本文目录导读：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
课程概述
本课程旨在为数据挖掘研究生提供一个全面、深入的学习平台，通过理论与实践相结合的教学方式，使学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技术，具备独立进行数据挖掘项目的能力，课程内容涵盖数据预处理、特征工程、聚类分析、分类与回归、关联规则挖掘、异常检测等多个方面，旨在培养学生的创新思维和实践能力。
课程目标
1、理解数据挖掘的基本概念、原理和方法，掌握数据挖掘的基本流程。
2、掌握常用的数据预处理、特征工程、聚类分析、分类与回归、关联规则挖掘、异常检测等数据挖掘技术。
3、能够运用所学知识解决实际问题，具备独立进行数据挖掘项目的能力。
4、培养学生的创新思维、团队合作和沟通能力。
1、数据挖掘概述
- 数据挖掘的基本概念
- 数据挖掘的发展历程
- 数据挖掘的应用领域
2、数据预处理
- 数据清洗
- 数据集成
- 数据变换
- 数据归一化
3、特征工程
- 特征提取
- 特征选择
- 特征变换
4、聚类分析
- K-means算法
- 层次聚类
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 密度聚类
5、分类与回归
- 决策树
- 朴素贝叶斯
- 支持向量机
- 随机森林
- 神经网络
6、关联规则挖掘
- Apriori算法
- FP-growth算法
- 关联规则评价标准
7、异常检测
- 异常检测的基本原理
- 基于统计的方法
- 基于距离的方法
- 基于聚类的方法
8、数据挖掘项目实践
- 项目选题与规划
- 数据采集与预处理
- 模型选择与训练
- 模型评估与优化
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 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理论知识。
- 案例分析法：通过实际案例，让学生理解数据挖掘的应用。
- 讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，提高学生的思维能力和表达能力。
- 实践法：通过实际操作，让学生掌握数据挖掘的技术和方法。
2、考核方式
- 平时成绩（30%）：包括课堂表现、作业完成情况等。
- 期中考试（30%）：考察学生对数据挖掘理论知识的掌握程度。
- 项目实践（40%）：通过完成数据挖掘项目，考察学生的实际操作能力和解决问题的能力。
课程资源与推荐书目
1、课程资源
- 数据挖掘相关教材、论文、案例等。
- 在线课程、视频讲座等。
2、推荐书目
- 《数据挖掘：概念与技术》
- 《数据挖掘：实用机器学习技术》
- 《数据挖掘：模式识别与机器学习》
- 《数据挖掘：关联规则挖掘与可视化》
通过本课程的学习，学生将能够掌握数据挖掘的基本理论、方法和技术，具备独立进行数据挖掘项目的能力，为今后的科研和职业发展奠定坚实基础。
标签： #数据挖掘研究生教学课程大纲
评论列表