英文原版数据挖掘概念与技术PPT汇总优化

数据挖掘是从大量数据中提取有价值知识的过程，结合计算机科学、统计学和机器学习等领域理论，为商业决策、科学研究和社会问题提供洞察力。本资料详细讲解了数据挖掘领域，包括12个章节，与经典教材《数据挖掘：概念与技术》对应。第一章定义了数据挖掘的重要性，解释了在大数据时代发现模式和规律的关键性。数据挖掘目标包括分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘、异常检测和预测。第二章至第四章讨论了数据预处理，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。第五章至第七章介绍了分类算法如决策树、随机森林、支持向量机，以及聚类算法如K-means和层次聚类。第八章和第九章涉及特征选择和模型评估。第十章至第十二章探讨了数据流挖掘、流式数据特点及其应用如推荐系统、网络日志分析和金融风险评估。PPT不仅提供理论知识，还包含实际案例和可视化示例，帮助读者深入理解和应用数据挖掘技术。对学生、研究人员和从业者来说，这是一个宝贵的资源，通过学习和实践，能够驱动更明智的决策和创新。