课程介绍与评测：数据挖掘方法

10 月 11, 2024 #Coursera, #分类, #异常值分析, #数据挖掘, #无监督学习, #机器学习, #监督学习, #科罗拉多大学, #聚类, #频繁模式分析

在现代数据科学的世界里，数据挖掘方法课程无疑是基础性的重要课程之一。该课程通过Coursera平台提供，涵盖了数据挖掘的核心技术，包括频繁模式分析、分类、聚类和异常值分析。此外，课程还探讨了复杂数据挖掘技术及数据挖掘领域的研究前沿。

课程的内容设定十分系统。首先，课程的第一周专注于频繁模式分析，包括著名的Apriori算法和FP-growth算法，这些都是频繁项集挖掘的经典方法，帮助学生了解关联规则和相关性分析的基础。

接下来的几周，课程将延续至分类和聚类技术。分类模块中，学生将学习到监督学习的基本概念和多种核心分类方法，如决策树、贝叶斯分类、支持向量机、神经网络等，此外，还会讨论分类模型的评估和比较方法。

聚类模块与分类不同，它属于无监督学习，同样是数据挖掘中的重要一环。课程将介绍包括分区聚类、层次聚类、基于网格、密度和概率的聚类技术。对于高维聚类、双聚类、图聚类等高级主题也进行了深入探讨。

在异常值分析部分，学生将学习如何识别和分析不同类型的异常值，如全局异常值、上下文异常值和集体异常值。该部分还将涵盖一些高级方法，以挖掘复杂数据的潜力，并探讨数据挖掘领域的最新研究动态。

通过这个课程，学生不仅可以掌握数据挖掘的基本理论和应用技术，而且还可以作为科罗拉多大学博尔德分校数据科学或计算机科学硕士学位的一部分，获得学术学分。整个课程设计灵活，采用8周短期课程的模式，适合不同背景和时间安排的学生。

总体而言，《数据挖掘方法》课程是一个理论与实践相结合的优秀课程，适合希望深入理解数据挖掘技术的学习者。