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数据挖掘技术在美国院校研究中的应用数据挖掘（data mining）是一项新兴技术。
作为商业智能（business intelligence）的重要组成部分，它已被广泛应用于企业及金融领域，成为产品分析、市场预测、欺诈防范等工作流程中举足轻重的技术手段，并取得了卓著的成效。
近年来，随着高校数据收集量的不断增加以及教育决策对量化分析结果的愈加依赖，数据挖掘在美国高校管理中的应用呈显著上升趋势。
本文将简要介绍数据挖掘技术及其在美国高校管理中的应用现状，并通过个案分析，详细阐述数据挖掘建模步骤。
一、数据挖掘技术：定义与方法（一）数据挖掘技术数据挖掘是集数据库结构、统计学原理、机器学习、高性能计算等为一体的复杂技术融合体，是通过抽样、整合处理、建模、评估等一系列科学运作，从数据中探寻隐藏的信息和知识的过程。
这些知识和信息可能体现了挖掘对象的个体特征，也可能反映了研究群体的发展变化趋势，等等。
例如，我们可利用数据挖掘技术将具有共同或者相近属性的案例分群、分类，也可估算和预测未来某种事件发生的可能性，亦可探究某些事件发生的规律。
（二）数据处理与整合数据处理与整合是数据挖掘的关键步骤之一。
数据不准确、不完整都会导致分析挖掘结果的误差，从而影响获取暗藏在数据中的有用知识和信息。
目前，绝大多数用于挖掘的数据都来自于数据库。
但由于数据往往来自于不同的组织或者数据库，变量的定义不尽相同，也没有可以用来合并数据集的通用变量，因此，挖掘人员在建模之前必须对数据进行整合，并检查变量值的类别、分布状况，等等。
在许多挖掘项目中，处理数据所花费的时间比建模的时间花费要多几倍。
在处理数据时，常见的棘手问题是对数据集缺失值的填补和对偏态分布变量值的转换。
处理缺失值有许多方法。
一种是在分析数据时只包括具有完整数据的个体。
但这种方法的弊端是有时缺失值本身反映了数据的某种特征，因此删除具有缺失值的个体会影响研究结果；另外，如果数据集含有非常多的缺失值，那么删除缺失值将使研究个体数量锐减，同样会影响研究结果。
机器学习的基本认识机器学习（Machine Learning，ML）是一种通过计算机程序进行无需明确编程的人工智能（Artificial Intelligence，AI）学习的方法。
它通过对大量数据进行分析和处理，从中学习规律和模式，以便做出预测和决策。
机器学习已经成为现代科学和技术研究的重要领域，广泛应用于图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统等诸多领域。
机器学习的基本原理是利用统计学和优化理论的方法，通过对样本数据的学习来推断输入和输出之间的关系，并将学习到的模型用于未知数据的预测和分类。
其中，输入数据称为特征，输出数据称为标签或目标变量。
在机器学习中，我们常用的任务可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习（Supervised Learning）是指在训练样本中，除了输入特征外，还给出了对应的标签或目标变量，如分类和回归问题。
分类问题是指将输入样本分为预先定义的类别，如垃圾邮件识别和图像分类；而回归问题则是建立输入和输出之间的连续关系，如房价预测和股票价格预测。
无监督学习（Unsupervised Learning）与监督学习相反，它只给出输入数据的特征，没有给出输出数据的标签或目标变量。
无监督学习主要用于聚类和降维。
聚类是一种将样本划分到不同组别的方法，如市场用户分群、图像分割和推荐系统；降维则是减少数据特征维度的方法，以便更好地可视化和理解数据。
强化学习（Reinforcement Learning）是指智能体通过与环境进行交互，根据环境的反馈调整自己的行为以获得最大化的奖励。
强化学习常用于游戏策略、机器人控制和搜索优化等领域。
其中，智能体通过学习、规划和执行三个步骤来梳理与环境的交互。
机器学习的方法有很多，其中最常用的方法包括决策树、逻辑回归、支持向量机、人工神经网络和集成学习等。
决策树是一种根据特征逐步判断目标变量的方法；逻辑回归是一种线性分类方法，用于解决二分类问题；支持向量机则是非线性分类的方法，它通过引入核函数将数据映射到高维空间，以便更好地分割不同类别；人工神经网络则是一种模拟大脑神经元的计算模型，通过多个神经元的相互连接来实现复杂的模式识别。
MNIST数据集介绍MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是一个广泛使用的手写数字数据集，被认为是计算机视觉领域中最常用的数据集之一、它由美国国家标准与技术研究所（National Institute of Standards and Technology，简称NIST）所创建并修改，用于训练和测试机器学习算法，特别是在图像识别和数字分类方面。
MNIST数据集的主要任务是将手写数字图片进行分类，即将0到9的数字正确地识别出来。
这个任务是一个经典的图像分类问题，对于机器学习和深度学习领域的算法评估和模型训练有着很高的重要性。
大量的研究和算法都是在MNIST数据集上进行验证的，因此它已成为一个被广泛接受和使用的基准数据集。
