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数据挖掘:理论与算法 清华大学(袁博)
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课程目录
课程笔记
课时1:整装待发
课时2:学而不思则罔
课时3:知行合一
课时4:从数据到知识
课时5:分类问题
课时6:聚类及其它数据挖掘问题
课时7:隐私保护与并行计算
课时8:迷雾重重
课时9:相关学习资源
课时10:数据清洗
课时11:异常值与重复数据检测
课时12:类型转换与采样
课时13:数据描述与可视化
课时14:特征选择
课时15:主成分分析
课时16:线性判别分析_01
课时17:线性判别分析_02
课时18:相关学习资源
课时19:贝叶斯奇幻之旅
课时20:朴素是一种美德
课时21:数据、规则与树
课时22:植树造林学问大
课时23:相关学习资源
课时24:智慧之源神经元
课时25:会学习的神经元
课时26:从一个到一群
课时27:层次分明,责任到人
课时28:管中窥豹,抛砖引玉
课时29:相关学习资源
课时30:最大间隔
课时31:线性SVM
课时32:数学家的把戏
课时33:致敬真神
课时34:相关学习资源
课时35:无监督学习
课时36:K-Means
课时37:期望最大法
课时38:密度与层次
课时39:项集与规则
课时40:支持度与置信度
课时41:误区
课时42:Apriori 算法
课时43:实例分析
课时44:序列模式
课时45:相关学习资源
课时46:无所不在的推荐
课时47:隐含语义分析
课时48:PageRank传奇
课时49:协同过滤
课时50:告诉你一个真实的推荐
课时51:民主协商:Ensemble
课时52:群策群议:Bagging
课时53:环环相扣:Boosting
课时54:集成之美:AdaBoost
课时55:继往开来:RegionBoost
课时56:人与自然
课时57:尽善尽美
课时58:走向进化
课时59:遗传算法初探
课时60:遗传算法进阶
课时61:遗传程序设计
课时62:万物皆进化
课时63:相关学习资源
课时64:数据之美
课时65:南国紫荆亦芬芳
时长:3分51秒
日期:2020/11/26
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上传者:木犯001号
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课程介绍
相关标签:
数据挖掘
本课程完整覆盖数据挖掘领域的各项核心技术,包括数据预处理、分类、聚类、回归、关联、推荐、集成学习、进化计算等。强调在知识的广度、深度和趣味性之间寻找最佳平衡点,在生动幽默中讲述数据挖掘的核心思想、关键技术以及一些在其它相关课程和教科书中少有涉及的重要知识点。本课程适合对大数据和数据科学感兴趣的各专业学生以及工程技术人员学习,不追求纯粹的理论推导,而是把理论与实践有机结合,让学生学到活的知识、有用的知识和真正属于自己的知识,特别是数据分析领域的研究方法和思维方式。
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用户评论
chenxiaoxiao
为什么老是弹出广告导致播放暂停
2022年09月03日 10:12:13
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hlmxjzb
收藏,谢谢 !
2021年05月05日 07:52:04
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()
ddgkss
老师讲得很基础很仔细,非常适合我这种小白观看
2021年01月13日 20:48:20
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()
htwdb
比较适合初学者看的,讲的还是比较简单的。
2021年01月09日 22:18:40
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Daiwa伊思50
老师讲得很基础很仔细,非常适合我这种小白观看~
2020年12月16日 21:24:04
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()
54chenjq
数据预处理、分类、聚类、回归、关联、推荐、集成学习、进化计算等。强调在知识的广度、深度和趣味性之间寻找最佳平衡点,在生动幽默中讲述数据挖掘的核心思想、关键技术以及一些在其它相关课程和教科书中少有涉及的重要知识点
2020年12月10日 22:23:53
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()
天天1
还是比较适合初学者看的,讲的还是比较简单的。
2020年12月09日 22:10:30
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