數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)-認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件

數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘1第1章認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘定義機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)查詢專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘過程/作用/技術(shù)/應(yīng)用Weka數(shù)據(jù)挖掘軟件第1章認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘2清華大學(xué)出版社本章目標(biāo)掌握數(shù)據(jù)挖掘的定義了解機(jī)器學(xué)習(xí)中的基本方法概念學(xué)習(xí)歸納學(xué)習(xí)有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)無指導(dǎo)的聚類了解與數(shù)據(jù)挖掘有關(guān)的數(shù)據(jù)查詢、專家系統(tǒng)·了解數(shù)據(jù)挖掘的過程、作用、技術(shù)、應(yīng)用掌握Weka數(shù)據(jù)挖掘軟件的使用方法2019年3月14日星期四清華大學(xué)出版社31.1數(shù)據(jù)挖掘定義1.1數(shù)據(jù)挖掘定義4清華大學(xué)出版社數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)·技術(shù)角度利用—種或多種計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)技術(shù),從數(shù)據(jù)中自動分析并提取信息的處理過程。目的是尋找和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的有價(jià)值的信息、知識、規(guī)律、聯(lián)系和模式數(shù)據(jù)挖掘與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān),一般使用機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、聯(lián)機(jī)分析處理、專家系統(tǒng)和模式識別等多種方法來實(shí)現(xiàn).學(xué)科角度數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學(xué)科,涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)、人工智能技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、可視化技術(shù)、并行計(jì)算等多種技術(shù)。2019年3月14日星期四清華大學(xué)出版社5清華大學(xué)出版社數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)·商業(yè)角度商業(yè)智能信息處理技術(shù)圍繞商業(yè)目標(biāo)開展的,對大量商業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和處理,從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù),揭示隱藏的、未知的或驗(yàn)證已知的規(guī)律性是—種深層次的商業(yè)數(shù)據(jù)分析方法2019年3月14日星期四清華大學(xué)出版社61.2機(jī)器學(xué)習(xí)1.2機(jī)器學(xué)習(xí)7清華大學(xué)出版社1.2.1概念學(xué)習(xí)通過對大量實(shí)例進(jìn)行訓(xùn)陳練,從中發(fā)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)化規(guī)律的過程機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果的通常表現(xiàn)形式為概念·機(jī)器最擅長的是學(xué)習(xí)概念。概念(Concept)具有某些共同特征的對象、符號或事件的集合?！じ拍羁梢詮娜齻€(gè)不同的角度來看待2019年3月14日星期四清華大學(xué)出版社8清華大學(xué)出版社1.2.1概念學(xué)習(xí)1、傳統(tǒng)角度(Classicalview)所有概念都有明確的定義。2、概率角度(ProbabilisticView)對個(gè)別樣本實(shí)例進(jìn)行概括性描述,概括性說明構(gòu)成了概率角度中的概念。3、樣本角度(ExemplarView)樣本角度中的概念是將某個(gè)概念中的典型實(shí)例組成一個(gè)集合使用該集合來描述概念定義2019年3月14日星期四清華大學(xué)出版社9清華大學(xué)出版社122歸納學(xué)習(xí)(Induction-BasedLearning)·基于歸納的學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)方式人類學(xué)習(xí)最重要方式之一·人類通過對事物的特定實(shí)例的觀察,對所掌握的已有經(jīng)驗(yàn)材料研究歸納學(xué)習(xí)從歸納中獲取和探索新知識,并以概念的邢式表現(xiàn)出來的學(xué)習(xí)2019年3月14日星期四清華大學(xué)出版社10清華大學(xué)出版社123有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)(SupervisedLearning)·定義通過對大量已知分類或輸出結(jié)果值的實(shí)例進(jìn)行訓(xùn)練,調(diào)整分類模型的結(jié)構(gòu),達(dá)到建立能夠準(zhǔn)確分類或預(yù)測未知模型的目的這種基于歸納的概念學(xué)習(xí)過程被稱為有指導(dǎo)(監(jiān)督)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)實(shí)例(Instance)用于有指導(dǎo)學(xué)習(xí)的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練實(shí)例(TrainingInstance)用于訓(xùn)練的實(shí)例·檢驗(yàn)實(shí)例(TestInstance分類模型建立完成后,經(jīng)過檢驗(yàn)實(shí)例進(jìn)行檢驗(yàn),判斷模型是否能夠很好地應(yīng)用在未知實(shí)例的分類或預(yù)測中。2019年3月14日星期四清華大學(xué)出版社11數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件12數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件13數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件14數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件15數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件16數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件17數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件18數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件19數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件20數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件21數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件22數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件23數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件24數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件25數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件26數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件27數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件28數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件29數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件30數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件31數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件32數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件33數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件34數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件35數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件36數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件37數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件38數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件39數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件40數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件41數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件42數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件43數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件44數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件45數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件46數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件47數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件48數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件49數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件50數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件51數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件52數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件53數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件54數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件55數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件56數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件57數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件58數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件59數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件60數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件61數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件62數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件63數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件64數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件65數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件66謝謝46、我們?nèi)粢呀邮茏顗牡?，就再沒有什么損失。——卡耐基

