博士生培训

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马修·刘 电子邮件: [电子邮件地址]网站: [网站地址] 教育背景 博士: 生物学，哈佛大学，2009-2014 论文: 生态网络的演变 导师: [导师姓名] 硕士: 生物学，[学校名称]，2008 论文: 寄主物种和位点有助于叶片内生植物丰度、多样性和群落组成的变化 导师: [导师姓名] 学士: 生物学，[学校名称]，2004 重点: 真菌生态学 导师: Nathan J. Sanders 和 Terry W. Henkel 进修学习 [进修学习机构]，2003 年夏季 奖项和研究基金 弧形基金会奖学金 (凤凰章), 2013-2014 Chateaubriand 研

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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。

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

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。

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