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机器学习与数据挖掘-清华大学

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机器学习与数据挖掘师的培训ppt课程安排

机器学习与数据挖掘师的培训ppt课程安排

案例二：基于K-means的客户细分
K值选择
选择合适的K值，将客户分成不同的群体。
模型构建
使用K-means算法对训练数据进行聚类，得 到不同的客户群体。
结果解释
对聚类结果进行解释，分析不同客户群体的 特征和需求。
应用方案
根据聚类结果制定个性化的营销策略，提高 企业营销效果。
案例三：基于神经网络的图像识别
Python编程语言的应用领域： Web开发、数据分析、机器学
习、数据挖掘等
Python编程语言在机器学习和 数据挖掘中的优势：丰富的库和 工具、高效的处理速度、易于学
习和使用
Python在机器学习中的应用
Python中的机器学 习库：Scikit-learn 、TensorFlow、 Keras等
自然语言处理
对人类语言进行理解和生成，实现人机对 话。
CHAPTER 03
数据挖掘基础
数据挖掘定义
数据挖掘定义
数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息和知识的关键技术。
数据挖掘与机器学习的关系
机器学习为数据挖掘提供了强大的工具和方法，使得数据挖掘更加 高效和准确。
数据挖掘的应用领域
数据挖掘广泛应用于金融、医疗、教育、商业等领域。
数据挖掘应用场景
金融领域
信用评分、欺诈检测、风险管 理等。
医疗领域
疾病预测、个性化医疗、药物 发现等。
教育领域
学生行为分析、教学质量评估 、课程推荐等。
商业领域
市场细分、客户分析、销售预 测等。
CHAPTER 04
Python编程语言在机器学习 和数据挖掘中的应用
Python编程语言介绍
Python编程语言的语法特点： 简洁、易读、可扩展性强

足下校园评估系统数据挖掘与机器学习答案

足下校园评估系统数据挖掘与机器学习答案

足下校园评估系统数据挖掘与机器学习答案1、问题:分类和回归属于哪一种学习任务？选项：A:监督学习B:半监督学习C:无监督学习D:强化学习答案: 【监督学习】2、问题:无监督学习的代表是（）。

选项：A:分类B:聚类C:回归D:强化学习答案: 【聚类】3、问题:机器学习可以用于哪些情形？选项：A:人类无法解释的专业知识B:模型需要基于大量数据C:当人类专业知识不存在D:模型必须定制答案: 【人类无法解释的专业知识;模型需要基于大量数据;当人类专业知识不存在;模型必须定制】4、问题:以下哪些属于监督学习？选项：A:朴素贝叶斯B:支持向量机C:聚类D:决策树答案: 【朴素贝叶斯;支持向量机;决策树】5、问题:机器学习的类型有？选项：A:半监督学习B:监督学习C:无监督学习D:强化学习答案: 【半监督学习;监督学习;无监督学习;强化学习】6、问题:有监督学习是分类同时定性的，而无监督学习是先聚类后定性的。

选项：A:正确B:错误答案: 【正确】7、问题:决策树是一种分类算法。

选项：A:正确B:错误答案: 【正确】第二讲机器学习的评估方法第二讲测验1、问题:不平衡问题的领域有？选项：A:医学诊断B:预测罕见事件C:检测欺诈D:预测故障/失效答案: 【医学诊断;预测罕见事件;检测欺诈;预测故障/失效】2、问题:基于划分方式的不同，模型评估方法可以分为（）。

选项：A:留出法B:交叉验证法C:自助法D:ROC和AUC答案: 【留出法;交叉验证法;自助法】3、问题:识别任务中，召回率是被预测为“正面”的测试数据中结果是正确的比例。

选项：A:正确B:错误答案: 【错误】分析：【识别任务中，精确度是被预测为“正面”的测试数据中结果是正确的比例，召回率是标签为“正面”的测试数据中预测正确的比例。