47、書到用時(shí)方恨少、事非經(jīng)過不知難。——陸游

48、書籍把我們引入最美好的社會，使我們認(rèn)識各個(gè)時(shí)代的偉大智者。——史美爾斯

49、熟讀唐詩三百首，不會作詩也會吟。——孫洙

50、誰和我一樣用功，誰就會和我一樣成功?！刂x謝46、我們?nèi)粢呀邮茏顗牡?，就再沒有什么損失?！突?7數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘68第1章認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘定義機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)查詢專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘過程/作用/技術(shù)/應(yīng)用Weka數(shù)據(jù)挖掘軟件第1章認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘69清華大學(xué)出版社本章目標(biāo)掌握數(shù)據(jù)挖掘的定義了解機(jī)器學(xué)習(xí)中的基本方法概念學(xué)習(xí)歸納學(xué)習(xí)有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)無指導(dǎo)的聚類了解與數(shù)據(jù)挖掘有關(guān)的數(shù)據(jù)查詢、專家系統(tǒng)·了解數(shù)據(jù)挖掘的過程、作用、技術(shù)、應(yīng)用掌握Weka數(shù)據(jù)挖掘軟件的使用方法2019年3月14日星期四清華大學(xué)出版社701.1數(shù)據(jù)挖掘定義1.1數(shù)據(jù)挖掘定義71清華大學(xué)出版社數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)·技術(shù)角度利用—種或多種計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)技術(shù),從數(shù)據(jù)中自動分析并提取信息的處理過程。目的是尋找和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的有價(jià)值的信息、知識、規(guī)律、聯(lián)系和模式數(shù)據(jù)挖掘與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān),一般使用機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、聯(lián)機(jī)分析處理、專家系統(tǒng)和模式識別等多種方法來實(shí)現(xiàn).學(xué)科角度數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學(xué)科,涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)、人工智能技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、可視化技術(shù)、并行計(jì)算等多種技術(shù)。2019年3月14日星期四清華大學(xué)出版社72清華大學(xué)出版社數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)·商業(yè)角度商業(yè)智能信息處理技術(shù)圍繞商業(yè)目標(biāo)開展的,對大量商業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和處理,從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù),揭示隱藏的、未知的或驗(yàn)證已知的規(guī)律性是—種深層次的商業(yè)數(shù)據(jù)分析方法2019年3月14日星期四清華大學(xué)出版社731.2機(jī)器學(xué)習(xí)1.2機(jī)器學(xué)習(xí)74清華大學(xué)出版社1.2.1概念學(xué)習(xí)通過對大量實(shí)例進(jìn)行訓(xùn)陳練,從中發(fā)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)化規(guī)律的過程機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果的通常表現(xiàn)形式為概念·機(jī)器最擅長的是學(xué)習(xí)概念。概念(Concept)具有某些共同特征的對象、符號或事件的集合。·概念可以從三個(gè)不同的角度來看待2019年3月14日星期四清華大學(xué)出版社75清華大學(xué)出版社1.2.1概念學(xué)習(xí)1、傳統(tǒng)角度(Classicalview)所有概念都有明確的定義。2、概率角度(ProbabilisticView)對個(gè)別樣本實(shí)例進(jìn)行概括性描述,概括性說明構(gòu)成了概率角度中的概念。3、樣本角度(ExemplarView)樣本角度中的概念是將某個(gè)概念中的典型實(shí)例組成一個(gè)集合使用該集合來描述概念定義2019年3月14日星期四清華大學(xué)出版社76清華大學(xué)出版社122歸納學(xué)習(xí)(Induction-BasedLearning)·基于歸納的學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)方式人類學(xué)習(xí)最重要方式之一·人類通過對事物的特定實(shí)例的觀察,對所掌握的已有經(jīng)驗(yàn)材料研究歸納學(xué)習(xí)從歸納中獲取和探索新知識,并以概念的邢式表現(xiàn)出來的學(xué)習(xí)2019年3月14日星期四清華大學(xué)出版社77清華大學(xué)出版社123有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)(SupervisedLearning)·定義通過對大量已知分類或輸出結(jié)果值的實(shí)例進(jìn)行訓(xùn)練,調(diào)整分類模型的結(jié)構(gòu),達(dá)到建立能夠準(zhǔn)確分類或預(yù)測未知模型的目的這種基于歸納的概念學(xué)習(xí)過程被稱為有指導(dǎo)(監(jiān)督)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)實(shí)例(Instance)用于有指導(dǎo)學(xué)習(xí)的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練實(shí)例(TrainingInstance)用于訓(xùn)練的實(shí)例·檢驗(yàn)實(shí)例(TestInstance分類模型建立完成后,經(jīng)過檢驗(yàn)實(shí)例進(jìn)行檢驗(yàn),判斷模型是否能夠很好地應(yīng)用在未知實(shí)例的分類或預(yù)測中。2019年3月14日星期四清華大學(xué)出版社78數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件79數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件80數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件81數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件82數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件83數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件84數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件85數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件86數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件87數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件88數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件89數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件90數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件91數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件92數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件93數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件94數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件95數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件96數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件97數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件98數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件99數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件100數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件101數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件102數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件103數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件104數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件105數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件106數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件107數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件108數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件109數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件110數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件111數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件112數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件113數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件114數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件115數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件116數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮捉虒W(xué)——認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘課件117數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摻滩呐涮?/p>