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    数据挖掘：理论与算法
    课程类型：选修课
    主讲教师：袁博
    课程来源：清华大学
    建议学分：3.00分
    课程编码：xtzx0454
    课程介绍
    课程目录
    教师团队
    第一章 走进数据科学：博大精深，美不胜收
    s 第一节 整装待发 （8分钟）
    s 第二节 学而不思则罔 （11分钟）
    s 第三节 知行合一 （23分钟）
    s 第四节 从数据到知识 （15分钟）
    s 第五节 分类问题 （18分钟）
    s 第六节 聚类及其它数据挖掘问题 （13分钟）
    s 第七节 隐私保护与并行计算 （20分钟）
    s 第八节 迷雾重重 （24分钟）
    s 第九节 相关学习资源 （3分钟）
    第二章 数据预处理：抽丝剥茧，去伪存真
    s 第一节 数据清洗 （13分钟）
    s 第二节 异常值与重复数据检测 （13分钟）
    s 第三节 类型转换与采样 （17分钟）
    s 第四节 数据描述与可视化 （16分钟）
    s 第五节 特征选择 （13分钟）
    s 第六节 主成分分析 （24分钟）
    s 第七节 线性判别分析 （13分钟）
    s 第七节 线性判别分析 （16分钟）
    s 第八节 相关学习资源 （3分钟）
    第三章 从贝叶斯到决策树：意料之外，情理之中
    s 第一节 贝叶斯奇幻之旅 （16分钟）
    s 第二节 朴素是一种美德 （27分钟）
    s 第三节 数据、规则与树 （12分钟）
    s 第四节 植树造林学问大 （23分钟）
    s 第五节 相关学习资源 （2分钟）
    第四章 神经网络：巨量并行，智慧无限
    s 第一节 智慧之源神经元 （12分钟）
    s 第二节 会学习的神经元 （12分钟）
    s 第三节 从一个到一群 （10分钟）
    s 第四节 层次分明，责任到人 （19分钟）
    s 第五节 管中窥豹，抛砖引玉 （10分钟）
    s 第六节 相关学习资源 （4分钟）
    第五章 支持向量机：数学之美，巅峰之作
    s 第一节 最大间隔 （13分钟）
    s 第二节 线性SVM （16分钟）
    s 第三节 数学家的把戏 （18分钟）
    s 第四节 致敬真神 （17分钟）
    s 第五节 相关学习资源 （5分钟）
    第六章 聚类分析：物以类聚，人以群分
    s 第一节 无监督学习 （13分钟）
    s 第二节 K-Means （20分钟）
    s 第三节 期望最大法 （19分钟）
    s 第四节 密度与层次 （20分钟）
    第七章 关联规则：营销购物，自有乾坤
    s 第一节 项集与规则 （7分钟）
    s 第二节 支持度与置信度 （9分钟）
    s 第三节 误区 （5分钟）
    s 第四节 Apriori 算法 （11分钟）
    s 第五节 实例分析 （15分钟）
    s 第六节 序列模式 （10分钟）
    s 第七节 相关学习资源 （11分钟）
    第八章 推荐算法：察言观色，投其所好
    s 第一节 无所不在的推荐 （10分钟）
    s 第二节 隐含语义分析 （18分钟）
    s 第三节 PageRank传奇 （11分钟）
    s 第四节 协同过滤 （18分钟）
    s 第五节 告诉你一个真实的推荐 （16分钟）
    第九章 集成学习：兼听则明，偏听则暗
    s 第一节 民主协商：Ensemble （9分钟）
    s 第二节 群策群议：Bagging （18分钟）
    s 第三节 环环相扣：Boosting （19分钟）
    s 第四节 集成之美：AdaBoost （17分钟）
    s 第五节 继往开来：RegionBoost （8分钟）
    第十章 进化计算：大道至简，万物之本
    s 第一节 人与自然 （15分钟）
    s 第二节 尽善尽美 （14分钟）
    s 第三节 走向进化 （11分钟）
    s 第四节 遗传算法初探 （16分钟）
    s 第五节 遗传算法进阶 （16分钟）
    s 第五节 遗传算法进阶 （12分钟）
    s 第六节 遗传程序设计 （11分钟）
    s 第七节 万物皆进化 （13分钟）
    s 第八节 相关学习资源 （6分钟）
    s 第八节 相关学习资源 （2分钟）
    第十一章 美丽数据说：阆苑仙葩，美玉无瑕
    s 第一节 数据之美 （19分钟）
    s 第一节 数据之美 （19分钟）
    s 第二节 南国紫荆亦芬芳 （9分钟）
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