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University of Utah

University of Utah:Data Mining(2026 秋)

学习数据挖掘的算法、分析方法与应用。

打开官方课程
难度
中阶
形式
大学课程
语言
英文
规模
27 个课节
内容费用
免费
动手
需要动手环境

第一次学这门课?先完成学前准备,把课程目录搭好。

每节课这样学

  1. 发提示词把下面的每课提示词发给 AI Agent,它会准备这一课的练习文件。
  2. 学官方课节打开对应课节学习,按提示从第一道练习做起;它不会替你写答案。
  3. 记进度学完让 AI Agent 在 progress.md 勾选,并把疑问整理到 questions.md。
每课提示词 · 每次学习前用
继续学习「University of Utah:Data Mining(2026 秋)」。课程目录是 utah-data-mining-fa26/(不知道完整路径就先问我)。
1. 读 progress.md,找到下一课;如果我指定了第几课,就准备那一课。
2. 打开这一课的官方页面和本地讲义,列出本课练习要用的工具、文件和样例数据。缺少的先告诉我,等我同意再安装或下载。
3. 在 lessons/ 对应的课节文件夹里准备好练习:exercises/ 里给每道题建一个文件,写上题号和题目原文链接,不写答案;已有文件保留,样例数据放到 data/。拿不到官方题目或起始代码时记录限制,不编造替代品。
4. 按 README 运行开课时生成的自检脚本或在线检查清单,并检查本课新增工具能否正常使用。
5. 告诉我:本课先读哪几节、从哪道练习开始、大约需要多久。我学完后,帮我在 progress.md 勾选并把问题整理到 questions.md。

边界:
- 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
- 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。
- 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。

课节共 27 节 · 官方顺序

  1. 01Class Overview
  2. 02Statistical Phenomena
  3. 03Similarity: Language Embeddings
  4. 04Similarity: Metric Distances
  5. 05Similarity: ANN: HNSW GraphSearch
  6. 06Similarity: Jaccard + Min-Hashing
  7. 07Similarity: LSH + Distributional Distance
  8. 08Clustering: Hierarchical
  9. 09Clustering: K-Means
  10. 10Clustering: Spectral
  11. 11Clustering: Choosing k
  12. 12Streaming: Model, Sampling
展开其余 15 节
  1. 13Streaming: Misra-Gries, Count-Min, & Apriori
  2. 14Streaming: Distinct Counting and Mergeability
  3. 15Dimensionality Reduction: SVD + PCA
  4. 16Dimensionality Reduction: Matrix Sketching
  5. 17Dimensionality Reduction: Metric Learning
  6. 18Dimensionality Reduction: Random Projections
  7. 19Dimensionality Reduction: Feature Selection
  8. 20AI-Enabled Science
  9. 21Noise: Outliers and Robust Estimation
  10. 22Noise: Anomaly Detection
  11. 23Noise: (Differential) Privacy
  12. 24Graph Analysis: (Graph) Embeddings & Bias
  13. 25Graph Analysis: Markov Chains
  14. 26Graph Analysis: PageRank
  15. 27Graph Analysis: Communities

来源与使用须知

原始资源
University of Utah 收录版本:2026 秋
收录时间
本站首次收录 2026-10-10

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