北京大学2005年SCI收录论文的统计分析及建议（2007年）

这份课件来自北京大学信息科学技术学院，涵盖了2010-2011学年春季学期数据挖掘课程的教学内容。

本教程基于 MATLAB 1.7 版本，全面系统地讲解 MATLAB 基础知识和应用技能，助您从入门到精通。

SAS（统计分析系统）是由美国北卡罗来纳州立大学于1966年开发的统计分析软件，1976年成立了SAS软件研究所，专注于SAS系统的开发、维护、销售和培训。经过多年的发展和完善，SAS已成为国际上统计分析的标准软件，在各个领域广泛应用。本教程由北京大学数学科学学院编制，内容浅显易懂，适合初学者快速掌握SAS软件的基本操作。

数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的技术，涵盖统计学、机器学习和数据库管理等多个领域。在北京大学计算机学院的杨建武文本挖掘教程中，我们将深入探讨该领域的核心概念和实践技巧。教程首先介绍数据挖掘的主要阶段：数据预处理、数据挖掘和结果解释。预处理阶段包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据规范化等步骤。文本数据通常需要分词、去停用词等处理，以便进行后续分析。杨建武教授可能会讲解如何利用自然语言处理技术进行文本数据预处理，包括词性标注、命名实体识别和情感分析等。数据挖掘阶段涵盖分类、聚类、关联规则和序列模式挖掘等算法，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机、K-means和TF-IDF。教程还可能介绍潜在狄利克雷分配（LDA）等主题模型和情感分析技术，用于发现文档主题和识别情感倾向。教程还包括模型评估、优化方法和结果解释技术，如交叉验证、AUC-ROC曲线和可视化工具。通过实际案例分析，学生将学习如何将数据挖掘技术应用于新闻分析、用户评论挖掘和社交媒体数据分析，提升问题解决能力。

希望这份资源能对大家有所帮助。内容包括导论、Bayes决策理论、概率密度估计、线性判别函数、神经网络、统计学习理论、SVM、正则化网络等内容。第二章讨论了Bayes决策理论的基本理论和应用，第三章介绍了概率密度估计的参数估计和非参数估计，第四章涉及了线性判别函数及其在SVM中的应用。特征空间的概念和具体应用也在课件中有所提及。

基于重庆维普资讯有限公司的中文科技期刊数据库，运用文献计量学方法，分析了我院教职工2002年至2007年间发表论文的数量、学科分布、期刊来源及作者情况，全面了解和提升我院的科研水平。

内在真实性（internal validity）是评估研究证据的核心，涉及研究方法的合理性、统计分析的准确性、结论的可靠性以及研究结果对作者结论的支持程度。

档详细介绍了算法分析与设计教程.pdf（北京大学秦明版）中的内容，提供深入的算法学习资源。

根据最近5年的数据，探讨了浙江大学在国家科技奖励方面的表现，并与国内其他主要高校进行了比较，分析了获奖总数及奖项分布情况。同时，通过分析浙江大学在国家科技奖中的典型案例，提出了增加获奖机会的建议。