本文目录导读：
数据挖掘课程目录
课程简介
数据挖掘是一门涉及到数据库、统计学、机器学习等多领域知识的交叉学科，本课程旨在培养学生掌握数据挖掘的基本理论和方法，能够运用数据挖掘技术解决实际问题，通过本课程的学习，学生将具备数据预处理、数据建模、模型评估和结果解释等方面的能力，为今后从事数据分析、机器学习、人工智能等相关领域的工作打下坚实的基础。
课程目标
1、了解数据挖掘的基本概念、发展历程和应用领域。
2、掌握数据预处理的方法和技术，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
3、熟悉常见的数据挖掘算法，如分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法等。
4、能够运用数据挖掘工具进行数据分析和建模，如 R、Python 等。
5、学会对数据挖掘结果进行评估和解释，能够根据结果提出合理的建议和决策。
1、数据挖掘概述
- 数据挖掘的定义、任务和目标。
- 数据挖掘的发展历程和现状。
- 数据挖掘的应用领域和案例分析。
2、数据预处理
- 数据清洗：缺失值处理、异常值处理、重复数据处理等。
- 数据集成：多个数据源的数据集成方法。
- 数据变换：数据标准化、数据归一化、数据离散化等。
- 数据规约：特征选择、特征提取、数据采样等。
3、分类算法
- 决策树算法：ID3、C4.5、CART 等。
- 朴素贝叶斯算法。
- 支持向量机算法。
- 神经网络算法。
- 集成学习算法：Adaboost、Bagging、Random Forest 等。
4、聚类算法
- K-Means 聚类算法。
- 层次聚类算法。
- 密度聚类算法：DBSCAN 等。
- 模糊聚类算法。
5、关联规则挖掘算法
- Apriori 算法。
- FP-Growth 算法。
6、数据挖掘工具
- R 语言在数据挖掘中的应用。
- Python 语言在数据挖掘中的应用。
7、数据挖掘结果评估
- 准确率、召回率、F1 值等评估指标。
- ROC 曲线和 AUC 值。
8、数据挖掘项目实践
- 数据挖掘项目的流程和方法。
- 实际案例分析和实践操作。
实践教学
1、实验课程
- 安排一定数量的实验课程，让学生通过实际操作掌握数据挖掘的基本方法和工具。
- 实验内容包括数据预处理、数据建模、模型评估等方面。
2、课程设计
- 要求学生完成一个数据挖掘课程设计项目，培养学生的综合应用能力和创新能力。
- 课程设计项目的题目由学生自主选择，要求具有一定的实际应用价值。
考核方式
1、平时成绩
- 包括考勤、作业、课堂表现等方面，占总成绩的 30%。
2、考试成绩
- 采用闭卷考试的方式，考查学生对数据挖掘的基本理论和方法的掌握程度，占总成绩的 70%。
教材及参考资料
1、教材
- 《数据挖掘导论》，作者：陈文伟、王珊，出版社：高等教育出版社。
2、参考资料
- 《数据挖掘：概念与技术》，作者：Jiawei Han、Micheline Kamber、等，出版社：机械工业出版社。
- 《机器学习》，作者：Tom Mitchell，出版社：机械工业出版社。
- 《Python 数据分析实战》，作者： Magnus Lie Hetland，出版社：人民邮电出版社。
- 《R 语言实战》，作者：Robert I. Kabacoff，出版社：人民邮电出版社。
是一个数据挖掘课程目录的示例，你可以根据实际情况进行调整和完善。
评论列表