Python数据挖掘与机器学习实战 - 选题
数据挖掘与信息技术考试 选择题 60题

1. 数据挖掘的主要目的是什么?A. 数据清洗B. 数据存储C. 从数据中提取有用信息D. 数据可视化2. 下列哪项不是数据挖掘的常见任务?A. 分类B. 聚类C. 数据备份D. 关联规则挖掘3. 在数据挖掘中,K-means算法属于哪一类?A. 分类算法B. 聚类算法C. 关联规则算法D. 回归算法4. 下列哪种数据类型最适合用于关联规则挖掘?A. 数值型数据B. 文本数据C. 二进制数据D. 图像数据5. 决策树算法中,信息增益用于衡量什么?A. 数据的纯度B. 数据的复杂度C. 数据的大小D. 数据的可靠性6. 在数据挖掘中,过拟合是指什么?A. 模型过于简单B. 模型过于复杂C. 模型训练时间过长D. 模型训练时间过短7. 下列哪个工具不是专门用于数据挖掘的?A. R语言B. PythonC. ExcelD. Hadoop8. 在数据挖掘中,ROC曲线用于评估什么?A. 模型的准确性B. 模型的复杂性C. 模型的稳定性D. 模型的泛化能力9. 下列哪种方法可以用于处理缺失数据?A. 删除含有缺失值的记录B. 用平均值填充缺失值C. 用中位数填充缺失值D. 以上都是10. 在数据挖掘中,交叉验证的主要目的是什么?A. 提高模型的准确性B. 减少模型的复杂性C. 评估模型的泛化能力D. 增加数据集的大小11. 下列哪种算法属于监督学习?A. K-meansB. AprioriC. 决策树D. 主成分分析12. 在数据挖掘中,特征选择的主要目的是什么?A. 减少数据维度B. 增加数据维度C. 提高数据质量D. 降低数据质量13. 下列哪种方法可以用于数据降维?A. 主成分分析B. 线性判别分析C. 独立成分分析D. 以上都是14. 在数据挖掘中,Bagging算法的主要目的是什么?A. 提高模型的准确性B. 减少模型的方差C. 增加模型的偏差D. 提高模型的复杂性15. 下列哪种算法属于集成学习?A. K-meansB. 随机森林C. 逻辑回归D. 支持向量机16. 在数据挖掘中,Boosting算法的主要目的是什么?A. 提高模型的准确性B. 减少模型的方差C. 增加模型的偏差D. 提高模型的复杂性17. 下列哪种方法可以用于处理类别不平衡问题?A. 过采样B. 欠采样C. 合成少数类过采样技术D. 以上都是18. 在数据挖掘中,AUC值用于评估什么?A. 模型的准确性B. 模型的复杂性C. 模型的稳定性D. 模型的泛化能力19. 下列哪种方法可以用于处理异常值?A. 删除异常值B. 用平均值替换异常值C. 用中位数替换异常值D. 以上都是20. 在数据挖掘中,交叉验证的常见类型包括哪些?A. 留一法B. K折交叉验证C. 随机划分交叉验证D. 以上都是21. 下列哪种算法属于无监督学习?A. K-meansB. 逻辑回归C. 决策树D. 支持向量机22. 在数据挖掘中,关联规则挖掘的主要目的是什么?A. 发现数据中的模式B. 分类数据C. 聚类数据D. 回归分析23. 下列哪种方法可以用于数据预处理?A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据变换D. 以上都是24. 在数据挖掘中,Apriori算法的主要目的是什么?A. 发现频繁项集B. 分类数据C. 聚类数据D. 回归分析25. 下列哪种方法可以用于数据可视化?A. 散点图B. 柱状图C. 热力图D. 以上都是26. 在数据挖掘中,PCA的主要目的是什么?A. 减少数据维度B. 增加数据维度C. 提高数据质量D. 降低数据质量27. 下列哪种方法可以用于数据集成?A. 数据合并B. 数据连接C. 数据融合D. 以上都是28. 在数据挖掘中,LDA的主要目的是什么?A. 减少数据维度B. 增加数据维度C. 提高数据质量D. 降低数据质量29. 下列哪种方法可以用于数据变换?A. 数据规范化B. 数据归一化C. 数据离散化D. 以上都是30. 在数据挖掘中,SVM的主要目的是什么?A. 