数据挖掘（定制）

课程概述： 本课程旨在帮助学生打下数据挖掘与机器学习的坚实基础，涵盖了从数学和Python基础到实际数据挖掘流程的全面内容。无论您是初学者还是希望巩固知识的学习者，这门课程都将提供丰富的知识和实践机会。

课程内容包括：

1. 数据挖掘概述：介绍数据挖掘的基本概念、流程和应用领域。了解数据挖掘在商业、科学和社会等方面的重要性和作用。

2. 数据预处理：探讨数据预处理的重要性，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等技术。学习如何处理缺失值、异常值和重复值，并进行特征选择和降维。

3. 探索性数据分析：学习使用统计方法和可视化工具对数据进行探索和分析。探究数据的分布、相关性和趋势，发现数据中的模式和结构。

4. 数据挖掘算法：介绍常见的数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。学习算法的原理、应用场景和实现方法。

5. 模型评估与验证：讨论如何评估和验证数据挖掘模型的准确性和稳定性。学习使用交叉验证、混淆矩阵和ROC曲线等方法来评估模型性能。

6. 实际案例与项目：通过实际案例和项目，将所学知识应用到实际问题中。学生将有机会运用数据挖掘技术来解决真实世界的挑战，并从中获得实际操作和解决问题的经验。