2.2 数据预处理与特征提取(上)
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大数据解析与应用导论
- 学校:浙江大学
- 集数:91
- 课程简介:“大数据”这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。《大数据时代》这本书中有一句话:人类从依靠自身判断做决定到依靠数据做决定的转变,也是大数据作出的最大贡献之一。本课程从大数据解析的基本概念讲起,进而介绍大数据解析中常用的基础算法,包括数据预处理相关算法、判别分析、回归分析、聚类分析、决策树、典型相关分析、神经网络、自编码器和集成学习等,同时结合具体应用,帮助同学们深入学习数据挖掘的模型与方法,掌握大数据解析的钥匙,为各行业特别是工业大数据赋能。希望大家在学习的过程中,能够了解和认识到:本课程是一门实战性很强的基础课程,纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行;抓准具体对象本身的特点、特性和问题,以问题驱动,而非以方法为导向,不要哪个方法热,追逐哪个,切忌脱离问题空谈花哨的方法;活用数据,不要迷信数据以及被数据绑架。本课程的特色主要包括:(1)本课程讲授大数据分析的基本原理、相关方法和实例分析,让学生能够形成大数据思维意识,加深对课程知识的理解。(2)课程中介绍了大量的大数据应用案例,这些案例包括但不限于工业领域,为大家提供不同学科方向的思考和启发。(3)课程之余鼓励学生主动发现和思考生活中的大数据场景,将课程内容与实际紧密结合。
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