
數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)
01
緒論
1.1 緒論
1.2 章節(jié)測試
02
認(rèn)識數(shù)據(jù)
2.1 數(shù)據(jù)類型和統(tǒng)計
2.2 數(shù)據(jù)可視化
2.3 數(shù)據(jù)相似性
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
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
05
決策樹分類
5.1 決策樹基本概念
5.2 決策樹構(gòu)建方法
5.3 決策樹分類案例
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
07
邏輯回歸
7.1 邏輯回歸基本原理
7.2 邏輯回歸正則化
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