数据挖掘

您想了解大数据吗,您想知道怎么利用大数据吗?来听这门课吧,生动的讲解,精彩的案例分析,带您解析智慧生活背后的原理。

开设学校:天津大学;学科:计算机、

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第1章 概述

-1.1 数据分析与数据挖掘

--1.1 数据分析与数据挖掘

--1.1 数据分析与数据挖掘

-1.2 分析与挖掘的数据类型

--1.2 分析与挖掘的数据类型

-- 1.2 分析与挖掘的数据类型

-1.3 数据分析与数据挖掘的方法

--1.3 数据分析与数据挖掘的方法

-- 1.3 数据分析与数据挖掘的方法

-1.4 数据分析与数据挖掘使用的技术

--1.4 数据分析与数据挖掘使用的技术

--1.4 数据分析与数据挖掘使用的技术

-1.5 应用场景及存在的问题

--1.5 应用场景及存在的问题

-- 1.5 应用场景及存在的问题

-第1章 作业1

-第1章 作业2

-关于数据分析和数据挖掘的讨论

-关于数据分析与数据挖掘的讨论(研究生班级)

第2章 数据

-2.1 数据的属性

--2.1 数据的属性

-- 2.1 数据的属性

-2.2 数据的基本统计描述

--2.2.1 中心趋势度量

--2.2.2 数据分散度量

--2.2.3 数据的图形显示

--2.2 数据的基本统计描述

-2.3 数据的相似性和相异性

--2.3 数据的相似性和相异性

-- 2.3 数据的相似性和相异性

-第2章 作业1

-第2章 作业2

-关于属性类型的讨论

-关于数据属性的讨论(研究生班级)

第3章 数据预处理

-3.1 数据存在的问题

--3.1 数据存在的问题

--数据存在的问题

-3.2 数据清理

--3.2 数据清理

--数据清理

-3.3 数据集成

--3.3 数据集成

--数据集成

-3.4 数据归约

--3.4 数据规约

--数据归约

-3.5 数据变换与数据离散化

--3.5 数据变换与数据离散化

--数据变换与数据离散化

-第3章 作业1

-第3章 作业2

-关于建立数据集的讨论(研究生班级)

-关于数据预处理的讨论(研究生班级)

-关于建立数据集的讨论(本科生班级)

-关于数据预处理的讨论(本科生班级)

第4章 数据仓库和OLAP

-4.1 数据仓库基本概念

--4.1 数据仓库基本概念

--数据仓库基本概念

-4.2 数据仓库设计

--4.2 数据仓库设计

--数据仓库设计

-4.3 数据仓库实现

--4.3 数据仓库实现

--数据仓库实现

-4.4 联机分析处理

--4.4 联机分析处理

--联机分析处理

-4.5 元数据模型

--4.5 元数据模型

--元数据模型

-第4章 作业1

-第4章 作业2

-关于数据仓库和数据预处理的讨论(本科生班级)

-关于数据仓库价值的讨论(本科生班级)

-关于数据库与数据仓库的讨论(研究生班级)

第5章 回归分析

-5.1 回归分析的基本概念

--5.1 回归分析的基本概念

--回归分析的基本概念

-5.2 一元线性回归

--5.2 一元线性回归

--一元线性回归

-5.3 多元线性回归

--5.3 多元线性回归

--多元线性回归

-5.4 多项式回归

--5.4 多项式回归

--多项式回归

-第5章 作业1

-第5章 作业2

-关于回归预测法的讨论(本科生班级)

-关于回归分析的讨论(研究生班级)

-回归分析的优缺点(研究生班级)

第6章 频繁模式

-6.1 概述

--6.1 频繁模式概述

--频繁模式概述

-6.2 Apriori算法

--6.2 Apriori算法

--Apriori算法

-6.3 FP-growth算法

--6.3 FP-growth算法

--FP-growth算法

-6.4 压缩频繁项集

--6.4 压缩频繁项集

--压缩频繁项集

-6.5 关联模式评估

--6.5 关联模式评估

--关联模式评估

-第6章 作业1

-第6章 作业2

-关于Apriori算法的讨论(本科生班级)

-关于Apriori算法的讨论(研究生班级)

第7章 分类

-7.1 分类概述

--7.1 分类概述

--分类概述

-7.2 决策树

--7.2 决策树(上)

--7.2 决策树(中)

--7.2 决策树(下)

--决策树

-7.3 朴素贝叶斯分类

--7.3 朴素贝叶斯分类

--朴素贝叶斯分类

-7.4 惰性学习法

--7.4 惰性学习法

--7.4 惰性学习法

-7.5 神经网络

--7.5 神经网络(上)

