上海交大软件学院课程资源汇总

数据挖掘是从大数据中提取有价值知识的关键过程，在信息技术中具有重要作用。这份教育资源专注于教授学生如何利用数据仓库和数据挖掘技术进行高效的数据分析。课程基于杜孝平教授的教材，详细介绍了数据预处理、关联规则学习、分类和聚类技术。数据预处理包括数据清洗、集成、转换和规约，而关联规则学习通过Apriori算法和FP-Growth算法发现有趣关系。分类涵盖了决策树、随机森林、支持向量机(SVM)和神经网络，聚类则使用K-means、层次聚类和DBSCAN算法。课程不仅理论丰富，还包含实际案例和练习，以帮助学生提升实战能力。

数据挖掘课程资源汇总 01 数据挖掘绪论[链接1] [链接2] 02 认识数据[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] 03 数据预处理[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] [链接6] [链接7] 04 关联规则挖掘[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] 05 数据聚类[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] [链接6] [链接7] [链接8] [链接9] 06 贝叶斯分类[链接1] [链接2] [链接3] 07 信息推荐算法[链接1] [链接2] [链接3] 08 决策树分类[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] 09 分类器评价[链接1] [链接2] [链接3] 10 回归分析[链接1] [链接2] [链接3] 注： 以上链接均为示例，请替换为实际网课链接。

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