分类数据B. 聚类数据C. 回归分析D. 发现频繁项集31. 下列哪种方法可以用于数据清洗?A. 删除重复记录B. 填充缺失值C. 纠正错误数据D. 以上都是32. 在数据挖掘中,随机森林的主要目的是什么?A. 分类数据B. 聚类数据C. 回归分析D. 发现频繁项集33. 下列哪种方法可以用于数据归一化?A. 最小-最大规范化B. Z-score规范化C. 小数定标规范化D. 以上都是34. 在数据挖掘中,逻辑回归的主要目的是什么?A. 分类数据B. 聚类数据C. 回归分析D. 发现频繁项集35. 下列哪种方法可以用于数据离散化?A. 等宽离散化B. 等频离散化C. 基于聚类的离散化D. 以上都是36. 在数据挖掘中,朴素贝叶斯的主要目的是什么?A. 分类数据B. 聚类数据C. 回归分析D. 发现频繁项集37. 下列哪种方法可以用于数据规范化?A. 最小-最大规范化B. Z-score规范化C. 小数定标规范化D. 以上都是38. 在数据挖掘中,KNN的主要目的是什么?A. 分类数据B. 聚类数据C. 回归分析D. 发现频繁项集39. 下列哪种方法可以用于数据融合?A. 数据合并B. 数据连接C. 数据集成D. 以上都是40. 在数据挖掘中,神经网络的主要目的是什么?A. 分类数据B. 聚类数据C. 回归分析D. 发现频繁项集41. 下列哪种方法可以用于数据连接?A. 内连接B. 外连接C. 全连接D. 以上都是42. 在数据挖掘中,遗传算法的主要目的是什么?A. 优化模型参数B. 分类数据C. 聚类数据D. 回归分析43. 下列哪种方法可以用于数据合并?A. 横向合并B. 纵向合并C. 交叉合并D. 以上都是44. 在数据挖掘中,马尔可夫链的主要目的是什么?A. 预测序列数据B. 分类数据C. 聚类数据D. 回归分析45. 下列哪种方法可以用于数据集成?A. 数据合并B. 数据连接C. 数据融合D. 以上都是46. 在数据挖掘中,隐马尔可夫模型的主要目的是什么?A. 预测序列数据B. 分类数据C. 聚类数据D. 回归分析47. 下列哪种方法可以用于数据变换?A. 数据规范化B. 数据归一化C. 数据离散化D. 以上都是48. 在数据挖掘中,条件随机场的主要目的是什么?A. 序列标注B. 分类数据C. 聚类数据D. 回归分析49. 下列哪种方法可以用于数据清洗?A. 删除重复记录B. 填充缺失值C. 纠正错误数据D. 以上都是50. 在数据挖掘中,深度学习的主要目的是什么?A. 分类数据B. 聚类数据C. 回归分析D. 发现频繁项集51. 下列哪种方法可以用于数据可视化?A. 散点图B. 柱状图C. 热力图D. 以上都是52. 在数据挖掘中,卷积神经网络的主要目的是什么?A. 图像识别B. 文本分类C. 语音识别D. 以上都是53. 下列哪种方法可以用于数据预处理?A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据变换D. 以上都是54. 在数据挖掘中,循环神经网络的主要目的是什么?A. 序列数据处理B. 图像识别C. 文本分类D. 语音识别55. 下列哪种方法可以用于数据集成?A. 数据合并B. 数据连接C. 数据融合D. 以上都是56. 在数据挖掘中,自编码器的主要目的是什么?A. 数据降维B. 数据增强C. 数据生成D. 以上都是57. 下列哪种方法可以用于数据变换?A. 数据规范化B. 数据归一化C. 数据离散化D. 以上都是58. 在数据挖掘中,生成对抗网络的主要目的是什么?A. 数据生成B. 数据增强C. 数据降维D. 以上都是59. 下列哪种方法可以用于数据清洗?A. 删除重复记录B. 填充缺失值C. 纠正错误数据D. 以上都是60. 在数据挖掘中,强化学习的主要目的是什么?A. 决策优化B. 分类数据C. 聚类数据D. 回归分析1. C2. C3. B4. C5. A6. B7. C8. D9. D10. C11. C12. A13. D14. B15. B16. A17. D18. D19. D20. D21. A22. A23. D24. A25. D26. A27. D28. A29. D30. A31. D32. A33. D34. A35. D36. A37. D38. A39. D40. A41. D42. A43. D44. A45. D46. A47. D48. A50. A51. D52. D53. D54. A55. D56. D57. D58. A59. D60. A。