在MNIST数据集上进行算法评估和模型训练通常要遵循以下步骤：2.数据预处理：对于图像数据，常用的预处理方法包括将图像进行标准化处理，即将像素值进行归一化，确保像素值的范围符合算法的要求。
此外，还可以对图像进行平滑（如高斯滤波）、降噪、转化为灰度图像等操作。
3.特征工程：对于图像分类问题，人工提取和选择适当的特征对算法的性能至关重要。
在MNIST数据集中，可以使用边缘检测、梯度方向直方图、像素密度等特征来描述数字图像。
4.模型选择和训练：根据具体的任务需求和算法的性能，选择合适的模型进行训练。
针对MNIST数据集的手写数字分类任务，常用的模型包括K近邻算法、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。
5.模型评估和调优：通过划分训练集和验证集，使用验证集上的评估指标来评估模型的性能。
常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率以及F1值。
根据评估结果，可以对模型进行调优和改进，提高其在测试数据上的性能。
MNIST数据集的特点在于它的简单性和标准化。
手写数字的图像可以很容易地转化为数字矩阵，因此非常适合用于算法的验证和对比。
美国高等教育综合数据系统：内涵、运行、特点与启示作者：王兴宇来源：《高教探索》2019年第06期摘要：教育数据系统建设在高等教育管理信息化过程中扮演着重要角色。
美国高等教育综合数据系统（IPEDS）作为高等教育的基础数据库在积累基本教育资料、掌握教育概况、提高管理效率等方面发挥了巨大作用。
文章从内涵阐释入手，通过分析该系统的数据来源、数据采集和数据利用等运行机制要素，发现整个数据系统呈现出整体规划、三级管理、赋权增能等特点。
我国教育数据系统建设可以从顶层设计、技术引进、分析应用和文化培育等方面借鉴美国高等教育综合数据系统的经验。
关键词：美国;高等教育;综合数据系统;数据教育数据系统建设在高等教育管理信息化的过程中扮演着重要角色。
它是教育领域综合改革的科学力量，对于系统收集各类教育数据，科学反映国家和地方教育现状，促进教育决策科学化，推进教育治理现代化，提升教育服务个性化，增强公众对高等教育的了解具有非常重要的意义。
在联邦政府的支持下，美国国家教育数据系统发展迅速，处于世界领先地位。
其中，高等教育综合数据系统（theIntegratedPostsecondaryEducationDataSystem，IPEDS）作为美国高等教育的基础数据资源库在积累基本教育资料、掌握教育概况、提高管理效率等方面发挥了巨大作用。
美国高等教育综合数据系统（theIntegratedPostsecondaryEducationDataSystem，IPEDS）是美国国家教育统计中心（NationalCenterforEducationStatistics，NCES）授权国家高等教育合作社（NationalPostsecondaryEducationCooperative，NPEC）研究和开发的教育数据项目，是美国高等教育领域的核心数据采集计划和信息系统。
1965年修订后的高等教育法案明确提出，所有参与联邦学生资助计划的大学和学院有责任向教育部门提交申请和注册学生数、学位颁发和证书获得情况、毕业率、教职员工、财政情况、学杂费以及学生资助等教育数据，并对此作出了强制性规定，所以IPEDS所有调查部分的响应率几乎都接近100%。
机器学习的发展历史介绍从1642年Pascal发明的手摇式计算机，到1949年Donald Hebb 提出的赫布理论——解释学习过程中大脑神经元所发生的变化，都蕴含着机器学习思想的萌芽。
事实上，1950年图灵在关于图灵测试的文章中就已提及机器学习的概念。
到了1952年，IBM的亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel，被誉为“机器学习之父”)设计了一款可以学习的西洋跳棋程序。
它能够通过观察棋子的走位来构建新的模型，用来提高自己的下棋技巧。
塞缪尔和这个程序进行多场对弈后发现，随着时间的推移，程序的棋艺变得越来越好[1]。
塞缪尔用这个程序推翻了以往“机器无法超越人类，不能像人一样写代码和学习”这一传统认识，并在1956年正式提出了“机器学习”这一概念。
他认为“机器学习是在不直接针对问题进行编程的情况下，赋予计算机学习能力的一个研究领域”。
对机器学习的认识可以从多个方面进行，有着“全球机器学习教父”之称的Tom Mitchell则将机器学习定义为：对于某类任务T和性能度量P，如果计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，就称这个计算机程序从经验E学习。
这些定义都比较简单抽象，但是随着对机器学习了解的深入，我们会发现随着时间的变迁，机器学习的内涵和外延在不断地变化。
因为涉及到的领域和应用很广，发展和变化也相当迅速，简单明了地给出“机器学习”这一概念的定义并不是那么容易。
