《数据挖掘技术》课件.ppt

数据挖掘技术;课程目标和内容;什么是数据挖掘？;数据挖掘的应用领域;数据挖掘的过程;数据理解和准备;数据预处理技术;特征选择和降维;数据可视化技术;分类算法概述;决策树;决策树实例;朴素贝叶斯分类器;朴素贝叶斯分类器实例;支持向量机（SVM）;SVM核函数;K最近邻（KNN）算法;神经网络基础;多层前馈神经网络;深度学习简介;集成学习方法;随机森林算法;分类算法的评估指标;聚类分析概述;K-均值聚类算法;层次聚类;DBSCAN密度聚类;聚类算法的评估;关联规则挖掘;Apriori算法;FP-Growth算法;序列模式挖掘;回归分析基础;逻辑回归;非线性回归;时间序列分析;异常检测技术;推荐系统;文本挖掘概述;文本分类;情感分析;主题模型;Web挖掘;社交网络分析;图挖掘;大数据处理框架;MapReduce编程模型;Spark简介;数据挖掘工具;Python数据挖掘库;R语言在数据挖掘中的应用;数据挖掘项目实施步骤;数据隐私和安全;数据挖掘的伦理问题;数据挖掘在金融领域的应用;数据挖掘在电子商务中的应用;数据挖掘在医疗健康领域的应用;数据挖掘的未来趋势;课程总结;参考文献和进一步学习资源