《数据分析与数据挖掘案例Ⅲ》课程简介
发布人:杨雪晴  发布时间:2022-06-24   浏览次数:45
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课程名称:数据分析与数据挖掘案例

课程英文名Data analysis and data mining case

开课学期:学期

课程类型:专业

开课单位:统计与数据科学学院

先修课程要求:Python 编程、Python 数据分析

课程描述:

通过本课程的学习,使学生掌握协同过滤、支持向量机、决策树、K-Means、朴素贝叶斯以及 NLP 等算法的基本概念、基本理论和应用,为学习后继课程和进一步学习数据挖掘奠定必要的实战基础。

考核方式:本课程为考查课,课程教学环节采取理论教学方式和实践教学方 式相结合,理论课共 32学时,实验课共 32学时,共 64课时。成绩考核采取平时成绩、期中成绩、实验成绩、期末考查成绩相结合的方式。分数采用百分制,其中,平时成绩占比25%,期中成绩占比10%, 实验成绩占比15%,期末考查占比 50%

选用教材:Python 数据分析与挖掘实战》 主编:张良均

      出版社:机械工业出版社,2021 年,第二版

主要参考书:

1.《机器学习实战》 主编:Peter Harrington,译者:李锐,李鹏等

 出版社:人民邮电出版社,2013

2.Python 机器学习案例教程》 主编:刘宇熙,译者:强彦

 出版社:机械工业出版社,2021