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課程簡(jiǎn)介 Course Introduction

ADVANCED DATA MINING (數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)階)

  • For graduate (master) students in Computer Science major

  • South campus, GDUFS

  • Starting at September 2016

  • 36 study scores in total

  • Scheduled as 16 weeks in total

  • The book 《Mining of Massive Datasets》 version 2.1 in English, PDF file (513 pages, 3.69 MB)

  • 《大數(shù)據(jù)-互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘與分布式處理》(第2版), 王斌譯


Related resources:

  • The book 《Mining of Massive Datasets》 version 1 in English, PDF file (340 pages, 2 MB)

  • The book 《Mining of Massive Datasets》 version 2.1 in English, PDF file (513 pages, 3.69 MB)

  • 《Mining of Massive Datasets》, about the book, link

  • 《Mining of Massive Datasets》 by Jeff Ullman, Stanford University, course resource

  • 《Deep Learning for Natural Language Processing》, by Richard Socher, Stanford University, course resource

教學(xué)大綱 Teaching Syllabus
校歷周次內(nèi)容(章節(jié),、知識(shí)點(diǎn))
第3周
(2 * 40mins)
課程介紹 (Course introduction)
第1章 基本概念 (Basic concept)
第4周
(2 * 40mins)
第2章 MapReduce及新軟件棧 (Map-Reduce and the New Software Stack)
2.1 分布式文件系統(tǒng)
2.2 MapReduce
2.3 使用MapReduce的算法
- 主流大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)介紹
2.7 小結(jié)
第5周
(2 * 40mins)
第3章 相似性發(fā)現(xiàn) (Finding Similar Items)
3.1 緊鄰搜索的應(yīng)用
3.2 文檔的shingling
3.3 保持相似度的集合摘要表示
3.4 文檔的局部敏感哈希算法
3.5 距離測(cè)度
3.6 局部敏感函數(shù)理論
3.10 小結(jié)
第6周
(2 * 40mins)
Project 介紹
第7周
(2 * 40mins)
第7章 聚類(lèi) (Clustering)
7.1 聚類(lèi)技術(shù)介紹
7.2 層次聚類(lèi)
7.3 k-均值算法
第8周
(2 * 40mins)
第7章 聚類(lèi) (Clustering)
7.4 CURE算法
7.5 非歐空間下的聚類(lèi)
7.6 流聚類(lèi)及并行化
7.7 小結(jié)
第9周
(3 * 40mins)
第9章 推薦系統(tǒng)
9.1 推薦系統(tǒng)的模型
9.2 基于內(nèi)容的推薦
9.3 協(xié)同過(guò)濾
第10周
(3 * 40mins)
第9章 推薦系統(tǒng)
9.4 降維處理
9.5 NetFlix競(jìng)賽
9.6 小結(jié)
Project 進(jìn)度檢查
第11周
(3 * 40mins)
Introduction to Deep Learning
第12周
(3 * 40mins)
Deep Learning for NLP (1)
第13周
(2 * 40mins)
Deep Learning for NLP (2)
第14周
(2 * 40mins)
Simple Word Vector representations
word2vec, GloVe
第15周
(2 * 40mins)
Advanced word vector representations
language models, softmax, single layer networks
第16周
(2 * 40mins)
CNTK - Computational Network Toolkit for deep learning
第17周
(2 * 40mins)
Project檢查
第18周
(2 * 40mins)
Project答辯

  • 參與互動(dòng)
    Interaction

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    Scan QR Code
教學(xué)隊(duì)伍Teaching Members
  • 郝天永
    教授,、博導(dǎo)
    華南師范大學(xué)
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