数据挖掘课题选题举例

数据挖掘课题选题举例
以下是一些数据挖掘课题的选题举例:
1.用户行为分析:利用电商网站或移动应用的用户数据,分析用户的点击、浏览、购买等行为,预测用户行为趋势,提高推荐系统的精准度。
2.社交媒体情感分析:分析社交媒体上用户的评论、帖子等文本数据,了解用户对特定话题的情感倾向,帮助企业或组织更好地理解公众情绪。
3.客户流失预测:基于客户的历史数据,预测哪些客户可能会流失,以制定有针对性的客户保留策略,提高客户忠诚度。
4.医疗数据挖掘:利用医疗记录、生物信息数据等,进行疾病风险预测、药物疗效分析,为个性化医疗提供支持。
5.金融欺诈检测:基于用户的交易数据,建立欺诈检测模型,识别潜在的金融欺诈行为,保护金融系统的安全。
6.新闻文章主题挖掘:对新闻、文章等文本数据进行主题挖掘,了解舆论热点,帮助媒体和企业更好地了解公众关注点。
7.物联网数据分析:分析物联网设备生成的大量数据,优化设备运行、预测设备故障,提高物联网系统的效率。
8.电影评分预测:利用用户对电影的评分数据,建立预测模型,预测用户对未来电影的评分,提高电影推荐的准确性。
9.交通流量预测:利用交通摄像头、GPS等数据,预测城市交通流量,优化交通管理和规划。
10.教育数据挖掘:利用学生学习记录、测试成绩等数据,分析学生的学习行为,提供个性化的学习建议和教育资源。
这些课题涉及多个领域,可以根据具体兴趣和可获得的数据进行选择。
在选择课题时,考虑到数据的可获得性、问题的实际应用背景以及研究的可行性是很重要的。
python数据分析课后习题精选全文完整版

python数据分析课后习题B. 数据合并按照合并轴⽅向主要分为左连接、右连接、内连接和外连接C. 预处理过程主要包括数据清洗、数据合并、数据标准化和数据转换,它们之间存在交叉,没有严格的先后关系D. 数据标准化的主要对象是类别型的特征3. (单选题)以下关于缺失值检测的说法中,正确的是(B)。
A. null 和 notnull 可以对缺失值进⾏处理B. dropna⽅法既可以删除观测记录,亦可以删除特征C. fillna⽅法中⽤来替换缺失值的值只能是数据框D. pandas 库中的interpolate 模块包含了多种插值⽅法4. (单选题)关于标准差标准化,下列说法中错误的是(B)。
A. 经过该⽅法处理后的数据均值为0,标准差为1B. 可能会改变数据的分布情况C.Python中可⾃定义该⽅法实现函数:def StandardScaler(data):data=(data-data.mean())/data.std()return dataD. 计算公式为X*=(X-`X)/σ5. (单选题)以下关于pandas数据预处理说法正确的是(D)。
A. pandas没有做哑变量的函数B. 在不导⼈其他库的情况下,仅仅使⽤pandas 就可实现聚类分析离散化C. pandas 可以实现所有的数据预处理操作D. cut 函数默认情况下做的是等宽法离散化6. (单选题)以下关于异常值检测的说法中错误的是(D)。
A. 3σ原则利⽤了统计学中⼩概率事件的原理B. 使⽤箱线图⽅法时要求数据服从或近似服从正态分布C. 基于聚类的⽅法可以进⾏离群点检测D. 基于分类的⽅法可以进⾏离群点检测7. (单选题)有⼀份数据,需要查看数据的类型,并将部分数据做强制类型转换,以及对数值型数据做基本的描述性分析。
下列的步骤和⽅法正确的是(A)。
