《数据挖掘》教学大纲课程名称:数据挖掘课程类型:公选课前导课程:离散数学概率论数据库技术教学计划:29=18授课对象:计算机专业或其它相关专业的高年级学生课程简介: 数据挖掘是一门新兴的交叉性学科是在信息技术领域迅速兴起的计算机技术数据挖掘技术面向应用在很多重要的领域数据挖掘都发挥着积极的作用因此这门课程是计算机专业及相关专业的重要课程之一本课程主要介绍数据挖掘的基本概念原理方法和技术具体包括
填空题(每空1分共10分)二单项选择题(每题2分共10分)三简答题(3道题共28分)四计算题(40分)五.综合分析题(共12分)考试时间: 2014 年 6 月 24 日 (第 18 周 星期 2 )考试地点:教212第一章1.数据挖掘的过程2.数据挖掘能做什么3.数据挖掘的知识形式第二章1.从数据挖掘角度看变量类型分为哪几类2.什么是实验因素水平与实验指标第三章第四章每个节点
《数据挖掘与知识分析》教学大纲课程编号课程性质选修课适用专业信息管理学时学分322Ⅰ 大纲文本一课程内容(一)知识发现与数据挖掘综述 知识发现和数据挖掘的概念 .1 定义 .2 数据挖掘任务 .3 数据挖掘分类 .4 数据挖掘对象 数据挖掘方法和技术 .1 归纳学习方法 .2 仿生物技
《知识发现与数据挖掘》教学大纲课程编号:0040706英文名称:Knowledge Discovery and Data Mining学时学分:322适用学科(专业):计算机软件与理论计算机技术开课教学单位:计算机科学与技术系第一主讲人:段勇 第二主讲人:杨威 第三主讲人:于霞 执笔:段勇 一预修课程现代数据库系统高级人工智能二课程性质与任务1.课程性质: 本课程是计算机软件
数据挖掘jxhanxa@主要内容1概述2数据仓库与OLAP技术3数据挖掘技术4数据挖掘应用数据挖掘工具6数据挖掘实例1概述11背景12数据挖掘定义13基本概念14主要功能15数据挖掘模型16实现流程17数据挖掘的应用18未来趋势11背景二十世纪末以来,全球信息量以惊人的速度急剧增长据估计,每二十个月将增加一倍。许多组织机构的IT系统中都收集了大量的数据(信息)。目前的数据库系统虽然可以高效地实现数
《金融市场数据分析与数据挖掘》教学大纲?一课程基本信息课 程 编 号0610922其它中文名称??金融市场数据分析与数据挖掘课程英文名称??Data analysis and data mining课 程 类 别专业选修课适 用 专 业??金融学专业先修课程计量经济学概率论与数理统计学分学时34学时其中理论课20学时实验14学时考 核 方 式?开卷考试与上机考试相结合成绩评定方法平时0 期中0
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数据挖掘本贴来自《百岛论坛》斯坦佛大学统计系及线性加速中心摘要:DM(数据挖掘)是揭示存在于数据里的模式及数据间的关系的学科它强调对大量观测到的数据库的处理它是涉及数据库管理人工智能机器学习模式识别及数据可视化等学科的边缘学科用统计的观点看它可以看成是通过计算机对大量的复杂数据集的自动探索性分析目前对该学科的作用尽管有点夸大其词但该领域对商业工业及科学研究都有极大的影响且提供了大量的为促使新
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