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    中仕学社 > 视频学习 > 数据挖掘：理论与算法

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    课程简介

    本课程完整覆盖数据挖掘领域的各项核心技术，包括数据预处理、分类、聚类、回归、关联、推荐、集成学习、进化计算等。强调在知识的广度、深度和趣味性之间寻找最佳平衡点，在生动幽默中讲述数据挖掘的核心思想、关键技术以及一些在其它相关课程和教科书中少有涉及的重要知识点。本课程适合对大数据和数据科学感兴趣的各专业学生以及工程技术人员学习，不追求纯粹的理论推导，而是把理论与实践有机结合，让学生学到活的知识、有用的知识和真正属于自己的知识，特别是数据分析领域的研究方法和思维方式。
    （注：本课正在持续更新，欢迎加入大学生学习交流群215677965）

    课程目录

    • 第1节 ---- 1.1整装待发
    • 第2节 ---- 1.2学而不思则罔
    • 第3节 ---- 1.3知行合一
    • 第4节 ---- 1.4从数据到知识
    • 第5节 ---- 1.5分类问题
    • 第6节 ---- 1.6聚类及其它数据挖掘问题
    • 第7节 ---- 1.7隐私保护与并行计算
    • 第8节 ---- 1.8迷雾重重
    • 第9节 ---- 1.9相关学习资源
    • 第10节 ---- 2.1数据清洗
    • 第11节 ---- 2.2异常值与重复数据检测
    • 第12节 ---- 2.3类型转换与采样
    • 第13节 ---- 2.4数据描述与可视化
    • 第14节 ---- 2.5特征选择
    • 第15节 ---- 2.6主成分分析
    • 第16节 ---- 2.7线性判别分析
    • 第17节 ---- 2.8相关学习资源
    • 第18节 ---- 3.1贝叶斯奇幻之旅
    • 第19节 ---- 3.2朴素是一种美德
    • 第20节 ---- 3.3数据、规则与树
    • 第21节 ---- 3.4植树造林学问大
    • 第22节 ---- 3.5相关学习资源
    • 第23节 ---- 4.1智慧之源神经元
    • 第24节 ---- 4.2会学习的神经元
    • 第25节 ---- 4.3从一个到一群
    • 第26节 ---- 4.4层次分明，责任到人
    • 第27节 ---- 4.5管中窥豹，抛砖引玉
    • 第28节 ---- 4.6相关学习资源
    • 第29节 ---- 10.3走向进化
    • 第30节 ---- 5.1最大间隔
    • 第31节 ---- 5.2线性SVM
    • 第32节 ---- 5.3数学家的把戏
    • 第33节 ---- 5.3数学家的把戏
    • 第34节 ---- 5.4致敬真神
    • 第35节 ---- 5.5相关学习资源
    • 第36节 ---- 6.1无监督学习
    • 第37节 ---- 6.2K-Means
    • 第38节 ---- 6.3期望最大法
    • 第39节 ---- 6.4密度与层次
    • 第40节 ---- 7.1项集与规则
    • 第41节 ---- 7.2支持度与置信度
    • 第42节 ---- 7.3误区
    • 第43节 ---- 7.4Apriori 算法
    • 第44节 ---- 7.5实例分析
    • 第45节 ---- 7.6序列模式
    • 第46节 ---- 7.7相关学习资源
    • 第47节 ---- 8.1无所不在的推荐
    • 第48节 ---- 8.2隐含语义分析
    • 第49节 ---- 8.3PageRank传奇
    • 第50节 ---- 8.4协同过滤
    • 第51节 ---- 8.5告诉你一个真实的推荐
    • 第52节 ---- 9.1民主协商：Ensemble
    • 第53节 ---- 9.2群策群议：Bagging
    • 第54节 ---- 9.3环环相扣：Boosting
    • 第55节 ---- 9.4集成之美：AdaBoost
    • 第56节 ---- 9.5继往开来：RegionBoost
    • 第57节 ---- 10.1人与自然
    • 第58节 ---- 10.2尽善尽美
    • 第59节 ---- 10.4遗传算法初探
    • 第60节 ---- 10.5遗传算法进阶
    • 第61节 ---- 10.6遗传程序设计
    • 第62节 ---- 10.7万物皆进化
    • 第63节 ---- 10.8相关学习资源
    • 第64节 ---- 11.1数据之美
    • 第65节 ---- 11.2南国紫荆亦芬芳

    课程讲义

    • 讲义附件-1 ---- 1.走进数据科学
    • 讲义附件-2 ---- 2.数据预处理
    • 讲义附件-3 ---- 4.神经网络
    • 讲义附件-4 ---- 5.支持向量机
    • 讲义附件-5 ---- 6.聚类分析
    • 讲义附件-6 ---- 7.关联规则
    • 讲义附件-7 ---- 8.推荐算法
    • 讲义附件-8 ---- 9.集成学习
    • 讲义附件-9 ---- 3.从贝叶斯到决策树
    • 讲义附件-10 ---- A.进化计算

    课程评论

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