数据挖掘是从海量数据中提取知识的过程,结合计算机科学、统计学和机器学习等技术。这门课程将深入探讨数据挖掘的基本概念、方法和技术,包括数据预处理、分类、聚类、关联规则学习和序列模式挖掘。涵盖的工具和算法有决策树、随机森林、支持向量机、K-均值算法、Apriori算法等,以及模型评估和验证的技术。通过视觉化PPT演示,帮助学生更好地理解复杂概念。适合初学者和专业人士,支持SQL语言和数据仓库的实际应用。
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挖掘用户访问模式、做个性化服务这些,在真实项目里还蛮常见的。比如推荐系统、用户路径,基本都能对上号。里面也提到了超链接挖掘和多媒体挖掘,虽然篇幅不多,但启发思路还是可以的。
嗯,内容讲得比较简练,不是那种重理论的风格,适合你边看边查相关资料深入。比如你看到PrefixSpan算法部分,可以顺手看看这篇PrefixSpan:GSP 序列模式挖掘算法,理解会更清晰。
还有像频繁模式挖掘算法、图挖掘这些点,
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01 数据挖掘绪论[链接1] [链接2]
02 认识数据[链接1] [链接2] [链接3] [链接4]
03 数据预处理[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] [链接6] [链接7]
04 关联规则挖掘[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5]
05 数据聚类[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] [链接6] [链接7] [链接8] [链接9]
06 贝叶斯分类[链接1] [链接2] [链接3]
07 信息推荐算法[链接1] [链接2] [链接3]
08 决策树分类[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链
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