(三)思考与实践 1小、如何实现关联分析 (四)教学方法与手段 采用多媒体辅助教学 第12章模式甄别：诊断异常数据 (一)目的与要求 1.掌握诊断异常数据的方法 (二)教学内容 12.1模式甄别方法和评价概林 12.1.1模式甄别方法 12.1.2模式甄别结果及评价：风险评分 12.2模式甄别的无监督侦测方法及应用示例 12.2.1依概率侦测模式 12.2.2依距离侦测模式：DB方法 12.2.3依密度侦测模式：L0F方法 12.3模式甄别的有监督侦测方法及应用示例 12.3.1朴素贝叶斯分类法及示例 12.3.2 Logistic回归及示例 12.3.3非平衡数据集的SM0TE处理 12.4模式甄别的半监督侦测方法及应用示例 12.4.1半监督分类：自训练分类模型 12.4.2自训练分类模型的实现及应用示例 (三)思考与实践 1、有哪几种常用的模式甄别方法？ (四)教学方法与手段 采用多媒体辅助教学 五 ，各教学环节学时分配 教学环节 习 教学时数 实验 其他教 论 课 果 学环节 计 课程内容 第一章数据挖掘概述 4 46 （三）思考与实践 1、如何实现关联分析？ （四）教学方法与手段 采用多媒体辅助教学 第 12 章 模式甄别：诊断异常数据 （一）目的与要求 1．掌握诊断异常数据的方法 （二）教学内容 12.1 模式甄别方法和评价概述 12.1.1 模式甄别方法 12.1.2 模式甄别结果及评价：风险评分 12.2 模式甄别的无监督侦测方法及应用示例 12.2.1 依概率侦测模式 12.2.2 依距离侦测模式：DB 方法 12.2.3 依密度侦测模式：LOF 方法 12.3 模式甄别的有监督侦测方法及应用示例 12.3.1 朴素贝叶斯分类法及示例 12.3.2 Logistic 回归及示例 12.3.3 非平衡数据集的 SMOTE 处理 12.4 模式甄别的半监督侦测方法及应用示例 12.4.1 半监督分类：自训练分类模型 12.4.2 自训练分类模型的实现及应用示例 （三）思考与实践 1、有哪几种常用的模式甄别方法？ （四）教学方法与手段 采用多媒体辅助教学 五、各教学环节学时分配 教学环节 教学时数 课程内容 讲 课 习 题 课 讨 论 课 实验 其他教 学环节 小 计 第一章 数据挖掘概述 4 4