--7.5 神经网络(下)

--神经网络

-7.6 分类模型的评估

--7.6 分类模型的评估(上)

--7.6 分类模型的评估(下)

--分类模型的评估

-第7章 第一部分作业2(研究生班级)

-第7章 第二部分作业2

-第7章 第二部分作业1

-关于分类算法的讨论(本科生班级)

-关于分类算法的讨论(研究生班级)

-关于神经网络的讨论(研究生班级)

第8章 聚类

-8.1 聚类概述

--8.1 聚类概述

--聚类概述

-8.2 基于划分的聚类

--8.2 基于划分的聚类(一)

--8.2 基于划分的聚类(二)

--基于划分的聚类

-8.3 基于层次的聚类

--8.3 基于层次的聚类

--基于层次的聚类

-8.4 基于密度的聚类

--8.4 基于密度的聚类

--基于密度的聚类

-8.5 基于网格的聚类

--8.5 基于网格的聚类

--基于网格的聚类

-第8章 作业1

-第8章 作业2

-关于基于划分和基于层次的聚类的讨论(本科生班级)

-关于聚类的讨论(本科生班级)

-关于聚类算法的讨论(研究生班级)

-关于聚类与数据挖掘的讨论(研究生班级)

第9章 离群点检测

-9.1 离群点定义与类型

--9.1 离群点定义与类型

--9.1 离群点定义与类型

-9.2 离群点检测

--9.2 离群点检测(一)

--9.2 离群点检测(二)

--离群点检测

-第9章 作业1

-第9章 作业2

-关于离群点检测的讨论(研究生班级)

数据挖掘开设学校:天津大学

数据挖掘授课教师:

喻梅-教授-天津大学-

主要从事数据挖掘、人工智能、计算机网络等方面的研究,发表多篇相关学术论文。参与国家自然科学基金项目和天津市科技重大专项等纵向课题。获得多项授权专利及软件著作权。作为天津大学ACM-ICPC、CCPC代表队教练,负责每年队员的选拔、队伍的集中训练、带队指导参加国际及国内赛事等多项工作。天津大学ACM-ICPC代表队在亚洲区域赛中取得了优异的成绩,获得了多个奖项,并两次率领天津大学ACM代表队进入世界总决赛。 作为天津大学IT学科创新创业训练基地的指导教师,负责基地的日常训练事务工作。训练基地目前有超过200余名研究生和本科生在此进行科研和创新实践。

王建荣-副教授-天津大学-

从事语音识别、机器学习、人机交互等方面的研究工作。主要研究内容为:将彩色图像与深度信息应用于语音识别研究,包括二维彩色图像特征提取及降噪降维处理、深度信息特征提取方法研究、音视频多通道特征融合及决策融合;对超声图像的降噪、特征提取、以及多流HMM应用研究;对机器学习算法的研究,包括音乐流派分类、哼唱识别、RoboCup 3D环境的机器人自定位、GPU高性能计算研究等。   多年来一直担任天津大学RoboCup代表队指导教师、天津大学飞思卡尔智能车参赛队伍指导教师、天津大学Intel杯嵌入式专题邀请赛参赛队伍指导教师,获得多项国家级和地区级奖励。   担任天津大学IT学科创新创业训练基地副主任。响应李克强总理“大众创业、万众创新”的号召,在2015年筹划并创建了天津大学IT学科创新创业训练基地,负责基地发展建设等相关工作。

于健-高级工程师-天津大学-

主要从事数据挖掘、数据库及计算机网络方向的研究工作,在国际会议及期刊上发表多篇科研论文。参与多项科研项目。主持及参与多项教学改革与研究项目,参与编写多部教材。

徐天一-工程师-天津大学-

从事数据挖掘及计算机网络方向的研究工作,在国际期刊及会议上参与发表多篇科研论文,参与多项科研项目,指导多项学科竞赛并获得奖项。

赵满坤-工程师-天津大学-

从事开放教育知识图谱及推荐系统研究,致力于人工智能领域的产学研用深度融合,参与发表多篇高水平科研论文,指导学生参与各类学科竞赛及创新创业项目。

高洁-工程师-天津大学-

研究方向为人工智能、数据挖掘。在国际期刊上发表多篇学术论文,参与多项科研项目。发表多篇教改论文,参与实验教学改革项目。

刘志强-助理工程师-天津大学-

研究方向为推荐系统、计算机网络等。熟悉软件开发流程,参与过多个软件的研发工作,熟悉C、C++、Java、Python、Android等编程语言,擅长辅导计算机编程实验。

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