】【作业】第一讲机器学习简介第一次作业1、问题:判断附件中程序运行结果，并阐述原因。

简单描述all和any函数的逻辑。

评分规则: 【程序运行结果为”Not all positives”all函数判断向量时所有值都为真时为真。

3、《人工智能通识教程》(第2版)教学大纲20240710

3、《人工智能通识教程》(第2版)教学大纲20240710

《人工智能通识教程》（第2版）教学大纲一、课程基本信息• 课程名称：人工智能导论/ 人工智能概论• 课程代码：• 课程英文名称：AI-Introduction• 学时与学分：理论学时32，课外实践学时16，总学分2• 课程性质：必修课（选修课）• 适用专业：人工智能、大数据、计算机等工科专业（其他各专业）• 先修课程：略• 后续课程：机器学习、深度学习、智能机器人等二、课程目标学习本课程，通常旨在为学生奠定坚实的人工智能基础知识，培养其在人工智能领域的基本技能和理解能力。

以下是主要学习目标，可能会根据不同课程设置有所差异：1. 理解人工智能基础：掌握人工智能的基本概念、发展历程、主要分支领域（如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等）及其在现代社会中的应用。

2. 理论与技术基础：学习和理解支撑人工智能的核心算法和理论，包括搜索算法、知识表示、推理方法、决策制定、学习理论等。

3. 实践技能培养：通过编程实践和项目作业，掌握至少一种编程语言（如Python）在人工智能领域的应用，以及如何使用常见的AI框架和库（（如TensorFlow、PyTorch）。

4. 问题解决能力：培养分析和解决人工智能问题的能力，包括如何定义问题、选择合适的技术路线、设计并实施解决方案。

5. 伦理与社会责任：讨论人工智能技术的伦理和社会影响，理解隐私保护、数据安全、算法偏见等议题，培养负责任的AI开发与应用意识。

6. 创新与批判性思维：鼓励学生批判性地评估现有的AI技术，激发创新思维，探索AI在新领域的应用可能。

7. 沟通与团队合作：通过团队项目，提升与他人合作解决复杂问题的能力，以及有效沟通研究成果和想法的能力。

8. 持续学习能力：鉴于AI领域的快速变化，课程应培养学生自主学习的习惯，跟踪技术进展，适应未来可能出现的新技术、新理论。

这些目标旨在为学生构建一个全面的人工智能知识框架，不仅关注技术细节，也重视理论与实践的结合，以及技术的社会影响和伦理考量，为学生将来在AI 领域的深入研究或职业发展打下坚实的基础。

机器学习与数据挖掘笔试面试题

机器学习与数据挖掘笔试面试题
What is a decision tree? What are some business reasons you might want to use a decision tree model? How do you build a decision tree model? What impurity measures do you know? Describe some of the different splitting rules used by different decision tree algorithms. Is a big brushy tree always good? How will you compare aegression? Which is more suitable under different circumstances? What is pruning and why is it important? Ensemble models: To answer questions on ensemble models here is a :
Why do we combine multiple trees? What is Random Forest? Why would you prefer it to SVM? Logistic regression: Link to Logistic regression Here's a nice tutorial What is logistic regression? How do we train a logistic regression model? How do we interpret its coefficients? Support Vector Machines A tutorial on SVM can be found and What is the maximal margin classifier? How this margin can be achieved and why is it beneficial? How do we train SVM? What about hard SVM and soft SVM? What is a kernel? Explain the Kernel trick Which kernels do you know? How to choose a kernel? Neural Networks Here's a link to on Coursera What is an Artificial Neural Network? How to train an ANN? What is back propagation? How does a neural network with three layers (one input layer, one inner layer and one output layer) compare to a logistic regression? What is deep learning? What is CNN (Convolution Neural Network) or RNN (Recurrent Neural Network)? Other models: What other models do you know? How can we use Naive Bayes classifier for categorical features? What if some features are numerical? Tradeoffs between different types of classification models. How to choose the best one? Compare logistic regression with decision trees and neural networks. and What is Regularization? Which problem does Regularization try to solve? Ans. used to address the overfitting problem, it penalizes your loss function by adding a multiple of an L1 (LASSO) or an L2 (Ridge) norm of your weights vector w (it is the vector of the learned parameters in your linear regression). What does it mean (practically) for a design matrix to be "ill-conditioned"? When might you want to use ridge regression instead of traditional linear regression? What is the difference between the L1 and L2 regularization? Why (geometrically) does LASSO produce solutions with zero-valued coefficients (as opposed to ridge)? and What is the purpose of dimensionality reduction and why do we need it? Are dimensionality reduction techniques supervised or not? Are all of them are (un)supervised? What ways of reducing dimensionality do you know? Is feature selection a dimensionality reduction technique? What is the difference between feature selection and feature extraction? Is it beneficial to perform dimensionality reduction before fitting an SVM? Why or why not? and Why do you need to use cluster analysis? Give examples of some cluster analysis methods? Differentiate between partitioning method and hierarchical methods. Explain K-Means and its objective? How do you select K for K-Means?