A. dtypes 查看类型,astype 转换类别,describe 描述性统计B. astype 查看类型,dtypes转换类别,describe描述性统计C. describe查看类型,astype转换类别,dtypes描述性统计D. dtypes 查看类型,describe 转换类别,astype 描述性统计8. (单选题)下列与标准化⽅法有关的说法中错误的是(A)。
数据挖掘与分析考试试题

数据挖掘与分析考试试题一、选择题(每题 3 分,共 30 分)1、以下哪个不是数据挖掘的主要任务?()A 分类B 聚类C 数据清洗D 关联规则挖掘2、在数据挖掘中,以下哪种方法常用于处理缺失值?()A 直接删除包含缺失值的记录B 用平均值填充缺失值C 用中位数填充缺失值D 以上方法都可以3、决策树算法中,用于选择最佳分裂特征的指标通常是()A 信息增益B 基尼系数C 准确率D 召回率4、以下哪个不是聚类算法?()A KMeans 算法B 层次聚类算法C 朴素贝叶斯算法D DBSCAN 算法5、数据挖掘中的关联规则挖掘,常用的算法是()A Apriori 算法B C45 算法C KNN 算法D SVM 算法6、以下哪种数据预处理方法可以用于将连续型特征转换为离散型特征?()A 标准化B 归一化C 分箱D 主成分分析7、在构建分类模型时,如果数据集存在类别不平衡问题,以下哪种方法可以解决?()A 过采样B 欠采样C 调整分类阈值D 以上方法都可以8、以下哪个指标常用于评估分类模型的性能?()A ROC 曲线下面积B 均方误差C 平均绝对误差D 决定系数9、对于高维数据,以下哪种方法可以进行降维?()A 因子分析B 线性判别分析C 主成分分析D 以上方法都可以10、以下关于数据挖掘的描述,错误的是()A 数据挖掘可以发现隐藏在数据中的模式和关系B 数据挖掘需要大量的数据C 数据挖掘的结果一定是准确无误的D 数据挖掘是一个反复迭代的过程二、填空题(每题 3 分,共 30 分)1、数据挖掘的一般流程包括:________、________、________、________、________和________。
2、分类算法中,常见的有________、________、________等。
3、聚类算法中,KMeans 算法的基本思想是:________。
4、关联规则挖掘中,常用的度量指标有________、________等。
机器学习实训课程学习总结基于Python的数据挖掘与分析

机器学习实训课程学习总结基于Python的数据挖掘与分析机器学习实训课程学习总结——基于Python的数据挖掘与分析机器学习实训课程的学习对于我来说是一次宝贵的经验。
这门课程主要基于Python的数据挖掘与分析,下面是我对这门课程的学习总结和反思。
在课程的开始阶段,我对机器学习的概念和应用有了更深入的了解。
通过老师讲解和课程资料的学习,我了解到机器学习是一门涵盖统计学、数学和计算机科学等多个学科的交叉领域。
我了解到机器学习的算法可以用来通过模型拟合和预测数据,并从中发现隐藏的模式和趋势。
通过这些了解,我对机器学习的兴趣和热情更加高涨。
在课程的实践阶段,我学习了一些基本的Python编程知识,并应用这些知识进行数据挖掘和分析。
我学习了大量的数据预处理的方法和技巧,例如数据清洗、缺失值处理和异常值检测等。
我还学习了不同的数据可视化方法,包括绘制线图、柱状图和散点图等。
通过这些实践,我深入理解了数据分析的基本概念和方法,并对Python编程的能力有了明显的提升。
在课程的进一步学习中,我开始接触到了一些常用的机器学习算法,例如线性回归、逻辑回归和决策树等。
我学习了这些算法的原理和应用,并通过Python编程实现了这些算法。
通过实践和实验,我深入了解了不同算法的优缺点以及适用场景。
我也学习了一些模型评估的方法和技巧,例如交叉验证和学习曲线等,这些方法可以帮助我们评估模型的性能并选择最佳的模型。
在课程的最后阶段,我们进行了一个实际的数据挖掘项目。
在项目中,我们需要根据给定的数据集,通过机器学习算法预测某个目标变量。
这个项目让我对机器学习的实际应用有了更深入的了解。
在团队合作中,我们共同制定了项目计划、分工合作,并最终成功完成了项目。
通过这个项目,我不仅巩固了之前学到的知识和技能,还学到了很多实践中的经验和教训。
