《2024 经济数据挖掘与分析 宁波大 35讲 视频教程》

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 数据 挖掘 导论

1.1 关于本门课
1.2 初识数据挖掘
1.3 认识数据
1.4 描述性统计
数据 清洗
2.1 数据预处理：概述
2.2 数据清洗
2.3 实验1：数据清洗
2.4 数据合并
2.5 实验2：数据合并
关联 法则
3.1 关联规则：基本概念
3.2 Apriori算法介绍
3.3 实验3：Apriori算法
3.4 FP-Growth算法介绍
3.5 Eclat算法介绍
3.6 模式评估方法
分类 算法
4.1 分类：基本概念
4.2 逻辑回归
4.3 实验4：逻辑回归
4.4 决策树归纳
4.5 实验5：决策树算法
4.6 朴素贝叶斯
4.7 实验6：朴素贝叶斯算法
4.8 感知机与神经网络
4.9 实验7：感知机与神经网络
4.10 支持向量机
4.11 实验8：支持向量机算法
4.12 组合算法I：Bagging和Boost
4.13 实验9：组合算法I
4.14 组合算法II：随机森林
4.15 实验10：组合算法II
聚类 算法
5.1 聚类：基本概念
5.2 K均值聚类算法
5.3 实验11：K均值聚类算法
5.4 分层聚类算法
5.5 实验12：分层聚类算法
5.6 聚类效果评价

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