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
《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。
数据挖掘基础 数据挖掘概念ppt课件
层次聚类树树状图
A
B
C
D
E
1.1 数据挖掘概述
1.1.2 数据挖掘常用算法概述
第一章 数据挖掘概念
在面对海量数据时，需要使用一定的算法，才能从中挖掘出有用的信息，下面介绍数 据挖掘中常用的算法。
1. 分类算法 (1) 决策树算法 决策树算法是一种典型的分类算法，首先利用已知分类的数据构造决策树，然后利用 测试数据集对决策树进行剪枝，每个决策树的叶子都是一种分类，最后利用形成的 决策树对数据进行分类。决策树的典型算法有ID3，C4.5，CART等。
1.1 数据挖掘概述
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
第一章 数据挖掘概念
2. Clementine(SPSS) 软件 Clementine是SPSS所发行的一种资料探勘工具，集成了分类、聚类和关联规则
等算法，Clementine提供了可视化工具，方便用户操作。其通过一系列节点来执行 挖掘过程，这一过程被称作一个数据流，数据流上面的节点代表了要执行的操作。 Clementine的资料可视化能力包含散布图、平面图及Web分析。
1.1 数据挖掘概述
第一章 数据挖掘概念
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
1. Weka软件
Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的全名是怀卡托智能 分析环境，是一款免费与非商业化的数据挖掘软件，基于Java环境下开源的机器学 习与数据挖掘软件。Weka的源代码可在其官方网站下载。它集成了大量数据挖掘算 法，包括数据预处理、分类、聚类、关联分析等。用户既可以使用可视化界面进行 操作，也可以使用Weka提供的接口，实现自己的数据挖掘算法。图形用户界面包括 Weka Knowledge Flow Environment和Weka Explorer。用户也可以使用Java语 言调用Weka提供的类库实现数据挖掘算法，这些类库存在于weka.jar中。
数据挖掘技术的基本原理与实现方法
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。
《机器学习基础》课件
第六章：机器学习工具
Python
掌握Python编程语言，成为机器学习的有力工具。
Scikit-learn
了解Scikit-learn开源库，提供了丰富的机器学习算 法和工具。
TensorFlow
学习使用TensorFlow框架，构建和训练深度学习模 型。
Keras
掌握Keras库，简化深度学习模型的构建和训练过 程。
第七章：机器学习实战
1
模型评估
2
了解如何评估机器学习模型的性能，并
选择合适的评性能，并处理数据 缺失、噪声等问题。
项目实践
从理论到实践，通过完成实际项目来应 用和巩固机器学习的知识。
过拟合和欠拟合问题
第五章：深度学习基础
1 深度学习的概念
介绍深度学习的基本原理和框架，了解神经 网络的基本结构和训练过程。
2 卷积神经网络
学习卷积神经网络的原理和应用，在计算机 视觉和自然语言处理等领域取得了重大突破。
3 循环神经网络
探索循环神经网络的原理和应用，适用于处 理序列数据和时序数据的任务。
4 递归神经网络
机器学习的应用场景
发现机器学习在各行各业的应用，从医疗保健 到金融、交通等行业的实例。
机器学习的误区
探讨常见的机器学习误区，例如过拟合、不合 理的预期和错误的特征选择。
第二章：数学基础
1 线性代数
学习线性代数的基本概念和矩阵运算，为后续机器学习算法打下坚实的数学基础。
2 概率论
理解概率的基本概念和常见分布，探索如何利用概率在机器学习中进行推理和决策。
第四章：无监督学习
1
聚类问题
数据挖掘-数据挖掘导论
2
数据
数据库 管理
数据仓库
数据挖掘
数据智能 分析
解决方案
图-- 数据到知识的演化过程示意描述
随着计算机硬件和软件的飞速发展，尤其是数据库技术与应用的日益普及，人 们面临着快速扩张的数据海洋，如何有效利用这一丰富数据海洋的宝藏为人类服务， 业已成为广大信息技术工作者的所重点关注的焦点之一。与日趋成熟的数据管理技 术与软件工具相比，人们所依赖的数据分析工具功能，却无法有效地为决策者提供 其决策支持所需要的相关知识，从而形成了一种独特的现象“丰富的数据，贫乏的 知识”。为有效解决这一问题，自二十世纪 9 年代开始，数据挖掘技术逐步发展起 来，数据挖掘技术的迅速发展，得益于目前全世界所拥有的巨大数据资源以及对将 这些数据资源转换为信息和知识资源的巨大需求，对信息和知识的需求来自各行各 业，从商业管理、生产控制、市场分析到工程设计、科学探索等。数据挖掘可以视 为是数据管理与分析技术的自然进化产物，如图-- 所示。
）。事实上， 一部人类文明发展史，就是在各种活动中，知识的创造、交流，再创造不断积累的 螺旋式上升的历史。
客观世界 客观世界
收集
数据 数据
分析
信息 信息
深入分析
知识 知识
决策与行动
图-- 人类活动所涉及数据与知识之间的关系描述
计算机与信息技术的发展，加速了人类知识创造与交流的这种进程，据德国《世 界报》的资料分析，如果说 ( 世纪时科学定律（包括新的化学分子式，新的物理关 系和新的医学认识）的认识数量一百年增长一倍，到本世纪 / 年代中期以后，每五 年就增加一倍。这其中知识起着关键的作用。当数据量极度增长时，如果没有有效 的方法，由计算机及信息技术来帮助从中提取有用的信息和知识，人类显然就会感 到像大海捞针一样束手无策。据估计，目前一个大型企业数据库中数据，约只有百 分之七得到很好应用。因此目前人类陷入了一个尴尬的境地，即“丰富的数据”（ *）而“贫乏的知识0（'
机器学习原理教案机器学习概述教案
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pdf
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)
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。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
*李航，《统计学习方法》，清华大学出版社，2013年5月
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问题一：如何表示样本？
• 向量表示法【本课程重点】 • 图表示法
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例子：图像识别
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例子：家庭用车判别
• 任务：把车分类 家庭用车/非家庭用车 • 样本：车 • 问题：如何把车表示成一个向量？选取哪些特征？ • 特征：价格，排量
