介绍数据挖掘的基本概念、过程以及使用的方法和技术,同时探讨从数据中挖掘出的不同知识类型及其表达方式。
数据挖掘教学目标概述
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数据挖掘课件为学习者提供了必要的理论与实践指导。
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数据挖掘提取有意义的信息、模式和趋势,应用广泛。该技术涉及各种技术,包括机器学习、统计建模和数据可视化。数据挖掘用于各个领域,例如欺诈检测、客户细分和医疗诊断。
数据挖掘
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2024-05-01
CollegePlans数据挖掘教学库
教学用的CollegePlans.mdb数据库,挺适合初学者拿来练手数据挖掘的东西。结构清晰,字段分类也比较合理,拿来做数据建模、分类都还不错。你要是做机器学习入门,或者想用 SQL 练习下建模流程,用它就挺方便。
学生信息的表结构配得挺全,从个人背景到成绩表现,字段分布蛮有意思的。可以直接导入到 Access 或 Python 环境里跑模型,效率也不差。适合配合一些算法课程,比如 KNN 或决策树,边看边调代码。
说到分类建模,你可以搭配这篇文章看看:数据挖掘分类模型构建,讲得还算清楚,适合配套实操。还有这篇 数据模型与算法:探索数据挖掘的奥秘,理论部分多一些,但也挺有。
如果你是刚接触数据
数据挖掘
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2025-06-29
数据挖掘教学资料合集
数据挖掘的教学资料,PPT、视频、文档都有,整理得还挺全。要说用处,给初学者讲概念、讲算法,或者自己备课、做分享,都是现成的。PPT 排版也清楚,概念和例子配得比较合理,不是那种一页密密麻麻全是公式的类型。哦,还有视频资源也不错,节奏不快,适合边看边敲。
视频讲完一个知识点,PPT 就能跟着过一遍,理解起来更轻松。像Apriori、决策树、KMeans这些经典算法,在里面都能找到比较系统的。搭配练手数据集用,学习效果更。
资源页面有点老,不过链接能打开,下载速度也还行。建议你提前下好,免得临时用的时候翻车。如果你在准备数据挖掘方面的分享,或者刚好想补下这块的基础知识,这套资料还蛮省心的。
算法与数据结构
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2025-07-01
数据挖掘高校教学应用
嘿,今天给你推荐的这个代码资源挺实用的,适合需要数据和挖掘的朋友。数据挖掘在高校教学中的应用真的是蛮有前景的哦。通过数据挖掘,可以你学生的学习成绩、优化课程设置,还能根据学生的兴趣和需求推荐个性化的学习资源。就拿关联规则挖掘算法来说,它能发现数据项之间的联系,比方说购物时常一起买的东西,类似地,学生选课的规律也能被挖掘出来,让教学更智能化。嗯,这个工具不仅能大大提升教育决策的效率,而且操作起来也不复杂,适合想要提升教学质量的教育工作者。想要了解更多?看看这篇文章,不会让你失望的!
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这本书详细介绍了数据挖掘的各种技术,是数据科学领域中最经典的英文书籍之一。
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数据仓库:数据存储和管理 特征提取:从数据中提取有意义特征 模糊集、粗糙集:处理不确定和模糊数据 Fourier变换、小波变换:数据变换和分析 决策树:分类和回归模型 关联规则:发现数据中的关联关系 kNN:分类和回归算法 聚类分析:数据分组 朴素贝叶斯:分类模型 EM算法:处理缺失值和估计参数 神经网络:复杂非线性模型 遗传算法:解决优化问题 支持向量机:分类和回归模型 隐马尔可夫模型:处理顺序数据 提升模型、共同训练、主动学习、直推学习、广义EM算法、强化学习:算法改进和优化 学习机性能评估:模型评估和改进
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