中山大学

《数据挖掘与机器学习》是中山大学数据科学与计算机学院开设的重要课程，深入介绍数据挖掘基础理论、机器学习核心算法及其应用。课件经过精心整理，内容丰富，适合初学者使用。课程涵盖数据预处理（如数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据转换）、聚类（如K-means、层次聚类）、分类（如决策树、贝叶斯分类、随机森林）、关联规则学习（如Apriori算法）、监督学习（如线性回归、逻辑回归、支持向量机）、非监督学习（如主成分分析、自编码器）、强化学习以及深度学习（如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络）。课程还结合实际案例，帮助学生掌握Python或R等编程语言中的实现技巧。学生通过学习，将掌握数据分析工具、算法原理，并具备解决实际问题的能力。

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中山大学统计分析方法课件从数据出发概括出数据特征，主要包括数据位置特性、分散性、关联性等特征和反映数据整体结构的分布特征。这是数据分析的第一步，也是对数据进一步分析的基础。

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