课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-patterns
随着数据科学的不断发展，数据挖掘作为其重要分支，得到了越来越广泛的关注。本课程《数据挖掘中的模式发现》不仅详细介绍了数据挖掘的基本概念及应用，还深入探讨了模式发现这一子领域。课程分为多个模块，内容涵盖了从基础的模式发现技术到应用实例，适合希望深入了解数据挖掘及其应用的学习者。
在课程的第一模块中，学习者将掌握模式发现的基本概念，包括频繁模式、闭合模式、最大模式等，同时了解Apriori算法等主要方法。这些内容为后续深入学习打下了扎实的基础。
第二模块则专注于模式评估，探讨如何有效地评估发现的模式，重点介绍了支持度-置信度框架及其局限性。介绍新型的无效度不变度量，这对于理解评估过程至关重要。
第三模块聚焦于顺序模式的挖掘，让学习者掌握如何使用高效的算法处理时间序列数据，了解不同情况下的模式挖掘方法，进一步扩展知识边界。
最后，第四模块提供了一些先进的主题，包括文本数据中的短语挖掘、数据流中的频繁模式挖掘、软件缺陷挖掘等。课程不仅教授技术技能，更展望了模式挖掘的未来。
总的来说，本课程通过系统的讲解和丰富的案例，能够帮助学习者在数据挖掘领域内获得深入的理解与实践能力。无论是学术研究还是实际应用，都是一次非常有价值的学习体验。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-patterns