普遍认为，机器学习(Machine Learning，常简称为ML)的处理系统和算法是主要通过找出数据里隐藏的模式进而做出预测的识别模式，它是人工智能(Artificial Intelligence，常简称为AI)的一个重要子领域，而人工智能又与更广泛的数据挖掘(Data Mining，常简称为DM)和知识发现(KnowLEDge Discovery in Database，常简称为KDD)领域相交叉。
1956年机器学习的概念由Arthur Samuel正式提出。
机器学习的发展历程机器学习（Machine Learning）是人工智能（Artificial Intelligence）领域的一个重要分支，其发展历程可以追溯到上世纪五六十年代。
以下按时间顺序梳理了机器学习的重要发展阶段和里程碑事件。
1. 逻辑回归（1957年）：逻辑回归是早期机器学习算法之一，用于二分类问题。
由美国统计学家David Cox开发，被广泛应用于生物学和医学领域。
2. 人工神经网络（1958年）：美国心理学家Frank Rosenblatt提出了感知器模型，该模型模拟了生物神经元的功能。
这是神经网络在机器学习中的首次应用。
3. 决策树算法（1963年）：美国计算机科学家Leo Breiman开发了决策树算法，通过一系列的决策节点将数据划分成不同的类别或子集。
决策树在数据挖掘和分类问题中被广泛使用。
4. 支持向量机（1992年）：由Vladimir Vapnik和Alexey Chervonenkis提出，支持向量机是一种强大的分类算法，通过在特征空间中构造最优超平面实现分类。
5. 集成学习（1994年）：通过将多个弱学习器组合成强学习器，以取长补短，提高分类性能。
Adaboost是最早的集成学习算法之一。
6. EM算法（1997年）：EM算法由Arthur Dempster、NanLaird和Donald Rubin提出，用于解决含有隐变量的概率模型参数估计问题。
7. K-近邻算法（2001年）：K-近邻算法是一种基于实例的学习方法，利用已知样本进行分类或回归预测。
根据最邻近的K 个样本确定未知样本的类别。
8. 深度学习（2012年）：深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和工作原理的机器学习方法。
由于其强大的学习能力和特征表示能力，深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了突破性进展。
9. 强化学习（2013年）：强化学习是一种通过与环境交互学习策略的机器学习方法。
AlphaGo的胜利，标志着强化学习在游戏领域的成功，并为其在其他领域的应用带来了更多关注。
US Census Data (1990) Data Set(美国人口普查数据(1990)数据集)数据摘要：The US Census1990raw data set contains a one percent sample of the Public Use Microdata Samples (PUMS) person records drawn from the full 1990 census sample.中文关键词：多变量,聚类,UCI,人口普查,美国,英文关键词：Multivariate,Clustering,UCI,Census,US,数据格式：TEXT数据用途：This data set is used for clustering数据详细介绍：US Census Data (1990) Data SetAbstract: The USCensus1990raw data set contains a one percent sample of the Public Use Microdata Samples (PUMS) person records drawn from the full 1990 census sample.Source:The USCensus1990raw data set was obtained from the (U.S. Department of Commerce) Census Bureau website using the Data Extraction System. This system can be found at /DES/www/des.html.Donors:Chris Meek, Microsoft, meek '@' Bo Thiesson, Microsoft, thiesson '@' David Heckerman, Microsoft, heckerma '@' Data Set Information:The data was collected as part of the 1990 census.There are 68 categorical attributes. This data set was derived from the USCensus1990raw data set. The attributes are listed in the file USCensus1990.attributes.txt (repeated below) and the coding for the values is described