华北电力大学郑玲教授主讲的数据仓库与数据挖掘课程复习课件,涵盖期末考试内容。
华电数据仓库与数据挖掘研究生课程资料
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数据挖掘: 研究生课程教材
这本数据挖掘教材专为研究生课程设计,能够帮助学生深入理解数据挖掘的核心概念、算法和应用。
它也为数据挖掘项目实践提供了宝贵参考,涵盖了项目实施过程中的常见问题和解决方案。
数据挖掘
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2024-05-23
数据挖掘技术(研究生课程)
第一章数据挖掘基本知识.pdf
第二章数据预处理.pdf
第三章定性归纳.pdf
第四章分类与预测.pdf
第五章关联挖掘.pdf
第六章聚类分析.pdf
第七章复杂数据的挖掘.pdf
附:数据挖掘读书笔记(一二三四章).doc
数据挖掘
2
2024-07-12
数据挖掘研究生课程注意事项
在数据挖掘研究生课程中,学生将学习如何从大量数据中提取有价值的信息和知识。数据挖掘是一个跨学科的技术,融合了统计学、机器学习、数据库系统和计算机科学等多个领域的理论与方法。课程使学生掌握数据挖掘的基本概念、技术及其实际应用,解决实际问题。数据预处理尤为重要,包括数据清洗、转换、集成和规约等步骤,以确保后续分析的有效性和准确性。分类方法如决策树、随机森林、支持向量机等用于预测模型构建;聚类方法如K-means、DBSCAN用于发现数据集中的自然群体;关联规则学习如Apriori和FP-Growth则用于发现项之间的频繁模式。此外,还涉及到序列模式挖掘、时间序列分析、网络分析等技术。学生将使用工具如R语言、Python和开源工具如Weka、Scikit-learn进行数据挖掘,提升实际操作能力。特征选择和模型评估是课程的重点,有助于提高模型效率和性能评估。同时,课程也关注隐私保护和伦理问题,强调在数据分析中遵循法规和尊重个人隐私。项目实践是课程的核心环节,通过实际案例培养学生解决问题的能力。
数据挖掘
0
2024-08-11
数据挖掘在读研究生建议
首先,快速了解常用技术(分类、聚类等)。其次,选择一个课题。在研究过程中,深入了解所选技术的算法和应用。此外,关注数据挖掘的交叉学科性质,结合统计学、机器学习等知识。最后,注意及时与导师沟通,及时调整研究方向。
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2024-04-30
数据仓库与数据挖掘研究综述
技术路线和实现方法
数据挖掘应用服务器管理平台
行业应用
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阶段二- 模型显示可视化- 模型组件的应用- 特定行业应用- 组件二次开发应用- 人机接口友好
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2024-05-13
数据挖掘助力研究生奖助学金评定
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2024-07-17