高中信息技术课程教学中的数据挖掘与机器学习

高中信息技术课程教学中的数据挖掘与机器学习
高中信息技术课程教学 中的数据挖掘与机器学 习汇报人：
目录
添加目录标题
01
高中信息技术课程中的机器 学习教学
04
数据挖掘与机器学习概述
02
数据挖掘与机器学习在高中 信息技术课程中的融合教学
05
高中信息技术课程中的数据 挖掘教学
03
高中信息技术课程中数据挖 掘与机器学习的挑战与展望
06
添加章节标题
未来职业市场的需求。
培养解决问题能力：数据挖掘与机 器学习的应用场景广泛，融合教学 能够帮助学生学会运用所学知识解 决实际问题，培养他们的解决问题
能力。
融合教学的方法与策略
确定教学目标：明确数据挖 掘与机器学习在高中信息技 术课程中的教学目标，确保 教学内容与课程目标相符合。
设计教学流程：按照“引入概念-讲 解原理-实践操作-总结反馈”的流 程，设计每一节课的教学过程，帮 助学生逐步掌握数据挖掘与机器学
资源限制：数据挖掘和机器学习需要大量的计算资源，而在教学中，由于设备、网络等资源的限制，可能会影响教 学效果。
伦理问题：数据挖掘和机器学习涉及到大量的数据处理，如何保护学生的隐私和数据安全，是教学中需要关注的重 要问题。
应对挑战的策略与方法
提升教师专业素 养：加强教师培 训，提高教师对 数据挖掘和机器 学习的理解和应 用能力。
感谢您的观看
汇报人：
高中信息技术课 程中的数据挖掘 教学
数据挖掘教学内容
数据预处理：数据清洗、集成、转换、归一化等操作 数据挖掘算法：分类、聚类、关联规则等算法原理及实现 数据挖掘工具：常用工具及使用方法，如Python、R等 实际应用案例：数据挖掘在金融、医疗、电商等领域的应用
数据挖掘教学方法

大数据分析综合实践报告(3篇)

大数据分析综合实践报告(3篇)

第1篇一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。

大数据作为一种新型资源，蕴含着巨大的价值。

为了更好地理解和应用大数据技术，提升数据分析能力，我们团队开展了本次大数据分析综合实践。

本报告将对实践过程、实践成果以及实践体会进行详细阐述。

二、实践背景与目标1. 实践背景随着互联网、物联网、云计算等技术的普及，人类社会产生了海量数据。

这些数据不仅包括传统的文本、图像、音频、视频等，还包括社交媒体、传感器、电子商务等新型数据。

如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为当前数据科学领域的重要课题。

2. 实践目标（1）掌握大数据分析的基本方法和技术；（2）运用所学知识对实际数据进行处理和分析；（3）提高团队协作能力和解决问题的能力；（4）培养创新意识和实践能力。

三、实践内容与方法1. 数据采集与预处理（1）数据采集：根据实践需求，我们从互联网上获取了相关数据集，包括电商数据、社交媒体数据、气象数据等；（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等操作，确保数据质量。

2. 数据分析与挖掘（1）数据可视化：利用Python、R等编程语言，对数据进行可视化展示，直观地了解数据特征；（2）统计分析：运用统计方法对数据进行描述性分析，挖掘数据背后的规律；（3）机器学习：运用机器学习方法对数据进行分类、聚类、预测等分析，挖掘数据中的潜在价值。

