电子科技大学：《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源（课件讲稿）Lecture 03 Regression Analysis（Logistic Regression）

电子科技大学：《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源（课件讲稿）Lecture 04 Association Rules of Data Reasoning（Apriori Algorithm、Improve of Apriori Algorithm）

电子科技大学：《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源（课件讲稿）Lecture 04 Association Rules of Data Reasoning（FP-growth Algorithm）

◼ Basic Concepts ◼ Frequent Itemset Mining Methods ◼ Which Patterns Are Interesting?—Pattern Evaluation Methods ◼ Summary

 6.1 Basic Concepts  6.2 Decision Tree Induction  6.3 Bayes Classification Methods  6.4 Rule-Based Classification  6.5 Model Evaluation and Selection  6.6 Techniques to Improve Classification Accuracy

◼ Data Objects and Attribute Types ◼ Basic Statistical Descriptions of Data ◼ Data Visualization ◼ Measuring Data Similarity and Dissimilarity ◼ Summary

广东财经大学：智能财会管理学院《数据采集与挖掘》课程教学大纲

【人工智能基础】酒店在线评论数据的特征挖掘

复旦大学：《商务智能》课程PPT教学课件（商务数据分析）06 数据挖掘应用

复旦大学：《商务智能》课程PPT教学课件（商务数据分析）05 数据挖掘技术方法