《2024 经济数据挖掘与分析 宁波大 35讲 视频教程》

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 数据 挖掘 导论

1.1 关于本门课
1.2 初识数据挖掘
1.3 认识数据
1.4 描述性统计
数据 清洗
2.1 数据预处理:概述
2.2 数据清洗
2.3 实验1:数据清洗
2.4 数据合并
2.5 实验2:数据合并
关联 法则
3.1 关联规则:基本概念
3.2 Apriori算法介绍
3.3 实验3:Apriori算法
3.4 FP-Growth算法介绍
3.5 Eclat算法介绍
3.6 模式评估方法
分类 算法
4.1 分类:基本概念
4.2 逻辑回归
4.3 实验4:逻辑回归
4.4 决策树归纳
4.5 实验5:决策树算法
4.6 朴素贝叶斯
4.7 实验6:朴素贝叶斯算法
4.8 感知机与神经网络
4.9 实验7:感知机与神经网络
4.10 支持向量机
4.11 实验8:支持向量机算法
4.12 组合算法I:Bagging和Boost
4.13 实验9:组合算法I
4.14 组合算法II:随机森林
4.15 实验10:组合算法II
聚类 算法
5.1 聚类:基本概念
5.2 K均值聚类算法
5.3 实验11:K均值聚类算法
5.4 分层聚类算法
5.5 实验12:分层聚类算法
5.6 聚类效果评价

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