信息 254

数据挖掘和分析

3个单位

课程介绍

数据挖掘和分析向学生们介绍了实际的基本面和数据挖掘的新兴模式和机器有足够的理论来帮助直觉建筑学习。当然是项目导向,以项目开始上课,每周四和进行课堂外完成了由接下来的一周,两个更长的任务。该项目的一流部分,就是要合作,为教师和GSIS时间与项目组紧密合作,以了解目标,通过软件帮助后勤工作,并连接项目工作讲课。周二讲座介绍理论,概念,背景和算法。学生应该预料到离开类动手,当代的数据挖掘能力,他们可以在研究和工业应用信心十足。会有一个书面测试中期和最终小组项目报告和陈述。与蟒蛇的经验是必需的。

学习目标

  • 促进有关从分析现实世界的可诉性的批判性思维。

  • 开发各种机器学习分类算法(例如,决策树,前馈神经网络,回归神经网络,支持向量机)和聚类技术直觉(例如k-均值,光谱,跳过克)

  • 与机诱导featurization进行(从领域知识)手动功能工程(表示学习)

  • 提供的研究和实践中的问题,这将影响到数据的科学实践中的各种域的概述。

以前曾被称为 信息290吨。数据挖掘和分析.

本科学生来说,这当然也提供作为 信息154.

先决条件

基本的Python编程知识

最近更新时间:

2019年2月15日