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课程介绍：/ E4 ?! m6 v9 f7 x
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本教程涉及数据挖掘概念、数据库技术发展史、数据挖掘应用、网络数据挖掘、数据挖掘系统、数据挖掘的理论基础等与数据挖掘有关的内容，适合对数据挖掘感兴趣的人学习。9 o- B h4 Y7 J
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课程内容：
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7 r- `2 [7 q2 ?: L( u& o01数据挖掘概念,课程简介,数据库技术发展史,数据挖掘应用.avi
7 a0 f8 g8 Y0 E! g. {9 G02数据挖掘和商业智能,分类,聚类,数据特征化处理,关联规则.avi; K2 C, @3 M$ ^2 x( {2 R5 r
03数据仓库,面向主题,整合,OLTP,OLAP,DMQ.avi# C% s, }4 N8 u6 Z7 d& @) R
04数据仓库设计过程,OLAP服务器体系结构,Cube.avi2 z3 n/ T- Q& b2 j( J! U
05top-k average,H-tree,多粒度复杂聚合.avi
& y1 {6 `2 C9 e& f/ W06数据预处理,数据整合和离散化,数据规约化,数据清理.avi
9 e, e6 ?5 Z3 H07聚类,聚类定义,聚类算法.avi I/ t5 A( C+ w* z& Y4 W
08数据挖掘查询语言,DMQL,DMQL语法.avi2 Y$ n7 x% [. d- g) i6 `
09面向属性的归纳,基本算法.avi
% N# B4 D. G2 z. t10对象数据概括化.avi
% B2 u! E- t4 ^6 n a11对象数据概括化.avi7 ?2 w! Y8 _" y* @
12关联规则挖掘算法,DHP,频繁模式挖掘算法.avi% [0 N$ W! c# |
13多层次关联规则,置信度,支持度.avi. h6 A9 W1 c/ S; B5 T* e5 l
14大型数据库中的关联规则挖掘,序列模式挖掘,频繁模式挖掘应用.avi( ?8 Z. W, o: `5 S8 w- k3 t) G# w) p" d
15分类,预测,支持向量机算法,贝叶斯算法,神经网络算法.avi
! w4 F& S/ [ y5 `, }17其他分类算法,预测,分类精确度.avi
" ^7 n! j5 ?9 W& _' `: k: ^7 a18数值离散化,枚举值,序列值.avi+ G* ?. Y( u1 E; r5 i* ^* \
19划分算法,基本概念,K平均值算法,PAM算法.avi
: E* [ i7 [1 g" r& }6 I) N20COBWEB聚类方法.avi
- r" E# N" X" z21时空数据挖掘,序列数据挖掘,时空和序列数据挖掘应用.avi
2 F# F; E; t. o' y22网络数据挖掘,数据挖掘系统,数据挖掘的理论基础.avi: P2 r# R, |( z* @! W
: Y- I4 I7 z, D) M. i; i7 N# Y
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2 u* O) g( K0 }+ \* t资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见8 p$ c. O! p4 |8 C, v" q- h
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发表于 2022-6-22 11:00:01
