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数据挖掘技术
7.4 朴素贝叶斯分类与惰性学习法
7.4 朴素贝叶斯分类与惰性学习法
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liutt
2022-6-02 上传
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目录
1
1.2 数据分析与数据挖掘概述
2
1.3 数据分析与数据挖掘应用
3
1.1 数据分析与数据挖掘概述
4
1.2 数据分析与数据挖掘应用
5
第一单元 单元测试
6
2.1数据（1）
7
2.1数据（2）
8
@2.2数据的相似性和相异性
9
3.1数据预处理（1）
10
@3.2数据预处理（2）
11
@3.3数据集成
12
@3.4数据归约
13
@3.5数据变化与数据离散化
14
@4.1数据仓库基本概念
15
@4.2数据仓库设计与实现
16
@4.3联机分析处理与元数据模型（1）
17
4.4联机分析处理与元数据模型（2）
18
@5.1回归分析的基本概念
19
@5.2一元线性回归
20
@5.3多元线性回归和多项式回归
21
@6.1频繁模式挖掘（1）
22
6.2频繁模式挖掘（2）
23
2.1 数据的基本统计描述
24
2.2 数据的相似性和相异性度量
25
@3.1 数据存在的问题以及数据清理
26
@3.2 数据集成
27
3.3 数据归约
28
3.4 数据变换与数据离散化
29
4.1 数据仓库的基本概念
30
4.2 数据仓库的设计与实现
31
4.3 联机分析处理
32
5.1 回归分析概述
33
5.2 一元线性回归
34
5.3 多元线性回归与多项式回归
35
@6.1 频繁模式挖掘概述与Apriori算法
36
6.2 FP-growth算法、压缩频繁项集以及关联模式评估
37
@7.1 分类概述
38
7.2 决策树上
39
7.3 决策树下
40
7.4 朴素贝叶斯分类与惰性学习法
41
7.5 逻辑回归
42
@7.6 支持向量机
43
7.7 神经网络
44
7.8 分类模型的评估
45
8.1 聚类概述
46
8.2 基于划分的聚类
47
8.3 基于层次的聚类
48
8.4 基于密度的聚类
49
8.5 基于网格的聚类
50
9.1 离群点的定义与类型
51
9.2 离群点的检测上
52
9.3 离群点的检测下
53
第二章 单元测试
54
第三章 单元测试
55
第四章 单元测试
56
第五章 单元测试
57
第六章 单元测试
58
第七章 单元测试
59
第八章 单元测试
60
第九章 单元测试
61
1.1 数据分析与数据挖掘概述 讲义
62
@2.1 数据 讲义
63
@3.1 数据预处理 讲义
64
@4.1 数据仓库与联机分析处理 讲义
65
@5.1 回归分析 讲义
66
@6.1 频繁模式挖掘 讲义
67
@7.1 分类 讲义
68
@8.1 聚类 讲义
69
@9.1 离群点检测 讲义
70
7.1 分类
71
7.2 决策树
72
7.3 决策树算法-C4.5算法
73
7.4 朴素贝叶斯分类与惰性学习法
74
7.5 逻辑回归
75
7.6 支持向量机
76
7.7 神经网络
77
7.8 分类模型的评估
78
8.1 聚类概述
79
8.2 基于划分的聚类（1）
80
8.3 基于划分的聚类（2）
81
8.4 基于层次的聚类
82
8.5 基于密度的聚类
83
8.6 基于网格的聚类
84
9.1 离群点的定义与类型
85
9.2 离群点的检测(上)
86
9.2 离群点的检测(中)
87
9.2 离群点的检测(下)
详细信息
所属分类：
江开本科 - 人工智能（本科）
江开本科 - 软件工程（本科）
江开本科 - 数据科学与大数据技术（本科）
人群：
大众
知识体系：
信息技术
-
工学
主讲老师：
刘文杰
版权归属：
江苏开放大学版权
关键词
数据挖掘技术
