVM、正则化网络等内容。第二章讨论了Bayes决策理论的基本理论和应用，第三章介绍了概率密度估计的参数估计和非参数估计，第四章涉及了线性判别函数及其在SVM中的应用。特征空间的概念和具体应用也在课件中有所提及。

浙江大学张彩伢教授的多元统计课件，讲得真是蛮透彻的。逻辑清晰，例子也接地气，适合刚入门或者想深入理解多变量的同学。课件里头像多元回归、主成分、判别这些经典方法都讲到了，重点也突出，配合图表理解起来还挺轻松。 多元线性回归的推导过程不啰嗦，公式写得明白，代码实现也有提示。像Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε这种模型公式，估计你早就见过，不过这里配上了实际案例，立马就清晰多了。 共线性问题在项目里经常碰到，比如几个特征变量高度相关，结果导致模型结果飘忽不定。课件里讲了怎么用岭回归、主成分这些办法来规避，嗯，还挺实用的。 再比如主成分（PCA），多人一听就觉得

南京大学数据挖掘课件，得挺清晰，内容适合有一定基础的同学。阮锦绣小姐姐授课，风格挺生动的，理论结合实际案例，起来不枯燥。课程内容涵盖了数据挖掘的基本概念和一些主流的算法，适合想深入了解数据挖掘的开发者。是其中关于分类、聚类、关联规则的部分，讲得相当到位。如果你平时对数据、机器学习有兴趣，可以去看看，挺有的。

Oracle 凭借超过三分之一的市场份额，多年来稳居全球数据库市场霸主地位。

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