文件名称：MIT数据挖掘开放课程
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更新时间：2014-01-08 06:48:39
MIT 数据挖掘
资料探勘概述 Data Mining Overview 用K-最近邻法做预测和分类 Prediction and Classification with k-Nearest Neighbors 例1：骑乘式割草机 Example 1: Riding Mowers 表 11.1，从页 584：Johnson，Richard，和Dean Wichern. 《应用多变量统计分析》 5th ed. Prentice-Hall，2002。ISBN；0-13-092553-5 Table 11.1 from page 584 of: Johnson, Richard, and Dean Wichern. Applied Multivariate Statistical Analysis. 5th ed. Prentice-Hall, 2002. ISBN: 0-13-092553-5. 2 分类及贝氏法则，朴素贝氏分析 Classification and Bayes Rule, Naïve Bayes 3 分类树 Classification Trees 〈家庭数据库（Boston）〉是由美国加州大学Irvine分校计算机与计算机科学学院公布的资料：机器智能学习数据库。(Machine Learning Repository of Detabases) "Housing Database (Boston)." Publicly available data at University of California, Irvine School of Information and Computer Science, Machine Learning Repository of Databases. 4 例2区别分析：Fisher的Iris实验数据（前后需统一） Discriminant Analysis Example 2: Fisher's Iris data “鸢尾花研究数据库”是由美国加州大学Irvine分校计算机与计算机科学学院公布的资料：机器智能学习数据库。(Machine Learning Repository of Detabases) "Iris Plant Database." Publicly available data at University of California, Irvine School of Information and Computer Science, Machine Learning Repository of Databases. 5 逻辑回归案例 Logistic Regression Case 手摇纺织机 Handlooms 6 神经网络 Neural Nets 7 作业讨论－见指定作业 问题1 Discussion of homework - see Problem 1 in assignments section 8 多变数回归检视 Multiple Regression Review 9 资料探勘中的线性复回归模式 Multiple Linear Regression in Data Mining 10 回归树，案例：IBM／GM周投资报酬率 Regression Trees, Case: IBM/GM weekly returns 资料探勘技术的比较 Comparison of Data Mining Techniques 作业讨论－见指定作业问题2 Discussion of homework - see Problem 2 in assignments section 11 K-均值分群法，阶层分群法 k-Means Clustering, Hierarchical Clustering 12 案例：零售营销规划 Case: Retail Merchandising 13 期中考试 Midterm Exam 14 主成分分析 Principal Components 例一，长子头围测量：Rencher，Alvin。《多变数分析方法》第二版。 Example 1, Head Measurements of Adult Sons: Rencher, Alvin. Methods of Multivariate Analysis. 2nd ed. Wiley-Interscience, 2002. Table 3.7, p. 79. ISBN: 0-471-46172-5. 例 2, 酒的特质: 〈酒类的识别数据库〉是由美国加州大学Irvine分校计算机与计算机科学学院公布的资料： 机器智能学习数据库。(Machine Learning Repository of Detabases) Example 2, Charactersitics of Wine: "Wine Recognition Database." Publicly available data at University of California, Irvine School of Information and Computer Science, Machine Learning Repository of Databases. 15 Dr. Ira Haimowitz博士客座演讲：资料探勘及Pfizer公司的客户关系管理 Guest Lecture by Dr. Ira Haimowitz: Data Mining and CRM at Pfizer 16 关联规则(购物篮分析) Association Rules (Market Basket Analysis) Han，Jiawei和Micheline Kamber。资料探勘：概念和技术。Morgan Kauffman Publishers，2001。例6.1（Figure 6.2）。ISBN：1-55860-489-8。 Han, Jiawei, and Micheline Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kauffman Publishers, 2001. Example 6.1 (Figure 6.2). ISBN: 1-55860-489-8. 17 推荐系统：协同过滤 Recommendation Systems: Collaborative Filtering 18 John Elder IV博士的客座演讲：资料探勘的实际操作。 Guest Lecture by Dr. John Elder IV, Elder Research: The Practice of Data Mining
【文件预览】：
MIT 数据挖掘开发课程
----Classification tree.pdf(117KB)
----k-Means Clustering, Hierarchical Clustering .pdf(189KB)
----Overview.pdf(160KB)
----Multiple Linear Regression in data mining.pdf(102KB)
----Association Rules (Market Basket Analysis).pdf(96KB)
----k-Nearest.pdf(96KB)
----NeuralNet2002.pdf(128KB)
----LOGISTIC REGRESSION.pdf(108KB)
----Data discrimination.pdf(91KB)
----Principal Components .pdf(191KB)
----handloomsnew.pdf(41KB)
----Judging the Performance of.pdf(210KB)
----Multiple Linear Regression.pdf(110KB)
----Comparison of Data Mining Techniques.pdf(24KB)