第一章-机器学习及数据挖掘基础原理

《数据挖掘与机器学习》教学大纲01课程性质本课程以数据挖掘和机器学习为主要内容，讲述实现数据挖掘的主要功能、数据挖掘、机器学习算法和应用，并通过对实际数据的分析更加深入地理解常用的数据挖掘与机器学习模型。

培养学生数据分析和处理的能力。

该课程的先修课程有概率论与数理统计、数据库原理和程序设计等。

02教学目的本课程的主要目的是培养学生的数据挖掘与机器学习的理论分析与应用实践的综合能力。

通过本课程的教学，使学生掌握数据挖掘和机器学习的一般原理和处理方法，能使用机器学习理论解决数据挖掘相关的问题。

03教学内容本课程全面而又系统地介绍了数据挖掘与机器学习的方法和技术，反映了当前数据挖掘和机器学习研究的最新成果。

本课程主要学习的内容包括Python 数据分析与可视化基础、认识数据、数据预处理、回归分析、关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、神经网络与机器学习基础、离群点检测以及Python 数据挖掘案例分析等内容。

04教学时数本课程的教学时数为72学时，理论教学54学时，实验教学18学时。

第一章数据挖掘概述教学要点：1.理解和掌握数据挖掘与机器学习的基本概念、数据挖掘过程、数据挖掘的主要任务以及数据挖掘使用的主要技术。

2.了解数据挖掘与机器学习的应用和面临的问题。

3.对数据挖掘和机器学习能够解决的问题和解决问题思路有清晰的认识。

4.熟练应用Jupyter notebook的开发环境。

教学时数：4学时。

考核要点：了解数据挖掘的定义和功能，理解数据挖掘在何种数据上进行, 数据挖掘可以挖掘什么类型的模式，掌握初级的数据分析方法。

第二章Python数据分析与挖掘基础教学要点：1.理解和掌握Python基础语法、内建的数据结构、Numpy数值运算基础、Pandas统计分析基础。

2.掌握Matplotlib图表绘制基础等数据分析和可视化方法。

教学时数：6学时。

考核要点：掌握Python编程基础，数据分析与可视化方法。

第三章认识数据教学要点：1.理解和掌握数据对象和属性类型，数据的基本统计描述，掌握度量数据相似性和相异性的方法。

数据挖掘技术的基本原理与实现方法随着互联网技术的飞速发展，我们已经进入了一个数据时代。

大数据的出现让数据挖掘技术成为了当下最热门的技术之一。

数据挖掘技术从大量数据中寻找有用信息，将数据转化为知识和价值。

数据挖掘技术的应用范围非常广泛，行业涉及基础设施、医疗健康、金融服务、社交网络、教育等方面。

在此文章中，我们将探讨数据挖掘技术的基本原理和实现方法。

一、数据挖掘技术的基本原理数据挖掘技术主要由以下四个过程组成：数据采集、数据预处理、建模分析、模型评价。

这四个过程的详细介绍如下：1.数据采集数据采集是数据挖掘的第一步，数据的质量和数量决定了后续的数据挖掘效果。

数据采集分为内部数据采集和外部数据采集。

内部数据采集是指企业组织内部的数据采集工作；外部数据采集则指从外部数据源中获取的数据。

数据采集工作需要注意数据的完整性、准确性和时效性。

2.数据预处理数据预处理是数据挖掘的重要环节，在数据预处理中，我们需要对数据进行清洗、集成、转换和规约。

数据清洗主要是对数据中的噪音和异常值进行处理，保证数据的可靠性。

数据集成是将不同数据源的数据合并在一起形成一个整体数据集。

数据转换是将数据从一种形式转换为另一种形式，以便于后续的建模分析。

数据规约是将数据进行标准化、离散化等操作，以便于数据分析。

3.建模分析建模分析是数据挖掘的核心步骤，在此步骤中，我们需要选择正确的建模方法和算法。

常用的建模方法有分类、聚类和关联规则等。

分类是将数据分到已知的类别中，如二分类和多分类。

聚类则是将数据划分到未知的类别中，聚类算法常用K均值算法。

关联规则则是处理事务数据，找出事务中物品之间的关联性。

不同的建模方法需要选择不同的算法，如支持向量机、决策树、人工神经网络等。

4.模型评价模型评价是数据挖掘的最后一步，用于检验建模的效果。

最常用的评价方法有f1得分和ROC曲线。

f1得分是精准率和召回率的结合，成为一个综合的评价指标。

ROC曲线是探究分类场景下的真阳性率和假阳性率的关系，来评价算法的分类效果。

机器学习原理教案第一章：机器学习概述1.1 课程简介本课程旨在介绍机器学习的基本概念、原理和主要算法，帮助学生了解机器学习在领域的应用和发展。

通过学习，学生将掌握机器学习的基本理论，具备运用机器学习算法解决实际问题的能力。

1.2 教学目标（1）了解机器学习的定义、发展历程和分类；（2）掌握监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念；（3）了解机器学习的主要应用领域。

1.3 教学内容（1）机器学习的定义和发展历程；（2）机器学习的分类；（3）监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念；（4）机器学习的主要应用领域。

1.4 教学方法采用讲授、案例分析和讨论相结合的教学方法，引导学生了解机器学习的基本概念，掌握各类学习的特点及应用。

1.5 教学资源（1）教材：《机器学习》；（2）课件；（3）网络资源。

1.6 教学评价通过课堂讨论、课后作业和小组项目等方式，评估学生对机器学习基本概念的理解和应用能力。

第二章：监督学习2.1 课程简介本章介绍监督学习的基本原理和方法，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机等经典算法。

