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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2021-4-19 09:12:25 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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    6月数据挖掘课程7月在线2016年数据挖掘班大纲讨论稿(由浅入深、从基础入门到海量数据挖掘/处理,稳步推进)1、数据挖掘基础入门:数据科学与数学基础知识内容:数据挖掘基础,微积分、概率论、线忄生代数基础实践:用numpy进行矩阵运算2、数据处理/分析与可视化内容:数据获取、数据格式、数据内容处理与分析、数据的可视化实践:用python解析和清洗数据,pandas统计与分析数据,matplotlib和seaborn等做可视化3、海量数据的分布式处理内容:hadoop,Spark介绍,MapReduce数据处理,hive与常见数据统计分析实践:mapreduce计数,文件关联与特征mapping,hiveql统计示例4、数据上的关联规则内容:数据关联分析,海量数据的关联分析方案,A-Priori与PCY算法实践:小型商业服务中的在线认证企业资料挖掘,人群背景与身份关联挖掘5、数据与聚类内容:聚类与社区发现算法,深度剖析Kmeans等算法xa0实践:SparkMLlib下的K-Means算法与GraphX下的Label-Propagation算法实践6、海量数据索引与近似最近邻内容:海量数据检索问题,近似最近邻(ANN)常用算法:LSH、KD-Tree、Kmeans-Tree实践:海量图像数据与最近图片检索7、数据分类与排序内容:有监督学习与分类,LR、SVM、深度神经网络与分类排序问题,样本高效训练实践:kaggle分类问题、海量数据下电商的CTR预估问题8、海量数据与推荐系统内容:基于内容的推荐算法,协同过滤,隐因子模型实践:基于用户/商品的协同过滤推荐,隐因子模型电影推荐9、海量高维数据与维度约减内容:数据降维与SVD,CUR分解实践:SVD与PCA在推荐系统与数据压缩应用10、海量网页搜索与PageRank内容:海量数据构成的图关联分析,PageRank与网页搜索实践:PageRank在图关联数据上的应用与排序




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