数据挖掘:理论与算法

最有趣的理论+最有用的算法=不得不学的数据科学。

开设学校:清华大学;学科:计算机、

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数据挖掘:理论与算法视频慕课课程简介:

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数据挖掘:理论与算法课程列表:

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第一章 走进数据科学:博大精深,美不胜收

-第一节 整装待发

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--第一章第一节测试题

-第二节 学而不思则罔

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--第一章第二节测试题

-第三节 知行合一

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--第一章第三节测试题

-第四节 从数据到知识

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--第一章第四节测试题

-第五节 分类问题

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--第一章第五节测试题

-第六节 聚类及其它数据挖掘问题

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--第一章第六节测试题

-第七节 隐私保护与并行计算

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--第一章第七节测试题

-第八节 迷雾重重

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--第一章第八节测试题

-第九节 相关学习资源

--视频来源:互联网

--其他资源

-课程讲义

--课程讲义

第二章 数据预处理:抽丝剥茧,去伪存真

-第一节 数据清洗

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--第二章第一节测试题

-第二节 异常值与重复数据检测

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--第二章第二节测试题

-第三节 类型转换与采样

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--第二章第三节测试题

-第四节 数据描述与可视化

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--第二章第四节测试题

-第五节 特征选择

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--第二章第五节测试题

-第六节 主成分分析

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--第二章第六节测试题

-第七节 线性判别分析

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--第二章第七节测试题

-第八节 相关学习资源

--视频来源:互联网

--参考资料

--第二章第八节讨论题

-课程讲义

--课程讲义

第三章 从贝叶斯到决策树:意料之外,情理之中

-第一节 贝叶斯奇幻之旅

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--第三章第一节测试题

-第二节 朴素是一种美德

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--第三章第二节测试题

-第三节 数据、规则与树

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--第三章第三节测试题

-第四节 植树造林学问大

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--第三章第四节测试题

-第五节 相关学习资源

--视频来源:互联网

--参考资料

-课程讲义

--课程讲义

第四章 神经网络:巨量并行,智慧无限

-第一节 智慧之源神经元

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--第四章第一节测试题

-第二节 会学习的神经元

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--第四章第二节测试题

-第三节 从一个到一群

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--第四章第三节测试题

-第四节 层次分明,责任到人

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--第四章第四节测试题

-第五节 管中窥豹,抛砖引玉

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--第四章第五节测试题

-第六节 相关学习资源

--视频来源:互联网

--参考资料

--第四章第六节测试题

-课程讲义

--课程讲义

第五章 支持向量机:数学之美,巅峰之作

-第一节 最大间隔

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--第五章第一节测试题

-第二节 线性SVM

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--第五章第二节测试题

-第三节 数学家的把戏

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--第五章第三节测试题

-第四节 致敬真神

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--第五章第四节测试题

-第五节 相关学习资源

--视频来源:互联网

--参考资料

-课程讲义

--课程讲义

第六章 聚类分析:物以类聚,人以群分

-第一节 无监督学习

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--第六章第一节测试题

-第二节 K-Means

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--第六章第二节测试题

-第三节 期望最大法

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--第六章第三节测试题

-第四节 密度与层次

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--第六章第四节测试题

-第五节 相关学习资源

--参考资料1

--参考资料2

-课程讲义

--课程讲义

第七章 关联规则:营销购物,自有乾坤

-第一节 项集与规则

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--第七章第一节测试题

-第二节 支持度与置信度

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--第七章第二节测试题

-第三节 误区

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--第七章第三节测试题

-第四节 Apriori 算法

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--第七章第四节测试题

-第五节 实例分析

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--第七章第五节测试题

-第六节 序列模式

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--第七章第六节测试题

-第七节 相关学习资源

--视频来源:互联网

--第七章第七节测试题

-课程讲义

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第八章 推荐算法:察言观色,投其所好

-第一节 无所不在的推荐

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--第八章第一节测试题

-第二节 隐含语义分析

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--第八章第二节测试题

-第三节 PageRank传奇

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--第八章第三节测试题

-第四节 协同过滤

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--第八章第四节测试题

-第五节 告诉你一个真实的推荐

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--第八章第五节测试题

-课程讲义

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第九章 集成学习:兼听则明,偏听则暗

-第一节 民主协商:Ensemble

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--第九章第一节测试题

-第二节 群策群议:Bagging

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--第九章第二节测试题

-第三节 环环相扣:Boosting

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--第九章第三节测试题

-第四节 集成之美:AdaBoost

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--第九章第四节测试题

-第五节 继往开来:RegionBoost

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--第九章第五节测试题

-第六节 相关学习资源

--参考资料

-课程讲义

--课程讲义

第十章 进化计算:大道至简,万物之本

-第一节 人与自然

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--第十章第一节测试题

-第二节 尽善尽美

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--第十章第二节测试题

-第三节 走向进化

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--第十章第三节测试题

-第四节 遗传算法初探

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--第十章第四节测试题

-第五节 遗传算法进阶

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--第十章第五节测试题

-第六节 遗传程序设计

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--第十章第六节测试题

-第七节 万物皆进化

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--第十章第七节测试题

-第八节 相关学习资源

--视频来源:互联网

--视频来源:互联网

--参考资料

-课程讲义

--课程讲义

第十一章 美丽数据说:阆苑仙葩,美玉无瑕

-第一节 数据之美

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--第十一章第一节测试题

-第二节 南国紫荆亦芬芳

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-第三节 相关学习资源

--外部链接

期末考试

-期末考试

数据挖掘:理论与算法开设学校:清华大学

数据挖掘:理论与算法授课教师:

袁博-副研究员-清华大学-

澳大利亚昆士兰大学计算机科学博士,清华大学深圳国际研究生院培养处副处长,博士生导师,国家精品在线开放课程负责人,深圳市优秀教师。荣获清华大学青年教师教学优秀奖、清华大学青年教师教学大赛一等奖、清华大学年度教学优秀奖、清华大学教学成果一等奖、教育部在线教育研究中心 "智慧教学之星" 称号、北京高校青年教师教学基本功比赛最佳教案奖和最受学生欢迎奖。研究领域为数据挖掘、进化计算及并行计算,发表学术论文近百篇,获国内发明专利四项。现为中国图像图形学学会视觉认知与计算专业委员会委员、IEEE 计算智能协会新兴技术委员会委员、IEEE Access 期刊编委、悉尼科技大学客座研究员。

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