below. Many of the less useful attributes in the original data set have been dropped, the few continuous variables have been discretized and the few discrete variables that have a large number of possible values have been collapsed to have fewer possible values.More specifically the USCensus1990 data set was obtained from the USCensus1990raw data set by the following sequence of operations;- Randomization: The order of the cases in the original USCensus1990raw data set were randomly permuted.- Selection of attributes: The 68 attributes included in the data set are given below. In the USCensus1990 data set we have added a single letter prefix to the original name. We add the letter 'i' to indicate that the original attribute values are used and 'd' to indicate that originalattribute values for each case have been mapped to new values (the precise mapping is described below).Hierarchies of values are provided in the file USCensus1990raw.coding.htm and the mapping functions used to transform the USCensus1990raw to the USCensus1990 data sets are giving in the file USCensus1990.mapping.sql.The data is contained in a file called USCensus1990.data.txt. The first row contains the list of attributes. The first attribute is a caseid and should be ignored during analysis. The data is comma delimited with one case per row.Attribute Information:--------------------------------------------------------------Old Variable New Variable--------------------------------------------------------------Age dAgeAncstry1 dAncstry1Ancstry2 dAncstry2Avail iAvailCitizen iCitizenClass iClassDepart dDepartDisabl1 iDisabl1Disabl2 iDisabl2English iEnglishFeb55 iFeb55Fertil iFertilHispanic dHispanicHour89 dHour89Hours dHoursImmigr iImmigrIncome1 dIncome1Income2 dIncome2Income3 dIncome3Income4 dIncome4Income5 dIncome5Income6 dIncome6Income7 dIncome7Income8 dIncome8Industry dIndustryKorean iKoreanLang1 iLang1Looking iLookingMarital iMaritalMay75880 iMay75880Means iMeansMilitary iMilitaryMobility iMobilityMobillim iMobillimOccup dOccupOthrserv iOthrservPerscare iPerscarePOB dPOBPoverty dPovertyPwgt1 dPwgt1Ragechld iRagechldRearning dRearningRelat1 iRelat1Relat2 iRelat2Remplpar iRemplparRiders iRidersRlabor iRlaborRownchld iRownchldRpincome