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课程大纲
   
 
课程大纲
 
1)     数据挖掘概述与数据
本章讲解了数据挖掘技术的起源、应用场景以及基本的处理方法,并对于数据集、数据等基本的概念做了阐释。
 
2) 可视化与多维数据分析(实践课)
本章讲解了数据可视化的基本方法,并分别演示了Excel数据透视表与SQL Server Analysis Service对于多维数据的可视化处理。(OLAP)
 
3) 分类器与决策树
本章讲解了分类器的基本概念与应用方法,并具体分析了分类器经典算法之一决策树的实现方法。
 
4) 其他分类器(上)
本章讲解了另外两种经典的分类器算法:基于规则的分类器与基于距离的分类器。
 
5) 其他分类器(下)
本章讲解了其他一些常见的分类器算法,如基于距离的分类器的改良算法、贝叶斯分类器、人工神经网络、支持向量机与组合方法等。
 
6) 决策树的应用(实践课)
本章演示了利用Weka Explorer、KNIME、Tanagra等开源工具进行的数据挖掘处理。演示中对比了几类数据挖掘算法,如Cart决策树、C4.5决策树、KNIME决策树、简单贝叶斯分类、组合方法(装袋)、人工神经网络、基于规则的分类等。
 
7) 关联分析
本章讲解了关联分析的常见算法,即Apriori算法与FP增长算法。
 
8) 购物车数据分析(实践课)
本章主要演示了利用微软的解决方案来进行购物车数据的关联分析,包括SQL Service Analysis Service的关联分析与Excel结合SSAS外接程序等方法。最后还利用Weka KnowledgeFlow工具来进行关联分析,以便对比第六章的实践。
 
9) 聚类算法
本章讲解了聚类算法的基本原理与常见算法,包含K均值算法、层次聚类、基于密度的聚类算法。
 
10)  聚类算法C#源代码实现(实践课)
本章演示如何通过C#源代码实现聚类算法。

 

 

        Troubleshooting Java Applications
                Classpath Errors
                Class Loaders
                Common Java Errors
        Troubleshooting Servers
                Native Libraries
                Threading Architecture
                Work Managers
                Deadlocks
                Overload Protection
                Deployment Problems
        Troubleshooting JDBC
                Data Source Management
                Diagnostics
                Debug Flags
                Connectivity Problems
                Connection Leaks
                Database Availability
        Troubleshooting JMS
                Management
                MBean Hierarchy
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                Overload Protection
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        Troubleshooting Security
                SSL Internals
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                Embedded LDAP
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                Common LDAP Problems
        Troubleshooting Node Manager
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        Troubleshooting Clusters
                Plug-in Configuration
                OHS Overview
                Plug-in Connectivity
                Plug-in Diagnostics
                Unicast Communication
                Replication Debug Flags
                Typical Replication Issues
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