通过学习，学生将掌握监督学习的基本概念，了解不同算法的特点及应用。

2.2 教学目标（1）掌握监督学习的定义和特点；（2）了解线性回归、逻辑回归和支持向量机等基本算法；（3）学会运用监督学习算法解决实际问题。

2.3 教学内容（1）监督学习的定义和特点；（2）线性回归算法；（3）逻辑回归算法；（4）支持向量机算法；（5）监督学习在实际问题中的应用。

2.4 教学方法采用讲授、案例分析和上机实践相结合的教学方法，让学生深入了解监督学习的基本原理，熟练掌握相关算法。

2.5 教学资源（1）教材：《机器学习》；（2）课件；（3）上机实验教材；（4）网络资源。

2.6 教学评价通过上机实验、课后作业和课堂讨论等方式，评估学生对监督学习算法理解和应用能力。

第三章：无监督学习3.1 课程简介本章介绍无监督学习的基本原理和方法，包括聚类、降维等关键技术。

数据挖掘的原理及应用1. 数据挖掘概述数据挖掘是一种从大量数据中提取出有价值信息的过程。

它利用统计学、机器学习和数据库技术等方法，通过分析和挖掘数据中的模式、关联和规律，提供给决策者用于预测、分类和优化等目的的有用信息。

2. 数据挖掘的原理数据挖掘的原理包括数据预处理、特征选择、数据建模和模型评估等步骤。

2.1 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。

通过对原始数据进行预处理，可以消除数据中的噪音、缺失值和冲突等问题，提高挖掘结果的准确性和可靠性。

•数据清洗：去除数据中的噪音和异常值，确保数据的一致性和完整性。

•数据集成：将来自多个数据源的数据进行整合，消除冗余和重复的数据。

•数据转换：对数据进行统一的表示和编码，以适应挖掘算法的需求。

•数据规约：通过数据压缩和抽样等方法，减少数据集的规模，提高挖掘效率。

2.2 特征选择特征选择是从原始数据中选择最具有代表性和相关性的属性作为挖掘的特征。

它可以降低数据维度、提高模型的训练速度和预测精度。

特征选择的方法包括过滤法、包装法和嵌入法等。

过滤法基于统计指标和相关度等选择特征，包装法则使用机器学习算法评估特征的重要性，而嵌入法将特征选择纳入到训练模型的过程中。

2.3 数据建模数据建模是数据挖掘的核心步骤，它利用统计学、机器学习和人工智能等技术构建模型并进行训练。

常用的数据挖掘算法有决策树、朴素贝叶斯、聚类分析、关联规则等。

这些算法可以根据不同的问题和任务，进行分类、回归、聚类和关联分析等任务。

2.4 模型评估模型评估是对构建的挖掘模型进行性能评估，以确定模型的准确性和可靠性。

常用的模型评估指标包括准确率、召回率、F1值、ROC曲线等。

通过对模型的评估，可以选择最优模型并进行后续应用和优化。

3. 数据挖掘的应用数据挖掘在各个领域有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：•电子商务：通过挖掘用户的购买行为和偏好，推荐相似产品和个性化营销策略，提高销售额和用户满意度。

数据挖掘与机器学习（一）Part I 数据挖掘与机器学习一、数据挖掘、机器学习、深度学习的区别1、数据挖掘数据挖掘也就是data mining，是一个很宽泛的概念，也是一个新兴学科，旨在如何从海量数据中挖掘出有用的信息来。

数据挖掘这个工作BI（商业智能）可以做，统计分析可以做，大数据技术可以做，市场运营也可以做，或者用excel分析数据，发现了一些有用的信息，然后这些信息可以指导你的business，这也属于数据挖掘。

