欢迎来到聚类分析、关联挖掘和模型评估。在本课程中,我们将首先探讨聚类分析和细分,并讨论如何应用协同过滤和关联规则挖掘等技术。我们还将解释如何对模型进行性能评估,并回顾分析类型的差异以及何时应用这些类型。


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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
欢迎来到模块 1:聚类分析和分割。在本模块中,我们将探讨聚类分析这种流行的无监督学习算法。我们还将回顾聚类分析的两种主要风格,并讨论在不同行业中的潜在应用。
涵盖的内容
2篇阅读材料1个讨论话题
欢迎来到模块 2:协同过滤、关联规则挖掘和市场篮子分析。在本模块中,我们将首先讲解协同过滤和关联规则挖掘,以及如何使用这些技术进行自动预测。我们还将仔细研究市场篮子分析的各种常见应用。
涵盖的内容
1个视频1篇阅读材料1个作业
欢迎来到模块 3 "分类预测模型"。在本模块中,我们将首先讲解如何评估分类类型预测模型的性能,以及混淆矩阵如何帮助直观显示该性能。我们还将讨论聚类分析的适用性,以及如何利用它来检测欺诈交易等罕见事件。
涵盖的内容
1个视频2篇阅读材料1个讨论话题
欢迎来到模块 4 "回归预测模型"。在本模块中,我们将回顾回归分析如何用于假设检验和预测,以及如何利用散点图更好地理解两个变量之间的关系。我们还将讨论相关分析与回归分析之间的区别,并了解简单回归与多元回归。
涵盖的内容
1篇阅读材料1个作业1个讨论话题
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已于 Mar 23, 2023审阅
This course is fairly easy if you know something about statistics for data mining already. Well explained topics & also further reading suggestions are given, which is a bonus.
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