总的来说,机器学习实训课程是一门非常实用和有趣的课程。
通过学习这门课程,我不仅学到了机器学习的基本概念和方法,还培养了Python编程和数据分析的能力。
基于python的数据挖掘实验题目

基于python的数据挖掘实验题目共20个1. 数据导入与初步探索-从CSV文件中导入数据集,了解数据的基本信息,如列名、数据类型、缺失值等。
2. 数据清洗与预处理-处理缺失值:对缺失值进行填充或删除,并解释你的选择。
-处理异常值:检测并处理异常值,使用适当的方法。
3. 探索性数据分析(EDA)-绘制数据分布图,如直方图、箱线图等,分析数据的分布情况。
-计算相关系数矩阵,分析变量之间的相关性。
4. 特征工程-创建新的特征:基于现有特征创建新的特征,解释其背后的逻辑。
-特征缩放:使用标准化或归一化对特征进行缩放。
5. 数据集划分与建模-将数据集划分为训练集和测试集。
-使用决策树、随机森林或其他算法建立分类或回归模型。
6. 模型评估与调优-评估模型性能:使用准确率、精确率、召回率等指标评估模型性能。
-超参数调优:尝试不同的超参数组合,选择最优的模型。
7. 交叉验证-使用交叉验证评估模型性能。
-分析模型在不同折上的表现,讨论模型的泛化能力。
8. 特征选择-使用特征选择方法选择最重要的特征。
-分析选择特征的原因和影响。
9. 时间序列分析-对时间序列数据进行分析,如趋势、周期性等。
-使用滑动窗口或指数加权移动平均进行平滑。
10. 聚类分析-使用K均值聚类或层次聚类对数据进行聚类。
-分析每个簇的特征与差异。
11. 异常检测-使用统计方法或机器学习方法检测异常值。
-分析异常值可能的原因。
12. 关联规则挖掘-使用Apriori算法挖掘数据集中的关联规则。
-解释挖掘到的规则的实际含义。
13. 文本挖掘-对文本数据进行分词、词频统计。
-使用TF-IDF进行特征提取。
14. 图挖掘-构建图数据结构,分析节点和边的属性。
-使用图算法探索网络结构。
15. 深度学习应用-使用深度学习模型(如神经网络)进行数据挖掘任务。
-分析深度学习在任务上的表现。
16. 集成学习-使用集成学习方法(如投票、堆叠)提升模型性能。
-分析集成学习对性能的影响。
数据挖掘考试题库及答案

数据挖掘考试题库及答案一、选择题1. 数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程,以下哪项不是数据挖掘的主要任务?A. 预测B. 分类C. 聚类D. 数据可视化答案:D2. 以下哪种技术不属于数据挖掘的常用方法?A. 决策树B. 支持向量机C. 关联规则D. 数据仓库答案:D3. 数据挖掘中,以下哪项技术常用于分类和预测?A. 神经网络B. K-均值聚类C. 主成分分析D. 决策树答案:D4. 在数据挖掘中,以下哪个概念表示数据集中的属性?A. 数据项B. 数据记录C. 数据属性D. 数据集答案:C5. 数据挖掘中,以下哪个算法用于求解关联规则?A. Apriori算法B. ID3算法C. K-Means算法D. C4.5算法答案:A二、填空题6. 数据挖掘的目的是从大量数据中提取______信息。
答案:有价值7. 在数据挖掘中,分类任务分为有监督学习和______学习。
答案:无监督8. 决策树是一种用于分类和预测的树形结构,其核心思想是______。
答案:递归划分9. 关联规则挖掘中,支持度表示某个项集在数据集中的出现频率,置信度表示______。
答案:包含项集的记录中同时包含结论的记录的比例10. 数据挖掘中,聚类分析是将数据集划分为若干个______的子集。
答案:相似三、判断题11. 数据挖掘只关注大量数据中的异常值。
()答案:错误12. 数据挖掘是数据仓库的一部分。
()答案:正确13. 决策树算法适用于处理连续属性的分类问题。
()答案:错误14. 数据挖掘中的聚类分析是无监督学习任务。
()答案:正确15. 关联规则挖掘中,支持度越高,关联规则越可靠。
()答案:错误四、简答题16. 简述数据挖掘的主要任务。