3. 实践工具与平台（1）编程语言：Python、R；（2）数据库：MySQL、MongoDB；（3）数据分析工具：Jupyter Notebook、RStudio；（4）云计算平台：阿里云、腾讯云。

四、实践成果1. 数据可视化分析通过对电商数据的可视化分析，我们发现了以下规律：（1）消费者购买行为与时间、地区、产品类别等因素密切相关；（2）节假日、促销活动期间，消费者购买意愿明显增强；（3）不同年龄段消费者偏好不同，年轻消费者更倾向于追求时尚、个性化的产品。

2. 社交媒体情感分析利用社交媒体数据，我们对用户评论进行情感分析，发现以下结果：（1）消费者对产品的满意度较高，好评率较高；（2）消费者关注的产品功能主要集中在质量、价格、服务等方面；（3）针对消费者提出的问题，企业应加强售后服务，提高客户满意度。

清华大学大数据课程数据挖掘技术PPT课件

清华大学大数据课程数据挖掘技术PPT课件

什么是数据挖掘（Data Mining）？
Extraction of interesting (non-trivial, implicit, previously unknown and potentially useful) patterns or knowledge from huge amount of data
空缺值要经过推断而补上
第14页/共145页
如何补充缺失值
忽略元组：当类标号缺少时通常这么做（假定挖掘任务设计分类或描述），当每个属 性缺少值的百分比变化很大时，它的效果非常差。 人工填写空缺值：工作量大，可行性低
使用一个全局变量填充空缺值：比如使用unknown或-∞ 使用属性的平均值填充空缺值
使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值 使用最可能的值填充空缺值：使用像Bayesian公式或判定树这样的基于推断的方法
第11页/共145页
数据挖掘预处理的主要任务
数据清理
填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决 不一致性
数据集成
集成多个数据库、数据立方体或文件
数据变换
规范化和聚集
数据归约
得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得到相同或相 近的结果
数据离散化
数据归约的一部分，通过概念分层和数据的离散化来规约 数据，对数字型数据特别重要
第12页/共145页
数据清洗
脏数据：例如设备错误，人或者机器错误，传输错误等
不完整性：属性值缺失或者只有聚集数据 例如：phone=“”;
噪音：包含噪声、错误或者异常值 例如：salary=-10
不一致性: 例如：age=42，birthday=03-07-2010
假值： 例如：使用某一值填补缺失属性

综述--浅谈模式识别、数据挖掘、机器学习、人工智能及它们与数据融合的联系与区别

综述--浅谈模式识别、数据挖掘、机器学习、人工智能及它们与数据融合的联系与区别

浅谈模式识别、数据挖掘、机器学习、人工智能以及它们与数据融合的联系与区别目录一.模式识别： (4)1.1定义与简介： (4)1.2发展史： (4)1.3研究方向： (5)1.4主要方法： (5)1.5具体应用： (7)1.6未来发展： (8)二.数据挖掘： (9)2.1定义与简介： (9)2.2发展史： (9)2.3研究方向： (10)2.4主要方法： (10)2.5十大经典算法： (11)2.6具体应用： (14)2.7未来发展： (15)三.机器学习： (16)3.1定义与简介： (16)3.2发展史： (17)3.3研究方向： (18)3.4主要方法： (18)3.5具体应用： (19)3.6未来发展： (20)四.人工智能： (21)4.1定义及简介： (21)4.2发展史： (21)4.3研究方向： (22)4.4主要方法： (24)4.5具体应用： (25)4.6未来发展： (27)五，与多源数据融合的联系及区别 (27)参考文献 (29)一.模式识别：1.1定义与简介：模式识别（英语：Pattern Recognition），是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以及对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。

