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数据挖掘应用研究,数据挖掘研究生教学课程大纲,数据挖掘研究生教学课程大纲,理论与实践相结合的应用研究导向

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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:

  1. 课程概述
  2. 课程目标
  3. 教学方法与考核方式
  4. 课程安排
  5. 教材与参考书目

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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