数据挖掘中的经典算法
概 要
主 讲
评 价
【适用课程】数据算法类、交通数据分析类、机器学习类。
【内容介绍】交通行业已经进入大数据时代，海量级交通信息迫切需要拥有交通专业知识和数据挖掘技术的高级复合人才。东南大学交通学院于2015年开设了跨学科的全英文课程“交通数据挖掘技术”，这在全国高校交通专业课程体系中是首次开设。本讲座介绍了什么是数据挖掘和数据挖掘中的多个经典算法，包括五种经典的分类算法、三种离群数据挖掘方法、四种聚类方法。
【教学目标】数据挖掘利用机器学习提供的技术来分析海量数据，从海量数据中找出有用的知识。
【使用建议】通过布置作业和科学研讨题，判断学生是否达到教学目标的要求。例如：通过拓展文献阅读和资料学习，回答：有哪些离群数据挖掘方法？该如何使用？如何将交通数据通过机器学习处理？
陈淑燕
东南大学交通学院教授、博导，主要从事交通信号控制、交通流预测、交通事件自动检测、交通诱导、交通数据挖掘、出行幸福感、交通行为与心理、人因与交通安全等方向研究。主讲《交通数据挖掘技术》等课程。
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