北京大学韩家炜数据挖掘视频教程
课程目录：
01数据挖掘概念,课程简介,数据库技术发展史,数据挖掘应用
02数据挖掘和商业智能,分类,聚类,数据特征化处理,关联规则
03数据仓库,面向主题,整合,OLTP,OLAP
04数据仓库设计过程,OLAP服务器体系结构,
05top-k average,H-tree,多粒度复杂聚合
06数据预处理,数据整合和离散化,数据规约化,数据清理
07聚类,聚类定义,聚类算法
08数据挖掘查询语言,DMQL,DMQL语法
09面向属性的归纳,基本算法
10对象数据概括化
11对象数据概括化
12关联规则挖掘算法,DHP,频繁模式挖掘算法
13多层次关联规则,置信度,支持度
14大型数据库中的关联规则挖掘,序列模式挖掘,频繁模式
I5分类,预测,支持向量机算法,贝叶斯算法,神经网络算法
16大型数据库中的分类,决策树,分类结果展示
17其他分类算法,预测,分类精确度
18数值离散化,枚举值,序列值
19划分算法,基本概念,K平均值算法,PAM算法
20COBWEB聚类方法
21时空数据挖掘,序列数据挖掘,时空和序列数据挖掘应用
22网络数据挖掘,数据挖掘系统,数据挖掘的理论基础
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