[1]模式还可分成抽象的和具体的两种形式。

前者如意识、思想、议论等，属于概念识别研究的范畴，是人工智能的另一研究分支。

应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。

这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。

模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。

我们把环境与客体统称为“模式”。

随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。

信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。

对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。

大拿个人简历

大拿个人简历

大拿个人简历大拿，男，1985年生，中国人。

专业技能：计算机科学与技术。

教育背景本科学历：清华大学计算机科学与技术系，2003-2007年。

主修课程包括数据结构、算法设计与分析、操作系统、计算机网络等。

并在大学期间取得了学校奖学金。

工作经历2007年-2010年：ABC科技公司，软件工程师在ABC科技公司担任软件工程师期间，主要负责开发和维护网络安全软件。

参与了项目的需求分析、系统设计、编码和测试等各个阶段，并与团队成员密切合作。

在该项目中，我熟悉了C/C++编程语言，并掌握了网络协议和安全算法的实现原理。

2010年-2012年：DEF互联网公司，高级工程师在DEF互联网公司担任高级工程师期间，我负责开发大数据处理和分析平台。

该平台能够处理海量数据，在数据挖掘和机器学习方面发挥重要作用。

我领导了一个开发团队，负责项目的架构设计和核心代码的实现。

此外，我还与公司内其他团队协作，提供相关技术支持和培训。

2012年-至今：GHI科技集团，高级研究员作为GHI科技集团的高级研究员，我的主要职责是进行前沿技术研究和创新。

在这个职位上，我参与了多个重要项目，并通过研究和实验推动了公司的技术进步。

同时，我也担任公司内部研讨会的主讲人，与其他研发人员分享我的研究成果和思考。

技术能力编程语言：精通C/C++，熟悉Python和Java。

后端开发：具备丰富的后端开发经验，擅长处理高并发、大数据量场景。

数据分析：熟练使用数据挖掘和机器学习算法，能够处理和分析大规模数据。

团队合作：具备良好的团队协作能力，擅长团队管理和沟通。

项目经验1. “网络安全软件开发”项目作为核心开发人员，参与了整个项目的开发过程。

我们成功地开发了一款网络安全软件，能够及时检测和阻止恶意软件和网络攻击。

该软件已在多个公司广泛应用，得到了用户的高度评价。

2. “大数据处理和分析平台”项目作为项目负责人，我领导了一个开发团队，成功地开发了一套大数据处理和分析平台。

《机器学习》课程教学大纲

《机器学习》课程教学大纲

《机器学习》课程教学大纲课程名称机器学习Machine Learning授课教师谢娟英课程类别专业必修课先修课程人工智能、统计学习理论、模式识别、工程优化适用学科范围计算机科学与技术开课形式讲授+项目实践开课学期第2学期学时40 学分 2一课程目的和基本要求机器学习研究计算机程序如何随着经验积累自动提高性能，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科，目前在很多领域得到成功应用，包括：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用等等。

机器学习课程的授课对象是计算机科学与技术等相关专业的研究生。

授课目标是使学生掌握机器学习中的核心算法与理论，并能使之应用于不同的领域，解决不同的实际问题，同时促进该领域的理论研究。

课程的基本要求包括：了解机器学习的基本概念与理论，掌握基本的机器学习算法等。

学习结束学生能根据自己的研究方向提交一份机器学习算法在其研究领域应用现状的研究进展报告。

机器学习课程需要有“人工智能”、“概率论”、“统计学”、“算法设计与分析”等课程作为器前驱课程。

二课程主要内容机器学习课程的主要内容包括：1. 机器学习介绍2. 归纳学习3. 决策树学习4. 集成学习5. 学习算法的实验评价6. 计算学习理论7. 规则学习与归纳逻辑程序设计8. 神经网络9. 支持向量机210. 贝叶斯学习11. 基于实例的学习12. 分本分类13. 聚类与无监督学习14. 自然语言学习三主要教材和参考书目[1]Tom Mitchell, Machine Learning McGraw Hill, 1997. （中译本：机器学习, Tom Mitchell著, 曾华军，张银奎等译, 机械工业出版社，2006.）[2]An Introduction of Support V ector Machines and other kernel_based learning methods.Cristianini N and Shawa-Taylor J. 机械工业出版社2005年影印（中译本：李国正等译. 支持向量机导论. 北京：电子工业出版社，2004.）四主要参考文献[1]The Nature of Statistical Learning Theory. V apnik V N. Springer- V erlag, New Y ork, 2000.（中译本：张学工译. 统计学习理论的本质. 北京：清华大学出版社，2000.）[2]Flach Peter A, Logical approaches to Machine Learning --- anoverview.[3]Quinlan JR. Induction of decision trees, Machine Learning, 19861, 81--106.[4]Mjolsness E, DeCoste D, Machine learning for science: State of the art and future prospects.Science, 2001, 293(5537): 2051-2055.[5]Ryszard Michalski S, Jaime Carbonell G, MitchellM Tom, Machine learning an artificialintelligence approach volume II, Morgan Kaufmann Publishers Inc. 1986[6]Machine Learning(journal)[7]Journal of Machine Learning Research (journal)[8]Neural Computation (journal)[9]Journal of Intelligent Systems(journal)[10]International Conference on Machine Learning (ICML) (conference)[11]Neural Information Processing Systems (NIPS) (conference五考核方式考核方式为笔试50% + 项目实践50%。