• 类比学习（Learning by analogy）：利用二个不同领域（源域、目标域） 中的知识相似性，可以通过类比，从源域的知识（包括相似的特征和 其它性质）推导出目标域的相应知识，从而实现学习。例如，一个从 未开过货车的司机，只要他有开小车的知识就可完成开货车的任务。
• 归纳学习（Learning from induction）：教师或环境提供某概念的一些 实例或反例，让学生通过归纳推理得出该概念的一般描述。
等、根据模型预测明天是否下雨
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机器学习的关键问题
• 【表示】如何表示数据样本？
• 通常用一个向量来表示一个样本，向量中选用哪些特征是关键
• 【训练】如何找出规律【模型+策略+算法】*
• 通常变成一个选择题，给你n个候选的模型让你选。【模型】 • 确定选择的标准（什么样的模型才叫好模型）【策略】 • 如何快速地从n个模型中选出最好的【算法】
• 机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取 新的知识或技能，重新组织已有的知识 人类学习
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什么是数据挖掘(Data Mining)
• 数据挖掘常常也叫知识发现(Knowledge)，有多种文字不同但含义 接近的定义，例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有 用的、最终可理解的模式的非平凡过程” 。也可以顾名思义，数 据挖掘就是试图从海量数据中找出有用的知识----From U. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, R. Smyth. Knowledge discovery and data mining: Towards a unifying framework. In: Proc. KDD’96, Portland, OR, 82-88.
• 机械学习（Rote learning）：学习者无需任何推理或其它的知识转换， 直接吸取环境所提供的信息。如塞缪尔的跳棋程序。
• 示教学习（Learning from instruction）：学生从环境（教师或其它信息 源如教科书等）获取信息，把知识转换成内部可使用的表示形式，并 将新的知识和原有知识有机地结合为一体。
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归纳学习方法分类
• 监督学习(Supervised Learning)：监督学习是从标 记的训练数据来推断一个Biblioteka 能的机器学习任务。 如分类、回归。
• 非监督学习(Unsupervised Learning)：无监督学习 的问题是，在未标记的数据中，试图找到隐藏的 结构。如聚类、密度估计。
• 强化学习(Reinforcement Learning)：强化学习是机 器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动， 以取得最大化的预期利益。
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机器学习 vs. 数据挖掘
本课程内容
周志华，机器学习与数据挖掘。《中国计算机学会通讯》， 2007, 3(12): 35-44.
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机器学习和其他学科
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什么是大数据(Big Data)
• 4V理论
• 海量的数据规模（volume） • 快速的数据流转和动态的数据体系
（velocity） • 多样的数据类型（variety） • 巨大的数据价值（value）
Michele Banko, and Eric Brill. Scaling to Very Very Large Corpora for Natural Language Disambiguation.1I1n proceedings of ACL2001, page 26-33.
机器学习方法分类
对于一个新的数据样本，利 用学到的模型进行预测
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例子：天气预报
• 目标：预测明天北京会不会下雨 • 数据：过去10年北京每一天的天气数据
• 那天是否下雨：是/否 • 那天的前一天傍晚18点的气温、相对湿度、风向、风速、气压等(特征) • 某条数据: <18, 20, 东, 15, 80, 是>
• 训练：学习得到规律（模型） • 预测：给定今天傍晚18点的气温、相对湿度、风向、风速、气压
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大数据的魔力
• Google利用大数淘汰赛到决赛全部正确)
• 核心原因：大数据+机器学习
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大数据 vs. 机器学习
获取 存储
分析
高性能 计算
机器 学习
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数据“大” vs. 机器学习
• It’s not who has the best algorithm wins, it’s who has the most data. (成功的机器学习应用不是拥有最好的算法，而是拥有最多的数 据！)
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机器学习基本过程
表示 (Representation)
训练 (Training/Learning)
测试
(Testing/Predicting/ Inference)
将数据对象进行特征(feature) 化表示
给定一个数据样本集，从中 学习出规律（模型）
目标：该规律不仅适用于训 练数据，也适用于未知数据 (称为泛化能力)
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例子：心脏病预测
• 任务：预测病人是否会发心脏病 • 样本：病人 • 问题：如何把病人表示成一个向量？选取哪些特征？ • 特征：血糖，血压，血脂，心率
大数据核心技术之数据挖掘与机器学习技术探索及应用
第一章 机器学习及数据挖掘基本原理
王斌 中国科学院信息工程研究所
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目录
基本概念 典型应用
预备知识
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什么是机器学习(Machine Learning)
• 学习能力是人类智能的一种体现
• 机器学习是研究如何“利用经验来改善计算机系统自身的性能” 的学科----From T. M. Mitchell TM. Machine Learning . New York: McGraw-Hill, 1997.