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课程介绍:
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5 U0 [& W+ X3 i4 s: ^0 E& X. H& s! X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。" c7 a1 F* Z q. K# v6 G8 k
1 U% a8 q1 M0 j0 p课程目录:+ G. k5 \( V ~7 `* p
0 F+ \0 l2 ]. |% d1 t- N
1.1、说在前面的话
/ s& i8 C; x& ?- o7 k1.2、数据挖掘概述与数据1# h5 m" }3 g6 x L5 |# f
1.3、数据挖掘概述与数据2+ |$ a0 s, b/ f1 D* e; l( l/ W: Y
1.4、可视化与多维数据分析1
% f& c3 D- t |% j; _1.5、可视化与多维数据分析2
; K/ D/ G' B6 _! b9 k9 u1.6、分类器与决策树1
# i5 l- c' o( c @3 I7 M1.7、分类器与决策树2
3 L) B1 ~0 B9 e2 h5 W1.8、其他分类器（上）15 m; ]% T; v2 \1 i. K
1.9、其他分类器（上）2
% |9 z b6 d; w# t4 \ Q1.10、其他分类器（下）
( q0 W' C m M' M1.11、分类器应用1* g0 Z' ], ~/ |+ w
1.12、分类器应用2' c2 ^/ b2 N; @- j2 A! w
1.13、关联分析13 G" ^) E4 N( S6 [) k1 s4 U
1.14、关联分析2
8 Y3 ^6 k$ x; }1.15、购物车数据分析
4 a. \8 M$ ~$ ]2 d1.16、聚类算法1
* Q! n' m$ U; Y$ a/ D5 i1.17、层次聚类实现' w% b# C/ U, w+ Y. j
3 A% c& C9 |% m. k. f5 a+ y8 a( M5 V6 x: B P
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2 k0 E" j4 G! ]9 p- I! d# ]资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
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发表于 2022-6-18 07:45:01
