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数据挖掘是从大量数据中发现有趣知识的过程；它涉及多个交叉学科，如统计、机器学习、信息检索、模式识别、生物信息；它应用领域广泛，如电子商务、零售、金融、通信、社交媒体。掌握整个数据挖掘和机器学习的总体流程和步骤，对个人的学习生涯和工作生涯都有重要意义。
数据挖掘算法系列课
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第1节 数据挖掘综述
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¥39.00数据挖掘 机器学习适合人群：具备一定的python开发基础，还有对数据挖掘感兴趣的学生和白领。
课程描述：数据挖掘是从大量数据中发现有趣知识的过程；它涉及多个交叉学科，如统计、机器学习、信息检索、模式识别、生物信息；它应用领域广泛，如电子商务、零售、金融、通信、社交媒体。掌握整个数据挖掘和机器学习的总体流程和步骤，对个人的学习生涯和工作生涯都有重要意义。
学习目标：
1.了解数据挖掘的基本工作流程；
2.了解数据预处理的主要几种方式 ；
3.理解数据挖掘建模的步骤和流程 ；
4.理解数据挖掘中主流的机器学习算法和原理 。
学习建议：
对于scrapy的原理和机制，需要大家理解，这部分内容不需要死记硬背。使用scrapy进行网页抓取和链接提取，可以多次观看视频，看到关键操作则暂停视频，及时模式实现。
目录1数据挖掘综述课程目标06:58概念及问题04:06四大类模型09:42测试建模步骤07:23 -
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第2节 数据挖掘特征提取和特征选择
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¥59.00特征选择 特征提取 特征归一化 算法适合人群：具备一定的python开发基础，还有对数据挖掘感兴趣的人群。
课程描述：适合人群
具备一定的python开发基础，还有对数据挖掘感兴趣的人群。建议先学习或掌握以下技能：
Python基础 系列课程
数据挖掘综述 课程
课程描述
数据挖掘是从大量数据中发现有趣知识的过程；它涉及多个交叉学科，如统计、机器学习、信息检索、模式识别、生物信息；它应用领域广泛，如电子商务、零售、金融、通信、社交媒体。掌握整个数据挖掘和机器学习的总体流程和步骤，对个人的学习生涯和工作生涯都有重要意义。
包含这门课程的系列课程
数据挖掘算法 系列课程
包含这门课程的岗位课程
Python开发工程师
学习建议
对特征提取和特征选择的了解，需要学员对数据挖掘的一些基础知识有一些基本的了解，包括对高等数学知识有一定了解。
目录1数据挖掘特征提取和特征选择学习目标03:07特征工程概述06:51特征提取和特征选择01:45特征选择的主流算法10:13特征提取的主流算法08:02 -
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第3节 数据挖掘Sklearn的应用
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¥79.00Sklearn 朴素贝叶斯算法 svm算法适合人群：具备一定的python开发基础，还有对数据挖掘感兴趣的人群。
课程描述：数据挖掘是从大量数据中发现有趣知识的过程；它涉及多个交叉学科，如统计、机器学习、信息检索、模式识别、生物信息；它应用领域广泛，如电子商务、零售、金融、通信、社交媒体。掌握整个数据挖掘和机器学习的总体流程和步骤，对个人的学习生涯和工作生涯都有重要意义。
学习目标：
1.数据挖掘工具Sklearn的介绍 ；
2.数据挖掘朴素贝叶斯算法的详细介绍 ；
3.数据挖掘SVM分类算法的详细介绍 ；
4.使用Sklearn实现贝叶斯以及SVM算法 。
学习建议：
对数据挖掘分类算法有初步了解，了解朴素贝叶斯的基本原理和SVM分类算法的基本原理 。
目录1数据挖掘Sklearn的应用学习目标01:38Sklearn的介绍08:34朴素贝叶斯算法07:45SVM分类算法开始学习 -
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第4节 文本分类综述
具备一定的python开发基础，还有对数据挖掘感兴趣的学生和白领。
机器学习方法运用在文本分类上的基本过程就是：标注——利用人工对一批文档进行了准确分类，以作为训练集（进行机器学习的材料）；训练——计算机从这些文档中挖掘出一些能够有效分类的规则，生成分类器（总结出的规则集合）；分类——将生成的分类器应用在有待分类的文档集合中，获取文档的分类结果。由于机器学习方法在文本分类领域有着良好的实际表现，已经成为了该领域的主流。
学习目标：
1.了解文本分类的定义 ；
2.了解文本分类的常用方法和主流算法 ；
3.了解文本分分类的评估指标 。
学习建议：
文本分类是现在非常热门的一个研究领域，也是机器学习中最为重要最为基础的组成部分。文本分类有各种各样的方法，有些简单易懂，有些看上去非常复杂。其实只要搞清楚他们背后的原理，理解文本分类并不是一件很困难的事情。
评估指标及新方法07:11
讲师介绍
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胡忠
百度信息技术有限公司高级搜索研发工程师，口袋购物时尚科技有限公司爬虫搜索系统负责人，现就职于一家知名互联网有限公司担任战略研发组Leader。胡老师说，不想用别人的搜索引擎，那就跟着我做自己的搜索引擎吧！
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