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北京大学韩家炜数据挖掘视频教程' P$ x: b$ s, s* p' a5 s" e& t
8 L ^2 h- [! s/ J课程目录：1 w) ~7 L( _: n" M' l6 @2 p- B- j
01数据挖掘概念,课程简介,数据库技术发展史,数据挖掘应用
3 G. L9 c: Z: N02数据挖掘和商业智能,分类,聚类,数据特征化处理,关联规则
* S8 P! X5 m/ |( K0 S. ^03数据仓库,面向主题,整合,OLTP,OLAP: b) v0 _7 g3 S
04数据仓库设计过程,OLAP服务器体系结构,) ?" V: ]- m. r( ]9 ]
05top-k average,H-tree,多粒度复杂聚合3 h# L% }6 \# S K8 T
06数据预处理,数据整合和离散化,数据规约化,数据清理1 g1 y$ J8 {, L( E) C/ a
07聚类,聚类定义,聚类算法
1 f- |4 p8 U. A+ l @( G08数据挖掘查询语言,DMQL,DMQL语法$ F( C8 [! X+ J& Z
09面向属性的归纳,基本算法5 W6 P' z; t: Z! `0 e7 ?1 }
10对象数据概括化# h5 b2 E! z, Q5 U: g# Y) y/ W
11对象数据概括化$ q/ C6 @' m# p+ ^% }! K
12关联规则挖掘算法,DHP,频繁模式挖掘算法
# z8 H% W, i" r7 c- @13多层次关联规则,置信度,支持度; K. a) t3 z7 X3 x9 ?; M2 B# ]- G
14大型数据库中的关联规则挖掘,序列模式挖掘,频繁模式4 M& w1 ]* f6 M- s
I5分类,预测,支持向量机算法,贝叶斯算法,神经网络算法
3 m: Y/ m7 _4 I; J; k1 O8 ~16大型数据库中的分类,决策树,分类结果展示
# W+ r1 [5 h: {* {$ i2 S17其他分类算法,预测,分类精确度7 M6 i! e- r4 X! L+ @& H1 K
18数值离散化,枚举值,序列值
1 F- _. u5 y! h* W7 `# g; `6 p$ F19划分算法,基本概念,K平均值算法,PAM算法, s$ B& F1 Q4 b2 I2 M2 }
20COBWEB聚类方法, V1 z9 a# H3 k7 _1 ^0 ~
21时空数据挖掘,序列数据挖掘,时空和序列数据挖掘应用3 H2 ^8 t& f* h: g3 F2 s2 V
22网络数据挖掘,数据挖掘系统,数据挖掘的理论基础
3 Z! v7 N& _* S5 Y2 Y/ |. J+ |1 b3 }2 k, F
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发表于 2016-6-21 03:23:31
发表于 2016-6-21 07:06:12
