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数据挖掘：理论与算法

课程类型：选修课

发布时间：2021-06-07 15:26:55

主讲教师：袁博

课程来源：清华大学

建议学分：3.00分

课程编码：xtzx0454

课程介绍

课程目录

教师团队

第一章走进数据科学：博大精深，美不胜收

s 第一节整装待发（8分钟）

s 第二节学而不思则罔（11分钟）

s 第三节知行合一（23分钟）

s 第四节从数据到知识（15分钟）

s 第五节分类问题（18分钟）

s 第六节聚类及其它数据挖掘问题（13分钟）

s 第七节隐私保护与并行计算（20分钟）

s 第八节迷雾重重（24分钟）

s 第九节相关学习资源（3分钟）

第二章数据预处理：抽丝剥茧，去伪存真

s 第一节数据清洗（13分钟）

s 第二节异常值与重复数据检测（13分钟）

s 第三节类型转换与采样（17分钟）

s 第四节数据描述与可视化（16分钟）

s 第五节特征选择（13分钟）

s 第六节主成分分析（24分钟）

s 第七节线性判别分析（13分钟）

s 第七节线性判别分析（16分钟）

s 第八节相关学习资源（3分钟）

第三章从贝叶斯到决策树：意料之外，情理之中

s 第一节贝叶斯奇幻之旅（16分钟）

s 第二节朴素是一种美德（27分钟）

s 第三节数据、规则与树（12分钟）

s 第四节植树造林学问大（23分钟）

s 第五节相关学习资源（2分钟）

第四章神经网络：巨量并行，智慧无限

s 第一节智慧之源神经元（12分钟）

s 第二节会学习的神经元（12分钟）

s 第三节从一个到一群（10分钟）

s 第四节层次分明，责任到人（19分钟）

s 第五节管中窥豹，抛砖引玉（10分钟）

s 第六节相关学习资源（4分钟）

第五章支持向量机：数学之美，巅峰之作

s 第一节最大间隔（13分钟）

s 第二节线性SVM （16分钟）

s 第三节数学家的把戏（18分钟）

s 第四节致敬真神（17分钟）

s 第五节相关学习资源（5分钟）

第六章聚类分析：物以类聚，人以群分

s 第一节无监督学习（13分钟）

s 第二节 K-Means （20分钟）

s 第三节期望最大法（19分钟）

s 第四节密度与层次（20分钟）

第七章关联规则：营销购物，自有乾坤

s 第一节项集与规则（7分钟）

s 第二节支持度与置信度（9分钟）

s 第三节误区（5分钟）

s 第四节 Apriori 算法（11分钟）

s 第五节实例分析（15分钟）

s 第六节序列模式（10分钟）

s 第七节相关学习资源（11分钟）

第八章推荐算法：察言观色，投其所好

s 第一节无所不在的推荐（10分钟）

s 第二节隐含语义分析（18分钟）

s 第三节 PageRank传奇（11分钟）

s 第四节协同过滤（18分钟）

s 第五节告诉你一个真实的推荐（16分钟）

第九章集成学习：兼听则明，偏听则暗

s 第一节民主协商：Ensemble （9分钟）

s 第二节群策群议：Bagging （18分钟）

s 第三节环环相扣：Boosting （19分钟）

s 第四节集成之美：AdaBoost （17分钟）

s 第五节继往开来：RegionBoost （8分钟）

第十章进化计算：大道至简，万物之本

s 第一节人与自然（15分钟）

s 第二节尽善尽美（14分钟）

s 第三节走向进化（11分钟）

s 第四节遗传算法初探（16分钟）

s 第五节遗传算法进阶（16分钟）

s 第五节遗传算法进阶（12分钟）

s 第六节遗传程序设计（11分钟）

s 第七节万物皆进化（13分钟）

s 第八节相关学习资源（6分钟）

s 第八节相关学习资源（2分钟）

第十一章美丽数据说：阆苑仙葩，美玉无瑕

s 第一节数据之美（19分钟）

s 第二节南国紫荆亦芬芳（9分钟）