24252_数据挖掘_05671
天津大学
主讲教师：喻梅
| 课程章节 | | 文件类型 | | 修改时间 | | 大小 | | 备注 | |
| 1.1 数据分析与数据挖掘 |
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2025-06-12 | 293.93MB | ||
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| 1.2 分析与挖掘的数据类型 |
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| 1.3 数据分析与数据挖掘的方法 |
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| 1.4 数据分析与数据挖掘使用的技术 |
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| 1.5 应用场景及存在的问题 |
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| 2.1 数据的属性 |
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| 2.2 数据的基本统计描述 |
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| 2.3 数据的相似性和相异性 |
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| 3.1 数据存在的问题 |
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| 3.2 数据清理 |
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| 3.3 数据集成 |
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| 3.4 数据归约 |
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| 3.5 数据变换与数据离散化 |
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| 4.1 数据仓库基本概念 |
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| 4.2 数据仓库设计 |
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| 4.3 数据仓库实现 |
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| 4.4 联机分析处理 |
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| 4.5 元数据模型 |
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| 5.1 回归分析的基本概念 |
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| 5.2 一元线性回归 |
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| 5.3 多元线性回归 |
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| 5.4 多项式回归 |
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| 6.1 概述 |
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| 6.2 Apriori算法 |
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| 6.3 FP-growth算法 |
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| 6.4 压缩频繁项集 |
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| 6.5 关联模式评估 |
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| 7.1 分类概述 |
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| 7.2 决策树 |
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| 7.3 朴素贝叶斯分类 |
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| 7.4 惰性学习法 |
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| 7.5 神经网络 |
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| 7.6 分类模型的评估 |
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| 8.1 聚类概述 |
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| 8.2 基于划分的聚类 |
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| 8.3 基于层次的聚类 |
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| 8.4 基于密度的聚类 |
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| 8.5 基于网格的聚类 |
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| 9.1 离群点定义与类型 |
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| 9.2 离群点检测 |
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