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        匯上優(yōu)課 成都華新文登考研輔導(dǎo)中心 考研資訊 2024年浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)研究生初試《數(shù)據(jù)挖掘綜合》考試大綱

        2024年浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)研究生初試《數(shù)據(jù)挖掘綜合》考試大綱

        2023-10-31 17:23分類(lèi):考研資訊閱讀:73 分享
        《數(shù)據(jù)挖掘綜合》考試大綱

        第一部分:考試內(nèi)容及要求

        一、數(shù)據(jù)挖掘概述

        考試內(nèi)容

        數(shù)據(jù)挖掘的概念 數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù) 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘的主要問(wèn)題

        考試要求

        1.了解數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)技術(shù)的演變過(guò)程;理解數(shù)據(jù)挖掘的概念;掌握知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程的7個(gè)步驟。

        2.掌握數(shù)據(jù)挖掘要解決的問(wèn)題;掌握數(shù)據(jù)挖掘功能和模式;理解數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)的聯(lián)系和區(qū)別;了解數(shù)據(jù)挖掘的起源;掌握數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)。

        二、數(shù)據(jù)

        考試內(nèi)容

        數(shù)據(jù)類(lèi)型 數(shù)據(jù)質(zhì)量 數(shù)據(jù)預(yù)處理  相似性和相異性度量

        考試要求

        1.了解數(shù)據(jù)對(duì)象與屬性類(lèi)型。

        2.了解進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的原因及其重要性;了解數(shù)據(jù)質(zhì)量涉及的因素;掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟。

        4.了解數(shù)據(jù)清理的概念;了解處理數(shù)據(jù)缺失值的方法;了解處理噪音數(shù)據(jù)的方法。

        5.理解數(shù)據(jù)預(yù)處理中的聚集、抽樣、特征子集選擇以及離散化和二元化等方法。

        8.理解數(shù)據(jù)對(duì)象之間相似度;數(shù)據(jù)對(duì)象之間的相異度。

        三.分類(lèi)和預(yù)測(cè)

        考試內(nèi)容

        數(shù)據(jù)分類(lèi)和預(yù)測(cè)的概念 判定樹(shù)歸類(lèi)算法 信息增益 樹(shù)剪枝 回歸分析 分類(lèi)法的準(zhǔn)確性 組合分類(lèi)器 類(lèi)不平衡問(wèn)題

        考試要求

        1.理解數(shù)據(jù)分類(lèi)的概念;了解分類(lèi)的兩個(gè)過(guò)程;理解監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別;了解分類(lèi)和預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法;掌握評(píng)估分類(lèi)和預(yù)測(cè)方法的標(biāo)準(zhǔn)。

        2.了解決策樹(shù)的概念和優(yōu)缺點(diǎn);了解決策樹(shù)歸分類(lèi)的主要步驟;了解常用的屬性選擇度量,掌握信息增益度量的求法;理解兩種常用的樹(shù)剪枝方法。

        3、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)與構(gòu)造原理

        4、熟練掌握單層感知機(jī)原理與學(xué)習(xí)算法

        5、掌握BP算法原理與學(xué)習(xí)過(guò)程

        6.了解評(píng)估分類(lèi)器性能的度量;了解評(píng)估分類(lèi)和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的方法(混淆矩陣、靈敏度和特小型、F度量)。

        7、掌握Boosting算法的基本思想。

        8、熟練掌握支持向量機(jī)SVM分類(lèi)建模原理和計(jì)算方法。

        9.了解組合分類(lèi)器的概念和常用的組合分類(lèi)方法;了解裝袋和提升的基本思想以及兩者的區(qū)別;了解隨機(jī)森林的基本思想。

        10.了解類(lèi)不平衡問(wèn)題的概念;了解提高類(lèi)不平衡數(shù)據(jù)分類(lèi)準(zhǔn)確率的一般方法。

        四.挖掘頻繁模式、關(guān)聯(lián)和相關(guān)性

        考試內(nèi)容

        頻繁項(xiàng)集概念  頻繁項(xiàng)集挖掘方法  Apriori算法  FP-growth算法  

        考試要求

        1.理解項(xiàng)集、閉項(xiàng)集、頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念 ;了解規(guī)則興趣度的兩種度量(支持度和置信度)。

        2.了解關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的步驟。

        3.了解Apriori算法的步驟;了解FP-growth算法的步驟和優(yōu)缺點(diǎn);掌握相關(guān)性度量提升度(lift)的計(jì)算方法。

        五. 聚類(lèi)分析

        考試內(nèi)容

        聚類(lèi)分析的概念 聚類(lèi)方法的分類(lèi) 算法方法的距離度量 劃分方法 層次方法 基于密度的方法 基于網(wǎng)格的方法 聚類(lèi)評(píng)估

        考試要求

        1.理解聚類(lèi)分析的概念;了解聚類(lèi)分析的應(yīng)用領(lǐng)域;了解比較聚類(lèi)方法的標(biāo)準(zhǔn);了解數(shù)據(jù)挖掘?qū)垲?lèi)的典型要求;了解比較聚類(lèi)方法的各個(gè)方面。

        2.理解劃分方法的概念和一般特點(diǎn),以及典型算法;理解層次方法的概念和一般特點(diǎn),以及典型算法;理解基于密度的聚類(lèi)方法的概念和一般特點(diǎn),以及典型算法;理解基于網(wǎng)格的聚類(lèi)方法的概念和一般特點(diǎn),以及典型算法;

        3.理解K-均值算法的步驟和優(yōu)缺點(diǎn);

        4.了解算法方法的距離度量。

        5.了解聚類(lèi)評(píng)估概念和主要任務(wù);了解測(cè)定聚類(lèi)質(zhì)量的方法。

        第二部分:考試方法和考試時(shí)間

        數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摽荚嚥捎瞄]卷、筆試形式,考試時(shí)間為180分鐘。

        第三部分:試卷結(jié)構(gòu)及參考書(shū)目

        (一)題分:試卷滿分為150分

        (二)題型比例:

        選擇題與判斷題  約30%

        簡(jiǎn)答題和計(jì)算題  約70%

        (三)參考書(shū)目:

        《數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摗?,(美)陳封能,(美)斯坦巴赫,(美)?kù)瑪爾,人民郵電出版社,2010年。

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