目前最常见的方式是结合机器学习的算法模型来实现数据挖掘。

2、机器学习machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个x->y的函数（映射），来做分类、聚类或者回归的工作。

之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的，例如广告的ctr预估，PB级别的点击日志在通过典型的机器学习流程可以得到一个预估模型，从而提高互联网广告的点击率和回报率；个性化推荐，还是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买，浏览和收藏日志，得到一个推荐模型，来预测你喜欢的商品。

3、深度学习deep learning，机器学习里面现在比较火的一个topic，本身是神经网络算法的衍生，在图像，语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果，所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。

总结：数据挖掘是个很宽泛的概念，数据挖掘常用方法大多来自于机器学习这门学科，深度总结学习也是来源于机器学习的算法模型，本质上是原来的神经网络。

二、数据挖掘体系数据挖掘：统计学、数据库系统、数据仓库、信息检索、机器学习、应用、模式识别、可视化、算法、高性能计算（分布式、GPU计算）三、数据挖掘的流程目前，越来越多的人认为数据挖掘应该属于一种知识发现过程（KDD：Knowledge Discovery in Database）。

KDD过程迭代序列：1、数据清理=》消除噪声和删除不一致数据2、数据集成=》多种数据源可以组合在一起3、数据选择=》从数据库中提取与分析任务相关数据4、数据变换=》通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式5、数据挖掘=》使用一定的模型算法提取数据模式6、模式评估=》根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式7、知识表示=》使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识总结数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。

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。

机器学习在数据挖掘中的应用随着互联网和物联网技术的不断发展，人们在各个领域都积累了大量的数据，如何从这些数据中提取有价值的信息已经成为当下十分重要的问题。

而机器学习作为一种新兴的数据挖掘技术，因其高效、准确、可扩展等特点，越来越被广泛应用于各个领域的数据挖掘中。

一、机器学习的基本原理机器学习的基本思想是通过机器自身的学习能力，从历史数据中总结出规律，为未来的决策提供依据。

机器学习的基本流程包括数据预处理、特征提取、模型训练和评估四个步骤。

其中，数据预处理是指对原始数据进行清洗、去噪和标准化处理等，以保证数据的质量；特征提取是将原始数据转化为能够被模型处理的特征向量，以便于模型对其进行学习和推断；模型训练是针对特征向量和标注数据进行模型的学习，从而得到可以预测或分类新样本的模型；评估是指对已训练好的模型进行测试和评估，以确定其性能和优化方向。

