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学科基础课平台必修课 《高等数学 A1》 《高等数学 A2》 《大学物理 A1》 《C++程序设计》 《C++程序设计实验》 《C++程序设计实训》 《线性代数》 《概率论与数理统计 B》 《离散数学Ⅰ》 《计算机组成原理 I》 《数据结构 I》 《数据结构 I 实验》 《计算机网络原理Ⅰ》 《操作系统Ⅰ》 《数字通信原理》 学科基础课平台选修课 《数字逻辑》 《Java 程序设计》 《Java 程序设计实验》 《管理信息系统》 《管理信息系统实训》 《数据库原理 A》 《人工智能导论》 《生理学 E》 《卫生统计学 B》 《流行病学 B》 《外科学总论 B》 《诊断学 D》(临床医学概要) 《诊断学 D》(临床医学概要) 《诊断学 D》 《编译原理》 《传感器技术及应用》 专业课平台必修课 《计算机类认识实习》 《医信工程生产实习》 《医信工程毕业实习》 《医信工程毕业设计(论文)I》 《医信工程毕业设计(论文)II》 《医学信息工程导论》 《生物信息学导论》 《生物医学信号处理》 《生物医学信号处理实验》 《数字图像处理 A》 专业课平台选修课 《软件工程概论 A》 《医学信息系统》 《现代病案信息管理》 《医学决策支持系统》 《智能医疗》 《智能医疗》实验 《数据挖掘》 《数据挖掘》实验 《大数据与深度学习》
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1. 数据挖掘简介 2. 非线性规划及其对偶理论 3. 支持向量机理论、算法与应用
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CRM的客户数据及数据库的构建 CRM数据仓库 CRM数据挖掘及数据挖掘技术
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(一)理论课程 1《数据库原理》 2《Java 程序设计》 3《操作系统原理》 4《人工智能导论》 5《信息安全概论》 6《数据结构与算法》 7《ARM 基础》 8《嵌入式系统技术》 9《计算机科学导论》课程互动式教学大纲 10《数字电路基础》 11《智能算法应用开发》 12《Web 前端开发技术》 13《C 语言程序设计》 14《Linux 程序设计》 15《面向对象程序设计》 16《数值计算方法》 17《云平台系统》 18《云应用开发》 19《软件工程经济学》课程设计教学大纲 20《软件工程经济学》课程设计教学大纲 21《网络编程技术》 22《移动开发技术》 23《计算机网络》 24《单片机基础》课程设计教学大纲 25《计算机组成原理》课程设计教学大纲 26《大数据分析(数据挖掘)》 27《智能算法程序设计(Python)》 28《Java Web 应用开发》 29《web 开发技术》 (二)实验课程 30《数据库原理》 31《Java 程序设计》 32《操作系统原理》 33《文献检索》 34《智能算法程序设计(Python)》 35《信息安全概论》 36《数据结构与算法》 37《ARM 基础》 38《Linux 系统管理》 39《嵌入式系统技术》 40《数字电路基础》 41《智能程序应用开发》 42《Web 前端开发技术》 43《C 语言程序设计》 44《Linux 程序设计》 45《面向对象程序设计》 46《数值计算方法》 47《云平台》 48《云应用开发》 49《软件工程经济学》课程设计教学大纲(实验) 50《网络编程技术》 51《移动开发技术》 52《计算机网络》 53《单片机基础》 54《计算机组成原理》 55《大数据分析(数据挖掘)》 56《智能算法程序设计(Python)》 57《Java Web 应用开发》课程 58《web 开发技术》课程 (三)实践课程 59《C 语言程序概念实训》 60毕业设计教学大纲 61《毕业实习》教学大纲 62《程序设计技能实训》 63《计算机综合项目实训》 64《专业教育》 65《嵌入式系统技术》 66《云应用开发课程设计》 67《C 语言课程设计》
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三步鉴定流程 18种通过审核的候选算法 决策树基本概念 决策树算法 决策树研究问题 主要参考文献 算法陈述 数据挖掘10大算法一览 开放式讨论
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采用关联模型比较典型的案例是“尿布与啤酒” 的故事。在美国,一些年轻的父亲下班后经常 要到超市去买婴儿尿布,超市也因此发现了 个规律,在购买婴儿尿布的年轻父亲们中,有 30%~40%的人同时要买一些啤酒。超市随后 调整了货架的摆放,把尿布和啤酒放在一起, 明显增加了销售额。同样的,我们还可以根据 关联规则在商品销售方面做各种促销活动
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 机器学习是数据分析与挖掘的一种手段  机器学习是什么?  利用经验改善系统自身的性能  关于T和P,程序对E进行学习  Looking for a function  机器学习发展史  人工智能三阶段:推理期、知识期、学习期  深度学习∈机器学习∈人工智能  机器学习基本术语  回归、分类;模型、学习器;样本、样例……  模型选择:奥卡姆剃刀?NFL?
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数据集成 数据仓库 数据挖掘
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电子科技大学:《专利挖掘与文件撰写 The mining and writing for patents》课程教学资源(课件讲稿)第三讲 IT领域专利挖掘案例
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电子科技大学:《专利挖掘与文件撰写 The mining and writing for patents》课程教学资源(课件讲稿)第三讲 IT领域及其专利挖掘方法
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