个人机器学习与数据挖掘思维导图

六年级数学上册思维导图第一部分：数与代数1. 数的认识整数自然数负整数整数的性质（奇数、偶数、质数、合数）分数真分数、假分数、带分数分数的性质（约分、通分）小数小数的性质（四舍五入、大小比较）2. 代数代数式单项式、多项式代数式的运算（加减乘除）方程一元一次方程方程的解法（移项、合并同类项）第二部分：空间与图形1. 几何图形线段、射线、直线角锐角、直角、钝角、周角角的性质（对顶角、邻补角）三角形三角形的分类（等边、等腰、直角、锐角、钝角）三角形的性质（内角和、外角和）四边形平行四边形、矩形、菱形、正方形四边形的性质（对角线、周长、面积）圆圆的性质（半径、直径、周长、面积）2. 空间图形立体图形长方体、正方体、圆柱、圆锥立体图形的性质（表面积、体积）视图正视图、侧视图、俯视图第三部分：统计与概率1. 统计数据的收集与整理调查表、统计表数据的表示条形统计图、折线统计图、扇形统计图数据的分析平均数、中位数、众数2. 概率概率的定义事件发生的可能性概率的计算简单事件、复合事件第四部分：综合与实践1. 数学综合数学问题解决应用题、探索题数学活动数学游戏、数学实验2. 数学实践数学与生活数学在生活中的应用数学与技术数学在科技中的应用六年级数学上册思维导图第一部分：数与代数1. 数的认识整数自然数负整数整数的性质（奇数、偶数、质数、合数）分数真分数、假分数、带分数分数的性质（约分、通分）小数小数的性质（四舍五入、大小比较）2. 代数代数式单项式、多项式代数式的运算（加减乘除）方程一元一次方程方程的解法（移项、合并同类项）第二部分：空间与图形1. 几何图形线段、射线、直线角锐角、直角、钝角、周角角的性质（对顶角、邻补角）三角形三角形的分类（等边、等腰、直角、锐角、钝角）三角形的性质（内角和、外角和）四边形平行四边形、矩形、菱形、正方形四边形的性质（对角线、周长、面积）圆圆的性质（半径、直径、周长、面积）2. 空间图形立体图形长方体、正方体、圆柱、圆锥立体图形的性质（表面积、体积）视图正视图、侧视图、俯视图第三部分：统计与概率1. 统计数据的收集与整理调查表、统计表数据的表示条形统计图、折线统计图、扇形统计图数据的分析平均数、中位数、众数2. 概率概率的定义事件发生的可能性概率的计算简单事件、复合事件第四部分：综合与实践1. 数学综合数学问题解决应用题、探索题数学活动数学游戏、数学实验2. 数学实践数学与生活数学在生活中的应用数学与技术数学在科技中的应用第五部分：数学文化1. 数学史古代数学家毕达哥拉斯、欧几里得、阿基米德数学发展几何学、代数学、概率论2. 数学趣闻趣味数学问题数独、魔方数学谜题算术谜题、几何谜题第六部分：数学思维1. 逻辑思维条件推理假设、演绎、归纳逻辑运算与、或、非2. 创新思维数学建模实际问题转化为数学问题数学创造数学猜想、数学证明六年级数学上册思维导图第七部分：数学与艺术1. 数学与音乐音乐中的数学音阶与比例、节奏与分数音乐创作音乐与数学的结合2. 数学与美术艺术中的数学黄金分割、对称性艺术创作几何图形在艺术中的应用第八部分：数学与游戏1. 数学游戏逻辑游戏猜数字、解谜题策略游戏象棋、围棋中的数学策略2. 数学竞赛数学奥林匹克竞赛题目、解题技巧数学竞赛准备竞赛策略、心理调整第九部分：数学与科技1. 数学与计算机算法编程基础、算法设计数据处理数据库、数据分析2. 数学与工程工程设计数学在工程中的应用工程计算工程问题中的数学模型第十部分：数学与社会1. 数学与经济经济模型经济学中的数学应用财务计算利息、投资、保险2. 数学与政策政策分析数学在政策制定中的应用公共服务数学在公共服务中的角色第十一部分：数学与自然1. 数学与物理物理定律牛顿定律、能量守恒数学工具微积分、向量分析2. 数学与生物生物统计数据分析、概率模型生物计算数学在生物研究中的应用第十二部分：数学与未来机器学习数学在机器学习中的应用神经网络、深度学习2. 数学与可持续发展环境模型数学在环境保护中的应用可持续发展数学在可持续发展策略中的角色。