二、机器学习在数据挖掘中的应用1、商品推荐商品推荐是电子商务领域常见的问题之一，目的是为用户推荐可能感兴趣的商品，提高用户购买率和用户体验。

通过机器学习，可以从用户的历史购买记录、浏览行为、搜索关键词等多个方面进行数据挖掘，建立用户画像，并基于用户画像进行个性化推荐。

2、金融风险管理金融风险管理是银行、证券、保险等金融机构面临的重要挑战，其核心是对客户以及市场、信用等不确定因素进行评估和管理。

机器学习可以通过挖掘客户的历史财务数据、信用报告、历史交易记录等信息，建立客户画像，并基于客户画像进行风险评估和决策分析。

3、医学诊断机器学习在医学诊断领域也有广泛应用。

通过挖掘患者的生理参数、病历记录、影像数据等信息，建立患者的健康画像，并基于健康画像进行疾病预测、治疗决策等。

尤其是在肿瘤诊断方面，机器学习已经成为辅助医生诊断的重要手段之一。

4、智能驾驶随着自动驾驶车辆的不断发展，机器学习在驾驶领域也有着重要的应用。

通过挖掘车形态、环境、车速、激光雷达等多个方面的数据，建立驾驶模型，对车辆的状态和环境进行预测和决策，从而实现自动驾驶。

数据挖掘的基础原理与方法数据挖掘是一种从大量数据中发掘出隐含的、以前未知的、有用的信息和模式的过程。

它是通过应用统计学、机器学习、人工智能等相关领域的方法和算法，从大数据集中挖掘出有价值的知识。

在今天的大数据时代，数据挖掘成为许多领域中不可或缺的技术手段。

本文将介绍数据挖掘的基础原理与方法。

一、数据挖掘的定义与目标数据挖掘是指通过挖掘数据背后的特征和模式，发掘出对决策和行动具有积极影响的知识。

其目标包括但不限于预测、分类、聚类、关联规则挖掘等。

数据挖掘的过程主要包括数据的采集、数据的预处理、特征选择与提取、模型建立和评估等几个基本步骤。

二、数据挖掘的基础原理1. 统计学基础统计学是数据挖掘的基础，它提供了对数据进行描述、分析和预测的方法和技术。

常用的统计学方法包括概率论、假设检验、回归分析等，这些方法可以对数据进行描述和区分，帮助我们理解数据的特点和规律。

2. 机器学习基础机器学习是数据挖掘的核心技术之一，它通过构建模型和算法，自动地从数据中学习规律和知识。

常用的机器学习算法有决策树、支持向量机、神经网络等。

机器学习可以根据样本数据自动地进行模式识别和预测，为数据挖掘提供了有效的工具。

三、数据挖掘的方法1. 预测与分类预测是指根据已有数据的特征和模式，推测未来或未知数据的特征和模式。

而分类是预测的一种特殊形式，它将数据集划分为不同的类别。

预测和分类常用的方法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。

2. 聚类聚类是将数据集中的个体或对象，按照相似性进行分组或分类的过程。

聚类的目标是使得组内的个体或对象尽量相似，组间的个体或对象尽量不相似。

常用的聚类方法包括K-means聚类、层次聚类等。

3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是通过分析数据集中的项集和关联规则，发现事物之间的关联性和依赖性。

关联规则挖掘常用的方法有Apriori算法、FP-growth算法等。

四、数据挖掘的应用领域数据挖掘在众多领域中得到了广泛的应用。

数据挖掘复习概论✔机器学习机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近 论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。

机器学习理论主要是设计和分析一些 让计算机可以自动“学习”的算法。

机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规 律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。

