数据技术应用概论
第一章 绪论
数据素质培养意义
数据技术
数据科学应用体系框架
第二章 计算机信息系统
计算机信息系统的构成
计算机信息系统技术路线
第三章 抽样技术
抽样技术概述
网络调查和社会调查
抽样学习
抽样技术的基本概念
第四章 网络爬虫与文本数据生成
网络爬虫概述
网络爬虫技术操作
文本数据生成
第五章 数据库技术
数据库技术概述
数据库系统开发
关系数据库
数据仓库
第六章 SQL语言
SQL概述
SQL关系定义
SQL查询基本结构
数据库修改
视图
第七章 数据预处理技术
数据预处理概述
数据清理
数据集成
数据规约
数据变换
第八章 回归模型
回归模型的基础知识
最小二乘法
其他常用回归模型
第九章 Logistic建模技术
基础知识
梯度上升算法
第十章 关联规则挖掘
关联规则挖掘的基础知识
关联规则挖掘的 Apriori 算法
其它常用关联规则挖掘算法
第十一章 决策树分类规则
决策树分类规则的基础知识
决策树分类规则挖掘的ID3算法
几种常用的决策树
第十二章 K-平均聚类
基础知识
基于划分的K‐平均聚类算法
其他常用的聚类
第十三章 神经网络模型
神经网络模型的基础知识
误差逆传播算法
其他常用的神经网络算法
第十四章 支持向量机
支持向量机的基础知识
支持向量机的SMO算法
其他常用的支持向量机算法
第十五章 集成学习算法
集成学习算法的基础知识
随机森林算法
其他常用的集成学习算法
第十六章 数据可视化
数据可视化的基础知识
可视化设计基础
数据可视化工具
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第十章 关联规则挖掘
`关联规则挖掘的目标：` 发现事务之间的关联性 探索相应的关联规则 测度两个事务之间或一组事务之间的关联性并得到相应规则 `关联规则挖掘的内涵及发展历程`： ① 关联规则是一种描述性的而非预测性的方法，经常用于发现隐藏在大型数据集背后的，项集之间的有趣关联或相互关系。 ② 20世纪60年代，哈杰克（Hajek）等人在早期研究中介绍了许多关联规则学习的关键概念和方法，但是主要关注的是数学表达，而不是算法。 ③ 20世纪90年代初，IBM公司阿尔马登（Almaden）研究中心的阿格拉瓦尔（Agrawal）等人将关联规则学习架构引入数据库社区，在超市内的销售终端系统记录的客户交易大型数据库中寻找商品之间的联系规则，这些规则刻画了客户购买行为模式，可以用来指导商家科学地安排进货、库存以及货架设计等。 >经典案例：啤酒与尿布 • 早在20世纪80年代，沃尔玛超市就已经将关联规则应用到了商品管理之中。沃尔玛曾经对数据仓库中一年多的原始交易数据进行了详细的分析，发现许多美国家庭都是妻子在家照顾婴儿，丈夫去超市为婴儿买尿布。 • 丈夫们在购买尿布时往往会顺便买两瓶啤酒来犒劳自己。这一现象引起了沃尔玛的重视，沃尔玛调整了货架的位置，把尿布和啤酒摆在相邻的位置，以便于年轻的爸爸们能顺利地同时找到这两种商品。 • 这一故事中的“啤酒”与“尿布”的关系即为所谓的“关联性”，而“关联性”的发掘和利用则是本章所要讨论的“关联规则挖掘”。 ```mindmap # 关联规则挖掘 ### 关联规则挖掘的基础知识 #### 概述 #### 关联规则挖掘的相关概念 ### 关联规则挖掘的 Apriori 算法 #### Apriori算法解读 #### Apriori 算法有效性边界 ### 其它常用关联规则挖掘算法 #### Apriori算法的改进技术 #### 其他常用关联规则算法 ```
张龙
2024年8月14日 16:31
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