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课程介绍:
: c3 g" C/ h0 R' ~% ~0 n. E. \! V
本课程名为深入浅出数据挖掘技术。所谓“深入”，指得是从数据挖掘的原理与经典算法入手。其一是要了解算法，知道什么场景应当应用什么样的方法；其二是学习算法的经典思想，可以将它应用到其他的实际项目之中；其三是理解算法，让数据挖掘的算法能够应用到您的项目开发之中去。所谓“浅出”，指得是将数据挖掘算法的应用落实到实际的应用中。课程会通过三个不同的方面来讲解算法的应用：一是微软公司的SQL Server与Excel等工具实现的数据挖掘；二是著名开源算法的数据挖掘，如Weka、KNIMA、Tanagra等开源工具；三是利用C#语言做演示来完成数据挖掘算法的实现。. ~/ L. I5 @7 R+ V9 G
" D6 z0 P7 ]% v( m* q课程目录:+ |+ D6 i& ^) @# V* C1 U4 Y
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1.1、说在前面的话" X# i6 y0 R, F3 n& e* z; N% r
1.2、数据挖掘概述与数据14 I( j' P. t% v' N
1.3、数据挖掘概述与数据2
/ b7 t6 s" A! B1.4、可视化与多维数据分析1
: b" a- A: B7 L+ ?8 ~$ r1.5、可视化与多维数据分析2: z; W; ^, N3 f+ f3 M2 I9 `7 ]
1.6、分类器与决策树1
/ _2 A8 x; u1 N) e& W9 j$ t1.7、分类器与决策树2
8 j1 |$ M6 j, s1.8、其他分类器（上）17 b( D2 [2 N# C! |, q6 Z* Q
1.9、其他分类器（上）2" K6 t3 I- r* q# j/ d4 ~
1.10、其他分类器（下）$ a9 f# H) v! J3 ~- u: X4 W
1.11、分类器应用1
* l# O4 a, t7 f1 A. D3 T/ f+ x6 t1.12、分类器应用25 U8 u, {1 g# J/ \8 b# B) i
1.13、关联分析1
. V3 @2 v( Z' N% z G; ~; j1.14、关联分析2: G" P; ~7 U2 u
1.15、购物车数据分析
: U9 c' \ o# [. O( W1.16、聚类算法1! j5 {) n- A" l; k# B
1.17、层次聚类实现; \+ L# U7 s( v' i0 c7 ^
$ k, b; q6 t" k0 e+ R L, F, o
) |" O. C& z0 S0 w i1 v
) u, G, Q. o) W( w
1 V7 S6 x1 n$ O1 D. u资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见2 g9 p) L; h1 i, k- ~4 j
- u1 E; z- J. `9 n: H% |, T( l* b N" q& l0 L5 Q- P
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发表于 2022-6-18 07:45:01