答案:数据挖掘的主要任务包括预测、分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
17. 简述决策树算法的基本原理。
答案:决策树算法是一种自顶向下的递归划分方法。
它通过选择具有最高信息增益的属性进行划分,将数据集划分为若干个子集,直到满足停止条件。
数据挖掘试题

单选题1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A)A. 关联规则发现 B。
聚类C。
分类 D。
自然语言处理3. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C)A。
频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D。
数据流挖掘4。
当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离?(B)A. 分类 B。
聚类 C。
关联分析 D. 隐马尔可夫链6。
使用交互式的和可视化的技术,对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务?(A)A。
探索性数据分析 B. 建模描述C。
预测建模 D。
寻找模式和规则11.下面哪种不属于数据预处理的方法? (D)A变量代换 B离散化 C 聚集 D 估计遗漏值12。
假设12个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱.等频(等深)划分时,15在第几个箱子内? (B)A 第一个B 第二个C 第三个D 第四个13.上题中,等宽划分时(宽度为50),15又在哪个箱子里? (A)A 第一个B 第二个C 第三个D 第四个16. 只有非零值才重要的二元属性被称作:( C )A 计数属性B 离散属性 C非对称的二元属性 D 对称属性17. 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法: (D)A嵌入 B 过滤 C 包装 D 抽样18.下面不属于创建新属性的相关方法的是: (B)A特征提取 B特征修改 C映射数据到新的空间 D特征构造22。
假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。
利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。
对属性income的73600元将被转化为:(D)A 0。
821B 1。
224C 1.458D 0。
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Python数据挖掘与机器学习实战—选题大纲(一组一章,第一章除外)
或从下列选题中选择:(除第1讲)
选题名称内容结构内容要求
第1讲
机器学习与Python库(该讲不可选)解释器Python3.6与IDE:Anaconda/Pycharm
1.Python基础:列表/元组/字典/类/文件
2.numpy/scipy/matplotlib/panda
的介绍和典型使用
3.多元高斯分布
4.典型图像处理
5.scikit-learn的介绍和典型使用
6.多种数学曲线
7.多项式拟合
8.快速傅里叶变换FFT
9.奇异值分解SVD
10.Soble/Prewitt/Laplacian算子
与卷积网络
代码和案例实践
1.卷积与(指数)移动平均线
2.股票数据分析
3.实际生产问题中算法和特征的关系
4.缺失数据的处理
5.环境数据异常检测和分析
第2讲回归线性回归
1.Logistic/Softmax回归
2.广义线性回归
3.L1/L2正则化
4.Ridge与LASSO
5.Elastic Net
6.梯度下降算法:BGD与SGD
7.特征选择与过拟合
8.Softmax回归的概念源头
9.最大熵模型
10.K-L散度
