[大数据/人工智能] 清华大学 数据挖掘-理论与算法 [MP4] (10.28G)

网传资源，如有侵权请联系/留言，资源过大上传乃是下载链接的ZIP文件。 目录： 『课程目录』: 4 b) z; J; `2 b 1.1.1 走进数据科学：博大精深，美不胜收 整装待发 2.1.2 走进数据科学：博大精深，美不胜收 学而不思则罔 3.1.3 走进数据科学：博大精深，美不胜收 知行合一 o6 k. y' Q# m) Z6 s! M o4 x 4.1.4 走进数据科学：博大精深，美不胜收 从数据到知识 5.1.5 走进数据科学：博大精深，美不胜收 分类问题 6.1.6 走进数据科学：博大精深，美不胜收 聚类及其它数据挖掘问题. |: U+ J. k, u, g, s3 Q 7.1.7 走进数据科学：博大精深，美不胜收 隐私保护与并行计算 8.1.8 走进数据科学：博大精深，美不胜收 迷雾重重 9.2.1 数据预处理：抽丝剥茧，去伪存真 数据清洗 10.2.2 异常值与重复数据检测7 C1 S+ x: w& p P% S4 S 11.2.3 类型转换与采样 12.2.4 数据描述与可视化& z$ Q: x* y. s z+ L 13.2.5 特征选择 14.2.6 主成分分析 15.2.7 线性判别分析- R! W) ], V& O' k0 _ J 16.3.1 从贝叶斯到决策树：意料之外，情理之中 贝叶斯奇幻之旅 17.3.2 朴素是一种美德. j) v# d1 {4 ?4 d9 Y; j3 ~; q" j 18.3.3 数据、规则与树 19.3.4 植树造林学问大) K4 S. b1 l- O1 d# m0 x1 ` 20.4.1 神经网络：巨量并行，智慧无限 智慧之源神经元- V) E+ c+ D6 [1 _. X2 {8 Q 21.4.2 会学习的神经元2 u8 ?# V5 s& Y9 ?( N 22.4.3 从一个到一群 23.4.4 层次分明，责任到人 24.4.5 管中窥豹，抛砖引玉# x _5 b; r7 n/ x i 25.5.1 支持向量机：数学之美，巅峰之作 最大间隔 26.5.2线性SVM 27.5.3数学家的把戏 28.5.4致敬真神) d! _. G4 }2 e 29.6.1 聚类分析：物以类聚，人以群分 无监督学习 30.6.2 K-means 31.6.3 期望最大法 32.6.4 密度与层次( W6 W* D! n/ @ K# y. {8 z* p0 g1 ~ 33.7.1 关联规则：营销购物，自有乾坤 项集与规则' q$ L/ T' u- O7 N( T# c- c% ]2 E 34.7.2 支持度与置信度$ n3 b9 h' C& A7 D4 v. y 35.7.3 误区+ B# l) O- s- R) e' @9 h 36.7.4 Apriori 算法 K7 D- }) I% d0 W; w: g: k$ S 37.7.5 实例分析7 ?9 O% r9 L2 U* J; _; k* J 38.7.6 序列模式* \! e" L3 J0 k9 L( n7 [' E8 x( w 39.8.1 推荐算法：察言观色，投其所好 无所不在的推荐 40.8.2 隐含语义分析 41.8.3 PageRank传奇1 M( M, G6 z! z. V 42.8.4 协同过滤 43.9.1 集成学习：兼听则明，偏听则暗 民主协商：Ensemble) Z0 y. {* u& ?- Q: {9 f% p; } 44.9.2 群策群议：Bagging$ k4 A) z8 A$ M# l) r 45.9.3 环环相扣：Boosting 46.9.4 集成之美：AdaBoost 47.9.5 继往开来：RegionBoost+ ]% X3 o4 }6 Y$ D 48.10.1 进化计算：大道至简，万物之本 人与自然 49.10.2 尽善尽美 50.10.3 走向进化 51.10.4 遗传算法初探 52.10.5 遗传算法进阶 53.10.6 遗传程序设计 54.10.7 万物皆进化' \' ^- W. W- o1 O5 N4 F, T; v 55.11.1 数据之美 56.11.2 南国紫荆亦芬芳 ], V& O' k0 _ J 16.3.1 从贝叶斯到决策树：意料之外，情理之中 贝叶斯奇幻之旅 17.3.2 朴素是一种美德. j) v# d1 {4 ?4 d9 Y; j3 ~; q" j 18.3.3 数据、规则与树 19.3.4 植树造林学问大) K4 S. b1 l- O1 d# m0 x1 ` 20.4.1 神经网络：巨量并行，智慧无限 智慧之源神经元- V) E+ c+ D6 [1 _. X2 {8 Q 21.4.2 会学习的神经元2 u8 ?# V5 s& Y9 ?( N 22.4.3 从一个到一群 23.4.4 层次分明，责任到人 24.4.5 管中窥豹，抛砖引玉# x _5 b; r7 n/ x i 25.5.1 支持向量机：数学之美，巅峰之作 最大间隔 26.5.2线性SVM 27.5.3数学家的把戏 28.5.4致敬真神) d! _. G4 }2 e 29.6.1 聚类分析：物以类聚，人以群分 无监督学习 30.6.2 K-means 31.6.3 期望最大法 32.6.4 密度与层次( W6 W* D! n/ @ K# y. {8 z* p0 g1 ~ 33.7.1 关联规则：营销购物，自有乾坤 项集与规则' q$ L/ T' u- O7 N( T# c- c% ]2 E 34.7.2 支持度与置信度$ n3 b9 h' C& A7 D4 v. y 35.7.3 误区+ B# l) O- s- R) e' @9 h 36.7.4 Apriori 算法 K7 D- }) I% d0 W; w: g: k$ S 37.7.5 实例分析7 ?9 O% r9 L2 U* J; _; k* J 38.7.6 序列模式* \! e" L3 J0 k9 L( n7 [' E8 x( w 39.8.1 推荐算法：察言观色，投其所好 无所不在的推荐 40.8.2 隐含语义分析 41.8.3 PageRank传奇1 M( M, G6 z! z. V 42.8.4 协同过滤 43.9.1 集成学习：兼听则明，偏听则暗 民主协商：Ensemble) Z0 y. {* u& ?- Q: {9 f% p; } 44.9.2 群策群议：Bagging$ k4 A) z8 A$ M# l) r 45.9.3 环环相扣：Boosting 46.9.4 集成之美：AdaBoost 47.9.5 继往开来：RegionBoost+ ]% X3 o4 }6 Y$ D 48.10.1 进化计算：大道至简，万物之本 人与自然 49.10.2 尽善尽美 50.10.3 走向进化 51.10.4 遗传算法初探 52.10.5 遗传算法进阶 53.10.6 遗传程序设计 54.10.7 万物皆进化' \' ^- W. W- o1 O5 N4 F, T; v 55.11.1 数据之美 56.11.2 南国紫荆亦芬芳