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什么是数据挖掘中优秀的学士论文主题？
一个好的学士论文要求与一篇优秀的博士论文大致相同。（1）给你一些数据集进行分析（有时你必须收集数据）。数据通常用于解决某些现实问题。（2）您可以制定一些可能的算法来解决问题。您的计划中应该有一套简单和更高级的方法。如果你能更简单地解决问题，你应该。如果高级方法具有实用性，则应该比更简单的方法显示其优势。（3）根据数据的分析和重新分析，根据需要迭代和优化算法，但显示出良好的数据挖掘方法（即避免过度拟合，保持误报率下降，适当地可视化数据等）。就原始主题而言，数据挖掘通常不是在真空中进行的，而是针对您有兴趣从某些次要兴趣进行分析的某些数据。也许您对个性化医疗，生物学，神经科学或音乐感兴趣。我主要从事机器人技术/工程领域的工作，因此我的博士论文涉及各种传感器数据。通常，作为一名数据挖掘者，您将获得对广泛适用于各种未来问题的技术的认识，而不是只是你正在解决的当前问题。值得注意的是，一个特别好的论文可以推动整个数据挖掘，而不是将数据挖掘应用到单个域。这可能很难用于学士论文并显示效用，但已经完成（即参见该领域的机器学习方面）。
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