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数据挖掘
课程类型：
选修课
主讲教师：
喻梅
课程来源：
天津大学
建议学分：
3.00分
课程编码：
xtzx0869
课程介绍
课程目录
教师团队
第1章 概述
s
1.1 数据分析与数据挖掘
（8分钟）
s
1.2 分析与挖掘的数据类型
（13分钟）
s
1.3 数据分析与数据挖掘的方法
（6分钟）
s
1.4 数据分析与数据挖掘使用的技术
（10分钟）
s
1.5 应用场景及存在的问题
（14分钟）
第2章 数据
s
2.1 数据的属性
（7分钟）
s
2.2 数据的基本统计描述
（8分钟）
s
2.2 数据的基本统计描述
（8分钟）
s
2.2 数据的基本统计描述
（6分钟）
s
2.3 数据的相似性和相异性
（16分钟）
第3章 数据预处理
s
3.1 数据存在的问题
（9分钟）
s
3.2 数据清理
（12分钟）
s
3.3 数据集成
（21分钟）
s
3.4 数据归约
（15分钟）
s
3.5 数据变换与数据离散化
（17分钟）
第4章 数据仓库和OLAP
s
4.1 数据仓库基本概念
（10分钟）
s
4.2 数据仓库设计
（18分钟）
s
4.3 数据仓库实现
（7分钟）
s
4.4 联机分析处理
（16分钟）
s
4.5 元数据模型
（11分钟）
第5章 回归分析
s
5.1 回归分析的基本概念
（7分钟）
s
5.2 一元线性回归
（20分钟）
s
5.3 多元线性回归
（10分钟）
s
5.4 多项式回归
（8分钟）
第6章 频繁模式
s
6.1 概述
（14分钟）
s
6.2 Apriori算法
（21分钟）
s
6.3 FP-growth算法
（19分钟）
s
6.4 压缩频繁项集
（6分钟）
s
6.5 关联模式评估
（14分钟）
第7章 分类
s
7.1 分类概述
（22分钟）
s
7.2 决策树
（8分钟）
s
7.2 决策树
（13分钟）
s
7.2 决策树
（18分钟）
s
7.3 朴素贝叶斯分类
（13分钟）
s
7.4 惰性学习法
（9分钟）
s
7.5 神经网络
（17分钟）
s
7.5 神经网络
（9分钟）
s
7.6 分类模型的评估
（20分钟）
s
7.6 分类模型的评估
（8分钟）
第8章 聚类
s
8.1 聚类概述
（12分钟）
s
8.2 基于划分的聚类
（13分钟）
s
8.2 基于划分的聚类
（12分钟）
s
8.3 基于层次的聚类
（14分钟）
s
8.4 基于密度的聚类
（17分钟）
s
8.5 基于网格的聚类
（10分钟）
第9章 离群点检测
s
9.1 离群点定义与类型
（12分钟）
s
9.2 离群点检测
（20分钟）
s
9.2 离群点检测
（15分钟）
