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數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)

01
緒論

1.1 緒論
1.2 章節(jié)測(cè)試
02
認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)

2.1 數(shù)據(jù)類型和統(tǒng)計(jì)
2.2 數(shù)據(jù)可視化
2.3 數(shù)據(jù)相似性
2.4 章節(jié)測(cè)試
03
數(shù)據(jù)預(yù)處理

3.1 數(shù)據(jù)清洗
3.2 數(shù)據(jù)集成
3.3 數(shù)據(jù)規(guī)約
3.4 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
3.5 章節(jié)測(cè)試
04
樸素貝葉斯分類

4.1 貝葉斯分類基本概念
4.2 貝葉斯分類案例
4.3 章節(jié)測(cè)試
05
決策樹(shù)分類

5.1 決策樹(shù)基本概念
5.2 決策樹(shù)構(gòu)建方法
5.3 決策樹(shù)分類案例
5.4 章節(jié)測(cè)試
06
k-均值聚類

6.1 k-均值聚類基本方法
6.2 k-均值聚類案例
6.3 章節(jié)測(cè)試
07
邏輯回歸

7.1 邏輯回歸基本原理
7.2 邏輯回歸正則化
7.3 章節(jié)測(cè)試
08
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

8.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘概念與基本算法
8.2 章節(jié)測(cè)試