本摘要探讨了数据挖掘应用研究及其在研究生教学中的应用。课程大纲强调理论与实践相结合,旨在培养学生在数据挖掘领域的应用研究能力。
本文目录导读:
课程概述
本课程旨在培养研究生对数据挖掘技术的深入理解,提高其运用数据挖掘技术解决实际问题的能力,课程内容将涵盖数据挖掘的基本理论、方法、工具以及在实际应用中的研究策略,通过本课程的学习,学生将能够掌握数据挖掘的核心知识,具备独立开展数据挖掘项目的能力。
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课程目标
1、理解数据挖掘的基本概念、原理和方法;
2、掌握数据挖掘的基本流程和关键技术;
3、学会运用数据挖掘工具进行实际操作;
4、具备独立开展数据挖掘项目的能力;
5、能够将数据挖掘技术应用于实际问题解决。
1、数据挖掘基本理论
- 数据挖掘概述
- 数据挖掘方法分类
- 数据挖掘流程
2、数据预处理
- 数据清洗
- 数据集成
- 数据变换
- 数据规约
3、特征选择与降维
- 特征选择方法
- 降维技术
- 特征选择与降维在数据挖掘中的应用
4、聚类分析
- 聚类算法概述
- K-means算法
- 层次聚类算法
- 密度聚类算法
5、关联规则挖掘
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- 关联规则挖掘概述
- Apriori算法
- FP-growth算法
- 关联规则挖掘在商业智能中的应用
6、分类与预测
- 分类与预测概述
- 决策树算法
- 支持向量机(SVM)
- 神经网络
- 随机森林算法
- 集成学习方法
7、异常检测
- 异常检测概述
- Isolation Forest算法
- One-Class SVM算法
- Local Outlier Factor(LOF)算法
8、数据挖掘工具与应用
- 数据挖掘工具介绍
- R语言在数据挖掘中的应用
- Python在数据挖掘中的应用
- 大数据平台Hadoop与数据挖掘
9、数据挖掘项目实践
- 项目选题与规划
- 数据采集与预处理
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- 模型选择与优化
- 结果分析与评估
- 项目报告撰写
教学方法与考核方式
1、教学方法
- 讲授法:系统讲解数据挖掘的基本理论、方法、工具和实际应用;
- 案例分析法:通过实际案例讲解数据挖掘在各个领域的应用;
- 实践操作法:指导学生运用数据挖掘工具进行实际操作;
- 项目实践法:组织学生参与数据挖掘项目,培养实际操作能力。
2、考核方式
- 平时成绩:包括课堂表现、作业完成情况等;
- 期末考试:书面考试,考察学生对数据挖掘基本理论、方法、工具的掌握程度;
- 项目实践报告:评估学生在数据挖掘项目中的实际操作能力。
课程安排
1、课程总学时:32学时;
2、理论教学:24学时;
3、实践教学:8学时;
4、项目实践:16学时。
教材与参考书目
1、教材:《数据挖掘:理论与实践》;
2、参考书目:
- 《数据挖掘技术与应用》;
- 《机器学习》;
- 《Python数据挖掘》;
- 《R语言实战》。
通过本课程的学习,学生将能够全面掌握数据挖掘技术,为今后的学术研究和实际工作打下坚实基础。
标签: #理论实践融合
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