机器学习与数据挖掘-清华大学
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
《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
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
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)
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
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
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 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)。
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