7 第七章数据分析-数据挖掘算法与应用(Python实现)-孙家泽-清华大学出版社

7 第七章数据分析-数据挖掘算法与应用(Python实现)-孙家泽-清华大学出版社
⑤ 数据展示 数据可视化
⑥ 撰写报告
西安邮电大学
1.1 背景知识
4 Python
Python语言的特点： Python是一门动态解释性的强类型定义语言，具有高
效的高级数据结构和简单而有效的面向对象编程的特性。 Python具有极强的可移植性、可扩展性和可嵌入性，
具有丰富且强大的库。它常被昵称为“胶水语言”，能 够把用其它语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松 地联结在一起。
机数生成的内置函数。
西安邮电大学
2.1 预备Βιβλιοθήκη 识1 NumpyNumPy是一个Python的第三方库，它功能强大，是一个由 多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。NumPy主 要用于数学、科学计算。现在一般会通过NumPy、Scipy和 Matplotlib结合来替代Matlab,是一个流行的技术计算平台。
创建等差数列数组
西安邮电大学
2.1 预备知识
2 Numpy常用方法
西安邮电大学
2.1 预备知识
3 Numpy矢量化计算
西安邮电大学
2.1 预备知识
3 Numpy的矢量化计算
西安邮电大学
1.2 预备知识
4 Numpy数组的索引和切片
方式 ndarray[n] ndarray[n:m] ndarray[:] ndarray[n:] ndarray[:n] ndarray[n,m]
西安邮电大学
1.1 背景知识
3 数据分析
数据分析的一般步骤： ③ 数据处理 原始数据必须经过处理或组织分析。通常是将结 构化数据放入表格的行和列中供进一步分析。 其中数据处理的常用方法有：数据清洗、数据加工、 数据计算等。
西安邮电大学

机器学习教学数据挖掘与模型训练

机器学习教学数据挖掘与模型训练

机器学习教学数据挖掘与模型训练机器学习（Machine Learning）是一种利用算法使计算机具有主动学习能力的领域，该领域的发展与应用已经成为当今社会的热点之一。

