CC5205

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综合数据挖掘与机器学习课程资源

智利大学计算机科学系的开源数据挖掘课程,结合理论与实践。课程资源丰富,包括视频、幻灯片和补充材料,全面覆盖从数据分析到机器学习算法的各个方面。特别关注数据隐私和伦理,为学习者提供全方位的数据科学教育。通过实践项目和丰富的学习资源,帮助学生和专业人士深入掌握数据挖掘和机器学习技能。

数据挖掘机器学习聚类算法神经网络数据分析Github开源项目

CC5205

智利大学计算机科学系数据挖掘课程仓库

幻灯片

  1. 第1课:数据挖掘简介 | 版本2

  2. 第2课:数据

  3. 第3课:探索性数据分析 - 示例代码的Google Colab

  4. 第4课:监督学习导论

  5. 第5课:分类算法 - 决策树、KNN、朴素贝叶斯

  6. 第6课:线性模型 - 回归和分类

  7. 第7课:支持向量机

  8. 第8课:聚类 - 简介和算法

  9. 第9课:聚类验证

  10. 第10课:特征选择和降维

  11. 第11课:神经网络简介

额外材料

  1. 额外材料1:数据挖掘和机器学习的数学基础

  2. 额外资料2:数据挖掘的统计限制

  3. 额外资料3:时间序列聚类

  4. 额外资料4:聚类 - 案例研究

  5. 额外资料5:数据挖掘中的隐私

  6. 额外资料6:关联规则挖掘

  7. 额外资料7:数据伦理

  8. 额外资料8:机器学习中的伦理 - 识别风险和缓解策略

  9. 额外资料9:大型语言模型 - 历史回顾

链接

  1. 书籍:数据挖掘导论(第二版)软件和教程
  2. 书籍:使用Scikit-Learn、Keras和TensorFlow进行机器学习实践(第三版) 代码笔记本
  3. 书籍:Jure Leskovec、Anand Rajaraman和Jeff Ullman的《大规模数据集挖掘》
  4. Claus O. Wilke的《数据可视化基础》
  5. 机器学习精通
  6. Mauricio Quezada的课程旧版仓库
  7. 往年项目
  8. Hans Rosling的TED个人资料
  9. Python机器学习书籍代码仓库
  10. 机器学习示例:机器学习示例和教程集合
  11. KDnuggets:关于数据挖掘、机器学习、人工智能等的非常流行的网站
  12. k均值聚类的质心初始化方法 - KDnuggets
  13. 使用Python进行机器学习的嵌套交叉验证
  14. 机器学习的数学基础
  15. FAISS:一个用于超快聚类的库
  16. 数据转换:标准化vs归一化
  17. Cory Doctorow的《机器学习在新冠疫情预测中的失败》

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