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作者介绍：
[韩家炜]美国伊利诺伊大学香槟分校计算机系正教授，IEEE和ACM院士，美国信息网络学术研究中心主任。曾担任KDD、SDM和ICDM等国际知名会议的程序委员会主席，创办了ACM TKDD学报并任主编。在数据挖掘、数据库和信息网络领域发表论文600余篇，并获得2004 ACM SIGKDD创新奖、2005 IEEE计算机分会技术成就奖、2009 IEEE计算机分会WAllace McDowell Award和2011 Daniel C. Drucker Eminent Faculty Award at UIUC。本视频是韩家炜教授关于数据挖掘学习的相关视频，韩家炜教授被很多人称为数据挖掘第一人，大家可以来慢慢学习。
网上发布的这套课程缺少16课，本站提供全套22节课完整版。
课程目录：
01数据挖掘概念,课程简介,数据库技术发展史,数据挖掘应用
02数据挖掘和商业智能,分类,聚类,数据特征化处理,关联规则
03数据仓库,面向主题,整合,OLTP,OLAP
04数据仓库设计过程,OLAP服务器体系结构,
05top-k average,H-tree,多粒度复杂聚合
06数据预处理,数据整合和离散化,数据规约化,数据清理
07聚类,聚类定义,聚类算法
08数据挖掘查询语言,DMQL,DMQL语法
09面向属性的归纳,基本算法
10对象数据概括化
11对象数据概括化
12关联规则挖掘算法,DHP,频繁模式挖掘算法
13多层次关联规则,置信度,支持度
14大型数据库中的关联规则挖掘,序列模式挖掘,频繁模式
15分类,预测,支持向量机算法,贝叶斯算法,神经网络算法
16大型数据库中的分类,决策树,分类结果展示
17其他分类算法,预测,分类精确度
18数值离散化,枚举值,序列值
19划分算法,基本概念,K平均值算法,PAM算法
20COBWEB聚类方法
21时空数据挖掘,序列数据挖掘,时空和序列数据挖掘应用
22网络数据挖掘,数据挖掘系统,数据挖掘的理论基础
下载地址：
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发表于 2016-8-10 18:50:46
发表于 2016-8-11 21:59:16