代码和案例实践
1.股票数据的特征提取和应用
2.泰坦尼克号乘客缺失数据处理和存活率
预测
3.环境检测数据异常分析和预测
4.模糊数据查询和数据校正方法
5.PCA与鸢尾花数据分类
6.二手车数据特征选择与算法模型比较
7.广告投入与销售额回归分析
8.鸢尾花数据集的分类
第3讲
决策树和随机森林熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息
1.最大似然估计与最大熵模型
2.ID3、C4.5、CART详解
3.决策树的正则化
4.预剪枝和后剪枝
5.Bagging
6.随机森林
7.不平衡数据集的处理
8.利用随机森林做特征选择
9.使用随机森林计算样本相似度
10.异常值检测
代码和案例实践
1.随机森林与特征选择
2.决策树应用于回归
3.多标记的决策树回归
4.决策树和随机森林的可视化
5.社会学人群收入预测
6.葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类
7.泰坦尼克乘客存活率估计
第4讲SVM 线性可分支持向量机
1.软间隔
2.损失函数的理解
3.核函数的原理和选择
4.SMO算法
5.支持向量回归SVR
6.多分类SVM
代码和案例实践:
1.原始数据和特征提取
2.调用开源库函数完成SVM
3.葡萄酒数据分类
4.数字图像的手写体识别
5.MNIST手写体识别
6.SVR用于时间序列曲线预测
7.SVM、Logistic回归、随机森林三者的
横向比较
第5讲聚类各种相似度度量及其相互关系
1.Jaccard相似度和准确率、召回率
2.Pearson相关系数与余弦相似度
3.K-means与K-Medoids及变种
4.AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用
5.密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)
6.谱聚类SC
7.聚类评价和结果指标
代码和案例实践:
1.K-Means++算法原理和实现
2.向量量化VQ及图像近似
3.并查集的实践应用
4.密度聚类的异常值检测
5.谱聚类用于图片分割
第6讲
隐马尔科夫模型
HMM 主题模型LDA
1.词潜入和word2vec
2.前向/后向算法
3.HMM的参数学习
4.Baum-Welch算法详解
5.Viterbi算法详解
6.隐马尔科夫模型的应用优劣比较
7.共轭先验分布
place平滑
9.Gibbs采样详解
代码和案例实践:
1.敏感话题分析
2.网络爬虫的原理和代码实现
3.LDA开源包的使用和过程分析
4.HMM用于中文分词
10.Metropolis-Hastings算法
11.MCMC
第7讲卷积神经网络卷积神经网络模型介绍
1.神经网络结构,滤波器,卷积,池化,激活
函数,反向传播
2.目标分类与识别、目标检测与追踪
l 经典AlexNet
3.高级卷积网络模型:VGG、ResNet、
GoogleLeNet、DenseNet
4.深度图片生成网络U-Net
5.物体检测:RCNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN,
FPN系列
代码和案例实践:
1.如何搭建自己的卷积神经网络
2.迁移学习(Transfer Learning)
3.基于CNN的图像识别
4.实时人脸检测系统(视频流处理+识别+
定位 RCNN)
N文本分类
6.卷积神经网络调参经验分享
第8讲
循环神经网络RNN进阶
1.RNN基本原理
2.LSTM、GRU
3.注意力机制(Attention)
4.编码器与解码器结构
5.语言特征提取:word2vec
6.循环神经网络进阶模型
7.搭配CNN使用,组成CNN+LSTM模型
8.Bi-LSTM双向循环神经网络结构
9.Seq2seq模型
代码和案例实践:
1.如何搭建自己的循环神经网络
2.图片标注与图片问答
3.智能对话和阅读理解
4.循环神经网络调参经验分享。