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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2019-5-15 11:47 编辑 i/ W+ D' t+ H* C$ e; v
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网上发布的这套课程缺少16课，本站提供全套22节课完整版。) P: Q5 H1 Y- z$ G: t5 d/ c
}/ ]0 K4 s# [* \$ e( X
课程目录：
& l. Q9 j7 g: j# h01数据挖掘概念,课程简介,数据库技术发展史,数据挖掘应用) z; ]- p2 R; h* f# L
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: g5 z( L! r) U% a# u9 S
03数据仓库,面向主题,整合,OLTP,OLAP
: t9 G- e: n9 Q- e8 Z04数据仓库设计过程,OLAP服务器体系结构,
2 @1 Q: }. G, }% s05top-k average,H-tree,多粒度复杂聚合! V7 y; Z8 r: R2 b5 l* ?; f8 Z$ V# Z
06数据预处理,数据整合和离散化,数据规约化,数据清理6 q. ?( z3 s! J V
07聚类,聚类定义,聚类算法
5 G; y0 J! N7 O- r! M' `9 ~0 Z2 d08数据挖掘查询语言,DMQL,DMQL语法3 D* Q$ o) f* `# Z& I8 U( q( f* V
09面向属性的归纳,基本算法- J0 o4 R) k/ j- `3 G8 w( H! _
10对象数据概括化3 k4 U8 L- R+ ^$ I9 u& A
11对象数据概括化
! a, P6 t5 ]6 t; M' u2 t12关联规则挖掘算法,DHP,频繁模式挖掘算法+ a% L: T) D. w9 d _. ~+ J
13多层次关联规则,置信度,支持度: r* u3 p4 R0 G, J ^
14大型数据库中的关联规则挖掘,序列模式挖掘,频繁模式
8 `* S: M' G, n) u15分类,预测,支持向量机算法,贝叶斯算法,神经网络算法, P( |( i, a2 r
16大型数据库中的分类,决策树,分类结果展示, `' ?. s S* w0 r% e( Y8 _+ ~
17其他分类算法,预测,分类精确度
1 {" k1 `: E# ]; H1 l# G18数值离散化,枚举值,序列值
- t' M, C% s. n( y, v( T$ d19划分算法,基本概念,K平均值算法,PAM算法
" a; L+ e& K# M- b0 Z/ F20COBWEB聚类方法0 m/ G5 V, O" C; ^( d1 @ @: i
21时空数据挖掘,序列数据挖掘,时空和序列数据挖掘应用
) \1 C6 s; [7 |, q# S; }; i# f+ N22网络数据挖掘,数据挖掘系统,数据挖掘的理论基础2 Y8 A* ]# A9 o' F: u" e
5 x' |7 W5 ~( D: N/ B4 V( y
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