《带课件 2018 上交大 数据挖掘 31讲 精品 视频教程》

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第一章 绪论
一、 掌握基本概念。
1.数据
挖掘的基本概念、术语
2.数据挖掘要解决的问题
3.数据挖掘的起源
二、 主要知识点及学习目标。
1. 了解数据挖掘课程的意义和数据挖掘的基本概念
第二章 数据
一、 掌握基本概念。
1.数据类型
2.数据质量
3.数据预处理
4.相似性和相异性的度量
二、 主要知识点及学习目标。
1.掌握数据的属性和度量
2.数据预处理的方法
3.掌握属性间相似度和相异度的方法
第三章 探索数据
一、 掌握基本概念。
1.汇总统计
2.可视化
3.OLAP 和多维数据分析
二、 主要知识点及学习目标。
1.掌握频率和众数的计算方法
2.了解可视化的技术
3.掌握多维数据分析方法
3
第四章 分类
一、 掌握基本概念。
1.解决分类问题的一般方法
2.决策树归纳
3.模型的过分拟合
4.评估分类器的性能
5.比较分类器的方法
6.基于规则的分类器
7.最近邻分类器
8.贝叶斯分类器
9.人工神经网络
10.支持向量机
11.组合方法
12.多类问题
二、 主要知识点及学习目标。
1.掌握经典分类器，如决策树的工作原理
2.了解过分拟合的问题
3.掌握分类方法的性能评估方法
第五章 关联分析
一、 掌握基本概念。
1.频繁项集
2.关联规则
3.FP 增长算法
4.评估关联模式的性能
二、 主要知识点及学习目标。
1.掌握频繁项集的产生方法
2.掌握频繁规则的产生方法
3.了解经典的关联规则算法
第六章 聚类分析
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一、 掌握基本概念。
1.聚类分析的概念
2.K 均值聚类算法
3.层次聚类
二、 主要知识点及学习目标。
1.掌握聚类分析的基本概念
2.掌握经典的聚类分析算法
第七章 异常检测
一、 掌握基本概念。
1.异常检测的基本概念
2.异常检测的基本方法
3.基于邻近点的离群点检测
4.基于密度的离群点检测

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