dRpincomeRPOB iRPOBRrelchld iRrelchldRspouse iRspouseRvetserv iRvetservSchool iSchoolSept80 iSept80Sex iSexSubfam1 iSubfam1Subfam2 iSubfam2Tmpabsnt iTmpabsntTravtime dTravtimeVietnam iVietnamWeek89 dWeek89Work89 iWork89Worklwk iWorklwkWWII iWWIIYearsch iYearschYearwrk iYearwrkYrsserv dYrsservMapping: In this step we map all of the old values for variables with prefix 'd' to new values. The mappings for the variables dAncstry1, dAncstry2, dHispanic, dIndustry, dOccup, dPOBwere designed to correspond to a natural coarsening of the original values based on the information in the file coding.htm. The remaining variables are continuous valued variables and the mapping for these variables was chosen to make variables that were fairly uniformly distributed across the states (quantiles). The precise mappings are specified in the file USCensus1990.mapping.sql. This file contains all of T-SQL procedures used to map the variables. These procedures can be used directly in SQLServer to map the original values or translated to some other language.--------------------------------------------------------------Variable Procedure--------------------------------------------------------------dAge discAgedAncstry1 discAncstry1dAncstry2 discAncstry2dHispanic discHispanicdHour89 discHour89dHours discHoursdIncome1 discIncome1dIncome2 discIncome2to8dIncome3 discIncome2to8dIncome4 discIncome2to8dIncome5 discIncome2to8dIncome6 discIncome2to8dIncome7 discIncome2to8dIncome8 discIncome2to8dIndustry discIndustrydOccup discOccupdPOB discPOBdPoverty discPovertydPwgt1 discPwgt1dRearning discRearningdRpincome discRpincomedTravtime discTravtimedWeek89 discWeek89dYrsserv discYrsservRelevant Papers:Meek, Thiesson, and Heckerman (2001), "The Learning Curve Method Applied to Clustering", to appear in The Journal of Machine Learning Research.[Web Link]数据预览：点此下载完整数据集。
机器学习基础知识解析机器学习是一种人工智能的分支领域，在当前的信息时代中，它正在成为越来越重要的技术。
事实上，机器学习现在已被广泛应用于许多领域，如金融、医疗、游戏、农业、物流等等。
机器学习是以计算机自身的的方式完成人类的学习过程，它能够通过大量数据的训练来优化绩效，优化算法和改进模型。
本文将会深入探讨机器学习的基础知识，包括机器学习的定义、分类、相关算法、准确率和泛化等方面。
一、机器学习的定义机器学习的定义，可以通过以下两个方面来阐述：1. 机器学习是一种人工智能的分支领域。
随着计算机技术的飞速发展，人工智能正变得越来越常见。
那么，机器学习是人工智能的重要组成部分之一。
它主要是通过计算机自身来完成人类的学习过程，将数据处理的方式由人类改为了计算机自身，实现了智能化的目标。
2. 机器学习是一种基于数据的学习方式。