因为学习算法中涉及了大量的统计 学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。

算法设 计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。

✔数据挖掘数据挖掘（英语：data mining）是一个跨学科的计算机科学分支。

它 是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。

数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。

数据挖掘是 ”数据库知识发现“ 的分析步骤。

✔机器学习和数据挖掘的关系机器学习是数据挖掘的主要工具。

数据挖掘不仅仅要研究、拓展、应用一些机器学习方法，还要通过许多非机器学习技术解决数据存储、大规模数据、数据噪音等更为实际的问题。

机器学习的涉及面更宽，常用在数据挖掘上的方法通常只是“从数据学习”，然则机器学习不仅仅可以用在数据挖掘上，一些机器学习的子领域甚至与数据挖掘关系不大，例如增强学习与自动控制等。

大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉。

✔基本术语泛化能力机器学习的目标是使得学到的模型能很好的适用于“新样本”, 而不仅仅是训练集合，我们称模型适用于新样本的能力为泛化(generalization)能力。

通常假设样本空间中的样本服从一个未知分布 ,样本从这个分布中独立获得，即“独立同分布”(i.i.d)。

一般而言训练样本越多越有可能通过学习获得强泛化能力的模型。

监督学习即样本是有标签的。

分类问题回归问题标注问题监督学习目的是学习一个由输入到输出的映射，称为模型。

模式的集合就是假设空间（hypothesis space）半监督学习少量标注数据，大量未标注数据利用未标注数据的信息，辅助标注数据，进行监督学习较低成本主动学习机器主动给出实例，教师进行标注利用标注数据学习预测模型KNN工作原理存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每个数据和所属分类输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签一般来说，只选择样本数据集中前 k 个最相似的数据。

学习数据挖掘的基本知识第一章：数据挖掘的定义和概念数据挖掘是指通过使用计算机技术和算法，从大量数据中自动发掘并提取出有价值的信息和知识的过程。

它可以帮助人们发现隐藏在数据背后的模式、关联和趋势，以辅助决策和预测未来的趋势。

在数据挖掘中，需要重点关注几个基本概念。

首先是数据采集，它包括从各种来源获取数据的过程，如数据库、互联网、传感器等。

其次是数据预处理，即对原始数据进行清洗和整理，以去除噪声、缺失值和异常样本，并进行归一化、编码等处理。

接下来是特征选择和转换，通过选择最具代表性的特征和将数据转换到合适的表示形式，以提高挖掘的精度和效率。

最后是模型构建和评估，选择适当的挖掘算法和模型进行训练和测试，并通过评估指标来评价挖掘结果的质量。

第二章：常用的数据挖掘技术和算法数据挖掘涵盖了多个技术和算法，下面介绍几种常用的技术和算法。

1. 关联规则挖掘：通过挖掘不同项之间的关联关系，发现在一个项集中某些项的出现往往导致了另一些项的出现。

例如，购买尿布的人也往往同时购买啤酒。

2. 分类和预测：通过对已有数据的特征和标签进行训练，构建分类模型或预测模型，用于对新数据进行分类或预测。

例如，通过分析患者的病历数据和疾病结果，建立疾病预测模型。

3. 聚类分析：将数据集中的对象按照相似性进行分组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。

例如，将顾客按购买行为进行分组，以便进行精准推荐。

4. 时间序列分析：对具有时间属性的数据进行分析和预测，揭示数据随时间变化的规律。

例如，通过分析过去几年的销售数据，预测未来几个季度的销售趋势。

第三章：数据挖掘过程中的常见问题和挑战在进行数据挖掘的过程中，可能会遇到一些常见问题和挑战。

1. 维度灾难：随着数据维度的增加，计算和存储的成本呈指数级增长。

因此，如何进行特征选择和降维是一个关键问题。

2. 数据质量：原始数据中可能包含噪声、缺失值和异常样本，这会对数据挖掘结果的准确性造成影响。

如何进行数据清洗和整理是一个必须解决的问题。