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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2019-5-15 11:47 编辑
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4 K: ?3 F. y* ^ m- s, [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。+ }0 R: d1 K# q. b( C
% d6 `4 P. m2 D% n7 j1 k9 G1 L5 |课程目录：
0 v2 q5 Z4 G5 e& n/ _4 {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$ |5 z' j. M: c7 C/ q' t4 Z
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
2 b/ Y- Y% r9 ~7 ?6 v03数据仓库,面向主题,整合,OLTP,OLAP5 f9 Z. t7 _; l, z" N' D
04数据仓库设计过程,OLAP服务器体系结构,
! O6 O% T( d+ q, \! q+ u0 C8 f05top-k average,H-tree,多粒度复杂聚合
' y1 o) w1 z& K; l. J! t: w7 o06数据预处理,数据整合和离散化,数据规约化,数据清理
4 Q- B2 U" d* W% D0 a0 a! O" d07聚类,聚类定义,聚类算法
2 S. k3 @2 e, T7 S8 y08数据挖掘查询语言,DMQL,DMQL语法# T% I" n' b$ U w9 l5 L
09面向属性的归纳,基本算法9 v' G8 H; {( b) R' D7 ~/ H
10对象数据概括化5 |* V: Q6 A! @, k' g# s
11对象数据概括化
$ H( q5 l# J5 E+ T$ d12关联规则挖掘算法,DHP,频繁模式挖掘算法
" U* ?" ?4 M0 ^: L) ^13多层次关联规则,置信度,支持度' z; O% t) v( b" u ` w& M
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 b' [2 \$ \& v! V# C3 c% ^15分类,预测,支持向量机算法,贝叶斯算法,神经网络算法
! U J! z m8 x: J Q4 k5 c% W16大型数据库中的分类,决策树,分类结果展示
( I, ^! k! d0 Z, [- |3 u- Y17其他分类算法,预测,分类精确度
R" b2 s( K) D' J( a0 \18数值离散化,枚举值,序列值
" L* O0 |4 v s, b5 c19划分算法,基本概念,K平均值算法,PAM算法/ s9 ]- a/ \- v5 d: a8 k
20COBWEB聚类方法
9 D( @& Y$ [; v( Y7 H! G21时空数据挖掘,序列数据挖掘,时空和序列数据挖掘应用
' q2 Q( Y" b0 z1 M. R: ~22网络数据挖掘,数据挖掘系统,数据挖掘的理论基础& v- ^! Y) D, J Y9 h. w
3 l% Q) q: e) _: X, p
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