决定未来经济的12大颠覆技术1、移动互联网概念价格不断下降能力不断增强的移动计算设备和互联网连接到 2025 年的影响力经济：3.7—10.8 万亿美元生活：远程健康监视可令治疗成本下降 20%主要技术无线技术小型、低成本计算及存储设备先进显示技术自然人机接口先进、廉价的电池关键应用服务交付员工生产力提升移动互联网设备使用带来的额外消费者盈余2、知识工作自动化概念可执行知识工作任务的智能软件系统到 2025 年的影响力经济：5.2—6.7 万亿美元生活：相当于增加 1.1—1.4 亿全职劳动力主要技术人工智能、机器学习自然人机接口大数据关键应用教育行业的智能学习医疗保健的诊断与药物发现法律领域的合同 / 专利查找发现金融领域的投资与会计3、物联网概念用于数据采集、监控、决策制定及流程优化的廉价传感器网络到 2025 年的影响力经济：2.7—6.2 万亿美元，对制造、医保、采矿运营成本的节省最高可达 36 万亿美元主要技术先进、低价的传感器无线及近场通讯设备（如 RFID）先进显示技术自然人机接口先进、廉价的电池关键应用流程优化（尤其在制造业与物流业）自然资源的有效利用（智能水表、智能电表）远程医疗服务、传感器增强型商业模式4、云概念利用计算机软硬件资源通过互联网或网络提供服务到 2025 年的影响力经济：1.7—6.2 万亿美元 ，可令生产力提高 15-20%主要技术云管理软件（如虚拟化、计量装置）数据中心硬件高速网络软件 / 平台即服务（SaaS、PaaS）关键应用基于云的互联网应用及服务交付企业 IT 生产力5、先进机器人概念具备增强传感器、机敏性与智能的机器人；用于自动执行任务到 2025 年的影响力经济：1.7—4.5 万亿美元生活：可改善 5000 万截肢及行动不便者的生活主要技术无线技术人工智能 / 计算机视觉先进机器人机敏性、传感器分布式机器人机器人式外骨骼关键应用产业 / 制造机器人服务性机器人—食物准备、清洁、维护机器人调查人类机能增进（如钢铁侠）个人及家庭机器人—清洁、草坪护理6、自动汽车概念在许多情况下可自动或半自动导航及行驶的汽车到 2025 年的影响力经济：0.2—1.9 万亿美元生活：每年可挽回 3-15 万个生命主要技术人工智能、计算机视觉先进传感器，如雷达、激光雷达、GPS机器对机器的通信关键应用自动汽车及货车7、下一代基因组概念快速低成本的基因组排序，先进的分析，综合生物科技（如”写“DNA）到 2025 年的影响力经济：0.7—1.6 万亿美元生活：通过快速疾病诊断、新药物等延长及改善75% 的生命主要技术先进 DNA 序列技术D NA 综合技术大数据及先进分析关键应用疾病治疗农业高价值物质的生产8、储能技术概念存储能量供今后使用的设备或物理系统到 2025 年的影响力经济：0.1—0.6 万亿美元 ，到 2025 年 40%-100% 的新汽车是电动或混合动力的主要技术电池技术—锂电、燃料电池机械技术—液压泵、燃气增压先进材料、纳米材料关键应用电动车、混合动力车分布式能源公用规模级蓄电9、3D打印概念利用数字化模型将材料一层层打印出来创建物体的累积制造技术到 2025 年的影响力经济：0.2—0.6 万亿美元生活：打印的产品可节省成本 35-60%，同时可实现高度的定制化主要技术选择性激光烧结熔融沉积造型立体平版印刷直接金属激光烧结关键应用消费者使用的 3D 打印机直接产品制造工具及模具制造组织器官的生物打印10、先进材料概念具备强度高、导电好等出众特性或记忆、自愈等增强功能的材料到 2025 年的影响力经济：0.2—0.5 万亿美元生活：纳米医学可为 2025 年新增的 2000 万癌症病例提供靶向药物主要技术石墨烯碳纳米管纳米颗粒—如纳米级的金或银其他先进或智能材料—如压电材料、记忆金属、自愈材料关键应用纳米电子、显示器纳米医学、传感器、催化剂、先进复合物储能、太阳能电池增强化学物和催化剂11、先进油气勘探开采概念勘探与开采技术的进展可实现经济性到 2025 年的影响力经济：0.1—0.5 万亿美元，2025 年每年可额外增加 32—62 亿桶原油主要技术水平钻探水力压裂法微观监测关键应用燃料提取能源，包括页岩气、不透光油、燃煤甲烷煤层气、甲烷水汽包合物（可燃冰）12、可再生能源—太阳能与风能概念用清洁环保可再生的能源发电到 2025 年的影响力经济：0.2—0.3 万亿美元，到 2025 年每年可减少碳排放 10-12 亿吨主要技术光伏电池风力涡轮机聚光太阳能发电水力发电、海浪能关键应用发电降低碳排放分布式发电。

数据挖掘与机器学习复习资料数据挖掘和机器学习是当今信息技术领域中极为重要的两个分支，它们在处理和分析大量数据、发现隐藏模式、做出预测和决策等方面发挥着关键作用。

对于学习者来说，掌握这两个领域的知识至关重要。

以下是为大家整理的一份关于数据挖掘与机器学习的复习资料。

一、数据挖掘概述数据挖掘，简单来说，就是从大量的数据中提取出有用的信息和知识的过程。

它不仅仅是数据的收集和存储，更重要的是通过一系列的技术和方法，对数据进行深入分析和挖掘，以发现潜在的规律和趋势。

数据挖掘的主要任务包括数据分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。

在数据分类中，我们根据已知的类别标签，将新的数据划分到相应的类别中。

聚类则是将数据按照相似性进行分组，而无需事先知道类别信息。

关联规则挖掘用于发现数据中不同属性之间的关联关系，例如购买了商品 A 的顾客往往也会购买商品 B。

异常检测则是识别出与大多数数据不同的异常值。

数据挖掘的过程通常包括数据准备、数据探索、模型建立、模型评估和模型部署等阶段。

在数据准备阶段，需要对原始数据进行清理、转换和集成，以确保数据的质量和一致性。

数据探索阶段则通过可视化和统计分析等方法，对数据的特征和分布有一个初步的了解。

模型建立阶段选择合适的算法和模型，并使用训练数据进行训练。

模型评估通过使用测试数据来评估模型的性能，如准确率、召回率、F1 值等。

最后，将性能良好的模型部署到实际应用中。

二、机器学习基础机器学习是让计算机通过数据自动学习和改进的一种方法。

它可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。

监督学习是在有标记的数据集上进行学习，常见的算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。

线性回归用于预测连续值，逻辑回归用于分类问题，决策树可以生成易于理解的规则，支持向量机在处理高维数据和非线性问题上有较好的表现。

无监督学习是在无标记的数据集中寻找模式和结构，例如聚类算法（如 KMeans 聚类、层次聚类）和主成分分析（PCA）等。