随着机器学习的迅速发展和应用，数据挖掘和模型训练成为机器学习教学中重要的环节。

本文将介绍机器学习教学中的数据挖掘与模型训练的相关知识和实践，以帮助读者更好地理解和运用机器学习。

一、数据挖掘在机器学习教学中，数据挖掘是指从大规模数据集中探索、分析和提取有价值信息的过程。

数据挖掘的目标是发现数据中的规律和模式，以支持决策和预测。

常用的数据挖掘技术包括聚类分析、分类算法和关联规则挖掘等。

1. 聚类分析聚类分析是将数据集中相似的数据对象分组或聚类到一起的技术。

聚类分析能够帮助我们发现数据对象之间的相似性和差异性，并将它们归类到不同的群组中。

常见的聚类算法有K均值算法和层次聚类算法等。

2. 分类算法分类算法是一种将未知数据对象映射到已知类别的过程。

通过分析已有标记好的数据对象，分类算法能够构建一个分类模型，从而对未知数据进行分类。

常见的分类算法有决策树、支持向量机和朴素贝叶斯等。

3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据集中的频繁项集和关联规则的技术。

通过分析事务数据集，关联规则挖掘能够揭示数据中的关联性，帮助我们发现商品之间的关联性和用户的购买习惯等。

常见的关联规则挖掘算法有Apriori算法和FP-Growth算法等。

二、模型训练模型训练是机器学习教学中另一个重要的环节，它涉及到通过训练算法从已有的数据中构建模型，并对未知数据进行预测和分类。

模型训练的过程主要包括数据预处理、特征选择、模型选择和模型评估等。

1. 数据预处理数据预处理是指对原始数据进行清洗和转换的过程，以提高数据质量和算法效果。

在数据预处理阶段，我们常常需要处理缺失值、异常值和重复值，进行数据标准化和归一化，以及对数据进行特征选择等操作。

2. 特征选择特征选择是指从原始数据中选择最具代表性和有用的特征，以减少特征维度和提高模型的泛化能力。

第6章 大数据分析与数据挖掘-大数据-李联宁-清华大学出版社

第6章 大数据分析与数据挖掘-大数据-李联宁-清华大学出版社

6.1 大数据的分析及应用
（1）描述型分析：发生了什么? • 这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数
据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。 • 例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通
过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地 理信息，就是“描述型分析”方法之一。 • 利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提 供的信息。例如 “各产品销售量统计表预警图”， 从图中可以明确的看到哪些商品的销售达到了销售 量预期。
于相当静态的模式。通过程序，创建基于稳 定数据模型的结构化数据。
• 数据集成工具用于从企业应用程序和事务型数据库 中提取、转换和加载数据到一个临时区域，在这个 临时区域进行数据质量检查和数据标准化，数据最 终被模式化到整齐的行和表。
6.1 大数据的分析及应用
6.1 大数据的分析及应用
（1）交易数据
• 大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构 化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型 进行分析，不仅仅包括销售终端POS机或电子商务 购物数据，还包括行为交易数据，例如Web网络服 务器记录的互联网点击流数据日志。
（2）人为数据
• 非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音 频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体 产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行 分析提供了丰富的数据源泉。
6.1 大数据的分析及应用
（3）移动数据
• 能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动 设备上的App应用程序都能够追踪和沟通无数事件 ，从App内的交易数据（如搜索产品的记录事件） 到个人信息资料或状态报告事件（如地点变更即报 告一个新的地理编码）。
（4）机器和传感器数据
• 这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表 、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用 电器。机器和传感器数据是来自新兴的物联网所产 生的主要例子。

