课程大纲

方法来源

  • 人工智能
  • 机器学习
  • Statistics
  • 数据来源

数据预处理

  • 数据导入/导出
  • 数据探索与可视化
  • 降维
  • 处理缺失值
  • R包

数据挖掘主要任务

  • 大量数据的自动或半自动分析
  • 提取先前未知的有趣模式
    • 数据记录组(聚类分析)
    • 异常记录(异常检测)
    • 依赖关系(关联规则挖掘)

数据挖掘

  • 异常检测(离群点/变化/偏差检测)
  • 关联规则学习(依赖建模)
  • 聚类
  • 分类
  • 回归
  • 摘要
  • 频繁模式挖掘
  • 文本挖掘
  • 决策树
  • 回归
  • Neural Networks
  • 序列挖掘
  • 频繁模式挖掘

数据挖掘、数据钓鱼、数据窥探

要求

Good R 知识。

 14 小时

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