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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2019-5-15 11:47 编辑 - I- N5 i/ B; g" O h ~9 T+ |) x0 O
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# s/ d4 J( n! S0 }
课程目录：
% m3 D3 R/ }: ]5 s: l% G01数据挖掘概念,课程简介,数据库技术发展史,数据挖掘应用( M) t( e3 z. f
02数据挖掘和商业智能,分类,聚类,数据特征化处理,关联规则
+ c# r0 u+ T+ m2 D1 T k03数据仓库,面向主题,整合,OLTP,OLAP
& i! P7 k& T! Q: ]& A X0 W5 B: O04数据仓库设计过程,OLAP服务器体系结构,- F$ z# X6 M7 x! k; ?
05top-k average,H-tree,多粒度复杂聚合
# O6 F7 S7 W/ y7 L4 B0 l06数据预处理,数据整合和离散化,数据规约化,数据清理
: C6 q3 j5 h! R" s& n" {+ `+ y( m# H07聚类,聚类定义,聚类算法7 k0 `) C! V1 s* h
08数据挖掘查询语言,DMQL,DMQL语法+ w& j" e: F8 k, u3 ]
09面向属性的归纳,基本算法& o O6 l' V/ K9 c6 T Q
10对象数据概括化
+ ]9 n! o0 W$ i* d6 j# ?. `- k4 n11对象数据概括化
2 u8 \; m6 n( q! C12关联规则挖掘算法,DHP,频繁模式挖掘算法
- T5 C+ K2 `0 z9 y- F13多层次关联规则,置信度,支持度
, u2 k% k) {, d14大型数据库中的关联规则挖掘,序列模式挖掘,频繁模式& t( z1 X( d9 j& r4 i
15分类,预测,支持向量机算法,贝叶斯算法,神经网络算法# x9 |. U5 ?: d9 O5 x6 q, {, J$ B
16大型数据库中的分类,决策树,分类结果展示) Y9 q! Z. N0 K" X& \; g6 f
17其他分类算法,预测,分类精确度: d5 P/ b. C& p. P/ k- v
18数值离散化,枚举值,序列值
5 Z! q+ y- j9 j+ D( H3 N9 f19划分算法,基本概念,K平均值算法,PAM算法
/ |8 N: W. B& U: i20COBWEB聚类方法
/ M: C$ Y# Y! j* y3 N: N* X21时空数据挖掘,序列数据挖掘,时空和序列数据挖掘应用7 ^* k7 {7 @$ s# F4 B) f) v
22网络数据挖掘,数据挖掘系统,数据挖掘的理论基础- j! o+ I6 @" f* \
8 ~" T9 \, d0 T0 f$ E |
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