数据挖掘、机器学习知识点

数据挖掘、机器学习知识点

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。

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Machine Learning and Data Mining 2009
线性感知机
中
国 1902年，James的神经元相互连接
科 1943年，McCulloch和Pitts的神经元工作方式
学 1949年，Hebb的学习律。
院
自
动 基于最小二乘的Rosenblatt的感 基函数：
化 知机(1956)，其本质是多变量空 L = 1D + 2I + 3G + 4S
研 究 所
过分强调独立性，使得描述任何一个问题，需要穷举出 所有可能。80年代，耗资巨大的CYC“失败”了。
需要统计方法成为共识。
Machine Learning and Data Mining 2009
20世纪80年代面临的选择
中
国 概率图模型(Bayes学派):
科
Markov随机场
学
Bayes网
研 间上的平均(回归)。
设计算法，确定，获得模型
究 所
贡献是：多变量回归的计算方法(神经网络)。
疑问是：只能解决线性问题，不能满足实际的需要。埋下
被批评的口实。
Machine Learning and Data Mining 2009
20世纪70年代面临的选择
中
国 科 学 院
统计优化(平均)： 线性感知机 统计模式识别
第九届机器学习 及其应用研讨会 2011年11月，清华大学
机器学习的困惑 与历史的启示
王珏
中国科学院自动化研究所
Machine Learning and Data Mining 2009
统计机器学习的麻烦
[采样]
统计机器学习
自
样本集
假设iid
然
[算法]
模 ？？？？？
模型
[交叉验证]
型 [设计实验]
人工神经网络(频率学派):
BP 统计机器学习
院
自 动 化
Gibbs[1902], Wright[1935]
Clifford[1971] Pearl[1988，89]
选择
研
结构学习的困难
字符识别，网络数据建模
究
先验的结构
误差界指导算法设计
所
先验概率分布
算法基于线性感知机
推断是NPC
无需先验知识，无推断
社会的需求
中
国 生物、网络、金融、经济和安全等众多领域，大变
科 学 院
量集合的海量数据不断涌出，社会迫切需要分析与 处理这些数据的有效理论、方法与技术。
自
动 寻找分析与处理大变量集合海量数据的新理念、理
化 研
论、方法与技术成为当前迫切的任务。
究
所
历史的故事
中国科学院自动化研究所
Machine Learning and Data Mining 2009
院
自 1991年，Vapnik借用在AI中的 贡献: (1)基于iid的误差界指导算法设
动 化
PAC，给出基于iid的误差界， 基于PAC的统计开始成为主流
计，(2)算法设计返回感知机，线性 算法，寻找线性空间(核映射)。
研 基于PAC理论，误差界以1-概率成立。这个参数在泛化意义下的解释： 究 理想，应该趋于0，但是，误差界将趋于无穷，成为平凡界。
复杂信息系统(结构)： 专家系统
句法模式识别
自 Duda and Hart[73]
If [D=0][G=A] then[L=0]
选择 动 从Bayes判别(分类)，
化 引入损失函数，变为正
If [I=0][G=A] then[L=0] If [D=1][I=1][G=A] then [L=1]
研 则化问题
究 所
非线性问题 计算效率
专家系统合理 复杂问题求解
实现智能系统的理想
Machine Learning and Data Mining 2009
AI
中
国 1956年，以复杂信息处理为契机，提出AI。其动机有二：
科 其一，发展处理符号的方法，其二，处理非线性问题。
学
院 自 动 化
1969年，M.Minsky发表颠覆性的报告， “Perceptron”。 表象是以XOR问题向以平均为基础的感知机发难，本质是 试图以结构方法代替平均。全书使用拓扑作为工具。
科 著(近1200页)，概率图模型。
学
院 自
结构(全局) + 平均(局部)
动
化
研 将平均放在局部，避免了维数灾问题，同时保证了泛化和
究 模型的可解释性，关键是结构，将局部的平均构造起来。
所
将问题考虑为求解Bayes问题
Machine Learning and Data Mining 2009
概率图模型的三个要素
P(G | I, D)
动
化
L
P(L | I, D, G) L只与G有关，与其他独立
考虑泛化为核心
Machine Learning and Data Mining 2009
统计机器学习
中
国 神经网络基于PAC的机器学习基于统计学的机器学习
科 学
1986年， Remulhart发表PDP报告，包含非线性BP算法，解决XOR,逼 近非线性函数。学术价值不大，人们开始重新尝试“平均”方法。
所 新世纪开始，统计学家加入SML，完全放弃PAC(Hastie)。
从ANN到SML，发展得力于对字符识别的成功
Machine Learning and Data Mining 2009
维数灾难
中
国 在高维空间(成百上千)建模，最大的危险就是空间大
科 的程度使得再多的样本，在这个空间上也是稀疏的。
特殊函数的逼近如果数据不充分，Fra bibliotek大变量集合下，
问题：模型是自中然国模科型吗学？院自如动何设化计研实究验所，获得新数据。
Machine Learning and Data Mining 2009
统计机器学习的困难：实验设计存在组合问题。iid成为与自然模 型无关的假设！
Machine Learning and Data Mining 2009
学
院 自 高维空间上的统计理论，多重积分是麻烦，补充“合适”
动 样本是麻烦。“同分布”只能停留在假设上，无法实施。
化
研
究
由于困难具有本质性，平均遇到大麻烦！
所
Machine Learning and Data Mining 2009
概率图模型
中
国 基于平均的研究已经过去20余年，2009年，Koller出版巨
中
国
科 学
一、表示
院
自 动
二、推断
化 研
三、学习
究
所
Machine Learning and Data Mining 2009
表示---I-map
中
国D
I
P(I,D,G,L,S)= P(I) P(D) P(G|I,D) P(L|G) P(S|I)
科
学
P(I)
院G
S
P(D | I) I与D相互独立
自