机器学习是通过一系列的算法和模型来实现的，而这些算法和模型都是基于数据的。
机器学习所需要的数据包括训练数据和测试数据。
训练数据主要用于建立模型和算法，而测试数据则用于验证模型和算法的准确性。
二、机器学习的分类机器学习可以分为以下三个方面：1. 监督学习监督学习，是目前应用最广泛的一种机器学习方法。
在这种方法中，机器学习算法是基于已标注的数据，进行预测和分类。
例如，我们可以通过学习一张包含手写数字的图片，然后用已知的数字对这张图片进行分类。
这样一来，机器就可以通过学习图片上的细微差异，来预测图像中的内容。
2. 无监督学习无监督学习，与监督学习不同的是，它不需要标记数据。
这种方法主要是基于数据的结构和内部信息进行学习和预测。
例如，一个无监督学习算法可以通过聚类算法将数据集划分为不同的类别，来进行分类和预测。
3. 强化学习强化学习是一种不断探索和最优化的学习方式，它主要用于游戏、交通规划等领域。
在强化学习中，机器需要不断地尝试并学习获取奖励的最佳策略来创造一个更好的结果。
这种学习方法的重点在于，机器需要在可预见范围内进行最优决策。
机器学习基础教程在当今信息时代，我们每天都会面临大量的数据，如何从这些数据中提取有用的信息并帮助我们做出更好的决策成为了我们所关注的焦点。
以往的人类从业经验或者现有理论构建的模型已经无法胜任这个任务，这便是机器学习技术的发展背景。
本文将为大家介绍机器学习的基础知识。
1、机器学习—什么是机器学习机器学习是人工智能的一个分支，是指通过对数据进行自动学习，让计算机拥有类人的学习能力的技术。
机器学习的主要任务是制订一种算法或模型，通过大量的数据训练，从而能够让计算机具有感知能力，从而得出需要的信息。
机器学习通常可以分为三个主要的部分：数据准备，训练模型以及预测。
2、机器学习—机器学习的分类机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习四个主要的分类。
- 监督学习：监督学习的核心思想是预测输出，它训练模型并通过测试数据验证模型的准确性。
它需要已标注的数据，即数据集要包含输入（自变量）和输出（因变量）的对应关系。
这些对应关系组成了一种模型，这个模型可以用于预测未来数据。
- 无监督学习：无监督学习则是在不需要标签的情况下自行学习。
无监督学习的分类不像监督学习那样规范，通常是通过聚类算法或非线性降维技术等先进的算法实现的。
- 半监督学习：半监督学习是监督学习和无监督学习的折衷方案，它利用无标注数据的学习能力增强监督学习算法的性能。
半监督学习算法的核心思路是让有标签数据和无标签数据一起参与算法的训练过程，从而提升模型的准确性- 强化学习：强化学习是通过收集数据和试错，以提高智能体在环境中的决策能力。
它的目标是设计一个具有学习能力的智能体，它可以感知到环境和状态，并通过在环境中采取行动，获得奖励和反馈来实现目标。
3、机器学习—如何进行机器学习机器学习通常的流程如下：（1）数据的准备：机器学习的第一步是数据准备。
在这一阶段，需要收集数据并对数据进行清洗和标注，使它们变得容易理解和分析。
（2）特征提取：在数据收集后，需要将数据转换为可以供算法使用的特征向量，通常可以使用特征提取技术将数据转换为数字形式。
机器学习知识：机器学习中的交叉学科机器学习作为计算机科学领域中的一个重要分支，已经成为了现代科技和经济发展的重要驱动力。
随着计算机科学、统计学、信息学、数学等学科的不断发展，机器学习的交叉学科也越来越多，这些学科相互融合并互相促进，为机器学习的进一步发展奠定了坚实的基础。
本文将介绍机器学习中的几个主要交叉学科以及它们对机器学习的贡献。
1.统计学统计学作为机器学习的重要交叉学科，被广泛应用于机器学习中的数据分析、机器学习算法的评估和统计推断等方面。
统计学专门研究如何从一系列数据中推断出总体的特性，并利用这些特性和概率模型来进行数据预测和决策。
在机器学习中，统计学为机器学习提供了很多有益的方法。
例如，统计学中的线性回归模型、贝叶斯网络和核密度估计等模型不仅可以用来探索数据之间的关系，还可以用来建立预测模型。
此外，统计学中的检验方法、置信区间和方差分析等也被广泛地应用于机器学习中数据模型的优化和精细度评估。
2.信息学信息学作为电气工程的一部分，专门研究处理和传输信息的基本原理和技术。
信息学在机器学习中主要被应用于数据挖掘、信息检索、自然语言处理和语音识别等领域。
在机器学习中，信息学提供了很多基本的概念和方法，例如离散傅里叶变换、信息熵和编码理论等。
这些基本概念和方法不仅可以用来描述和处理信号和图像，还可以用来处理声音、自然语言和人脸等复杂的数据型式。
3.数学数学作为机器学习的另一个重要交叉学科，为机器学习提供了很多基本概念和方法。
数学的几何、代数、微积分和概率分析等方面都被广泛应用于机器学习中。
在机器学习中，数学主要被应用于优化算法和模型设计。
例如，线性代数是机器学习中最基本的数学知识之一，其在矩阵操纵和线性回归中得到了很好的发挥。
微积分和多变量函数也是机器学习中不可或缺的内容，这些内容能够用于构造许多机器学习中的算法和模型，比如神经网络和深度学习。
4.神经科学神经科学是一门研究神经系统的科学领域，它专注于研究神经元和神经元之间的相互作用。
