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1、数据挖掘一、课程说明课程编号：130317Z10课程名称：数据挖掘/Data-Mining课程类别：选修学时/学分：48/3先修课程：数学分析，高等代数，统计软件，计算方法，统计学，最优化原 理与算法适用专业：统计学，数学与应用数学，信息与计算数学教材、教学参考书：1.李航.统计学习方法M,第1版.北京：清华大学出版社，2012二、课程设置的目的意义数据挖掘（统计专业也称统计学习）是统计专业重要课程，主要介绍重要的 统计学习方法。通过本课程学习，使学生能够了解数据挖掘的产生和发展历史, 掌握数据挖掘的基本概念、原理和应用方法，培养学生应用数据挖掘理论和技术 解决实际问题的能力。三、课程的基本要
2、求知识要求：了解数据挖掘的产生和发展历史，掌握数据挖掘的基本概念、原 理和应用方法，掌握感知机、K近邻法、朴素贝叶斯决策树、支持向量机等重要 的统计学习方法。能力要求：能运用所学统计方法，通过编程，对实际数据进行计算和分析, 对所得模型有较准确的判断。素质要求：不仅掌握从数据预处理、计算和分析建模整个数据分析过程的 基本方法，而且能对具体问题的分析结果和模型进行评价。四、教学内容、重点难点及教学设计章节教学内容摹时学时分西d教学重点教学难点教学方案以计（含教 学方法、薮学手段）讲课 （含研讨）实 践第1章统计学习方 法概论44统计学三 要素泛化能力讲授，多媒体第2章感知机651感知机学 习算法
3、感知机学 习策略讲授、案例、后发式 及探讨，多媒体第3章K近邻法651K近邻算 法K近邻法 实现讲授、案例、启发式 及探讨，多媒体第4章朴素贝叶斯541朴素贝叶 斯算法朴素贝叶 斯原理讲授、案例、后发式 及探讨，多媒体第5章决策树1082决策树算 法决策1 J!矍厚讲授、案例、后发式 及探讨，多媒体第6章逻辑斯谛回 归与最大嫡 模型761模型算法模型原理讲授、案例、启发式 及探讨，多媒体第7章支持向量机1082支持向量支持向量讲授、案例、后发式L算法机原理及探讨，多媒体注：实践包括实验、上机等五、实践教学内容和基本要求课基本要求：1.理解数据挖掘的工作机理及其构建过程；2.掌握典型的重 要统计学习方法及其开发工具的使用；3.理解数据挖掘的工作原理与流程，掌 握典型数据挖掘技术及其工具的使用方法。六、考核方式及成绩评定1 .平时成绩40%采用3-4人一组，编写一种统计学习方法解决实际问题读书报告，并根据 学生上课出勤情况、课堂表现、回答问题情况给出平时考核成绩。2.期末考试成绩60%考核内容考核方式成绩比例（测验）备注数据挖掘基本概念测验20%数据挖掘基本原理和算法测验40%数据挖掘术案例平时成绩、口试、答辩40%七、大纲主撰人：大纲审核人: