中山大学统计分析方法第一章

数据挖掘导论课件共9章，内容包含聚类、分类、频繁模式挖掘等主题，并提供大量易懂示例。该课件由 Tan、Steinbach 和 Kumar 编写。此文档仅包含第一章，其余章节请参阅附件。

1.1绪论-信息爆炸与大数据； 1.2绪论-数据挖掘的定义； 1.3绪论-数据挖掘的核心任务； 1.4绪论-数据挖掘的应用场景； 1.5绪论-数据挖掘的系统架构与技术； 1.6绪论-数据挖掘面临的挑战； 1.7绪论-数据挖掘案例与相关资源

请按时完成习题集第一章作业，下一堂课开始前检查。

《数据挖掘与机器学习》是中山大学数据科学与计算机学院开设的重要课程，深入介绍数据挖掘基础理论、机器学习核心算法及其应用。课件经过精心整理，内容丰富，适合初学者使用。课程涵盖数据预处理（如数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据转换）、聚类（如K-means、层次聚类）、分类（如决策树、贝叶斯分类、随机森林）、关联规则学习（如Apriori算法）、监督学习（如线性回归、逻辑回归、支持向量机）、非监督学习（如主成分分析、自编码器）、强化学习以及深度学习（如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络）。课程还结合实际案例，帮助学生掌握Python或R等编程语言中的实现技巧。学生通过学习，将掌握数据分析工具、算法原理，并具备解决实际问题的能力。

本课程为专业必修课，涉及考研（初试/复试）重点知识，学分3分。教学方式采用讲授与上机实验相结合，讲授48学时，实验约10次，自第3/4周开始。

优化路径指从起始点到终点的最短路径，称为关键路径。关键路径反映了完成所有活动的可能最短时间。如果关键路径上的活动按时完成，整个项目也将按时完成。通过缩短关键路径上活动的时间，可以提前完成整个工程。

这个资源库提供了中山大学软件工程专业的相关工作，是学习和参考的好材料。这些代码记录包括了大一下学习程序设计-II的实现，涵盖了基本的C++语法和面向对象编程的要点。此外，还包含了离散数学课程的代码记录，实现了Prim、Kruskal、Dijkstra等图论算法。这些实现不仅得到了老师的认可，也为后续数据结构的学习奠定了基础。项目的初级实训代码也包含在内，使用了C++作为实现语言，帮助学生熟悉Linux编程环境。

司守奎算法第一章代码实例

2021春数字逻辑第一章学时安排 总计：48 学时 课程讲授 (42 学时) 第一章 开关理论基础 (7 学时) 第二章 组合逻辑 (10 学时) 第三章 时序逻辑 (12 学时) 第四章 存储逻辑器件 (6 学时) 第五章 可编程逻辑 (7 学时) 第六章 数字系统 (6 学时) 数字逻辑实验 (6 学时) 基本逻辑门实验 三态门实验 数据选择器和译码器实验 ... ... 备注： 数字逻辑与数字系统设计实验为单独课程，安排在每周一次，共计16学时。