數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)資料匯報人：XX2024-01-12數(shù)據(jù)挖掘概述機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)分類與預(yù)測技術(shù)聚類分析技術(shù)模型評估與優(yōu)化方法數(shù)據(jù)挖掘概述01數(shù)據(jù)挖掘定義數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取出有用信息和知識的過程，通過特定算法對數(shù)據(jù)進行處理和分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系和規(guī)律。數(shù)據(jù)挖掘背景隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法已無法滿足需求。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)，為處理和分析海量數(shù)據(jù)提供了有效手段。數(shù)據(jù)挖掘定義與背景數(shù)據(jù)挖掘可用于市場分析、客戶細分、銷售預(yù)測等，幫助企業(yè)制定更科學(xué)的決策。商業(yè)智能金融風(fēng)控醫(yī)療健康通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以識別欺詐行為、評估信用風(fēng)險，提高金融機構(gòu)的風(fēng)險管理水平。數(shù)據(jù)挖掘可用于疾病預(yù)測、藥物研發(fā)、個性化醫(yī)療等領(lǐng)域，提高醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量。030201數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用領(lǐng)域通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集建立分類模型或預(yù)測模型，對新數(shù)據(jù)進行分類或預(yù)測。分類與預(yù)測將數(shù)據(jù)分成不同的組或簇，使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)盡可能相似，不同組間的數(shù)據(jù)盡可能不同。聚類分析發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項之間的有趣聯(lián)系和規(guī)則，如購物籃分析中經(jīng)常一起購買的商品組合。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)時間序列數(shù)據(jù)中的周期性、趨勢性等模式，用于預(yù)測未來趨勢。時序模式挖掘數(shù)據(jù)挖掘常用方法機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)02機器學(xué)習(xí)是一種從數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)規(guī)律、學(xué)習(xí)模型，并利用這些模型和規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進行預(yù)測的算法和技術(shù)。機器學(xué)習(xí)定義根據(jù)學(xué)習(xí)方式和任務(wù)類型，機器學(xué)習(xí)可分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等。機器學(xué)習(xí)分類機器學(xué)習(xí)定義與分類監(jiān)督學(xué)習(xí)是從已知輸入和輸出數(shù)據(jù)的訓(xùn)練集中學(xué)習(xí)一個映射函數(shù)，使得對于新的輸入數(shù)據(jù)，可以預(yù)測其對應(yīng)的輸出。監(jiān)督學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于分類、回歸、序列標注等任務(wù)，如圖像識別、語音識別、自然語言處理等。監(jiān)督學(xué)習(xí)原理及應(yīng)用監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用監(jiān)督學(xué)習(xí)原理非監(jiān)督學(xué)習(xí)原理非監(jiān)督學(xué)習(xí)是從無標簽的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和特征，通過聚類、降維等方式挖掘數(shù)據(jù)的潛在信息。非監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用非監(jiān)督學(xué)習(xí)常用于聚類分析、異常檢測、數(shù)據(jù)可視化等場景，如市場細分、社交網(wǎng)絡(luò)分析等。非監(jiān)督學(xué)習(xí)原理及應(yīng)用深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個分支，通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。深度學(xué)習(xí)原理深度學(xué)習(xí)在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領(lǐng)域取得了顯著成果，如圖像分類、目標檢測、機器翻譯等。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)原理及應(yīng)用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)03數(shù)據(jù)清洗與去重數(shù)據(jù)清洗通過識別和糾正數(shù)據(jù)集中的錯誤、不一致和冗余信息，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的過程。這包括檢查拼寫錯誤、格式問題、非法值等，并進行相應(yīng)的修正。數(shù)據(jù)去重識別和刪除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄，確保數(shù)據(jù)的唯一性和準確性。去重操作可以根據(jù)一個或多個字段進行，以消除完全相同的記錄或相似度較高的記錄。從原始特征集合中選擇出與目標變量最相關(guān)的特征子集，以減少特征維度、提高模型性能和可解釋性。常用的特征選擇方法包括過濾法、包裝法和嵌入法。特征選擇通過轉(zhuǎn)換原始特征，創(chuàng)建新的特征來表示數(shù)據(jù)的潛在結(jié)構(gòu)和模式。特征提取方法如主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等，可以降低數(shù)據(jù)維度并揭示數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律。特征提取特征選擇與提取數(shù)據(jù)變換通過對原始數(shù)據(jù)進行數(shù)學(xué)變換或函數(shù)映射，改變數(shù)據(jù)的分布、形態(tài)或范圍，以滿足機器學(xué)習(xí)算法的輸入要求或提高模型的性能。常見的數(shù)據(jù)變換方法包括對數(shù)變換、Box-Cox變換等。數(shù)據(jù)歸一化將數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個特定的范圍（如[0,1]或[-1,1]），以消除不同特征之間的量綱差異和取值范圍對模型訓(xùn)練的影響。常見的歸一化方法包括最小-最大歸一化、Z-score歸一化等。數(shù)據(jù)變換與歸一化VS針對數(shù)據(jù)集中存在的缺失值，采取適當?shù)牟呗赃M行處理，以避免對模型訓(xùn)練產(chǎn)生負面影響。常見的缺失值處理方法包括刪除含有缺失值的記錄、使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充缺失值，或使用插值或預(yù)測模型來估計缺失值。異常值檢測識別和處理數(shù)據(jù)集中的異常值，這些異常值可能是由于測量錯誤、數(shù)據(jù)輸入錯誤或其他原因產(chǎn)生的。異常值檢測可以通過統(tǒng)計方法（如Z-score、IQR等）或機器學(xué)習(xí)算法（如孤立森林、DBSCAN等）來實現(xiàn)，對于檢測到的異常值可以采取刪除、替換或保留并標記等處理方式。缺失值處理缺失值處理與異常值檢測關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)04關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念及算法關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘中的一種重要技術(shù)，用于發(fā)現(xiàn)大型數(shù)據(jù)集中項之間的有趣關(guān)系。這些關(guān)系通常以條件概率的形式表示，形如“如果發(fā)生A，則很可能發(fā)生B”。關(guān)聯(lián)規(guī)則定義關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法主要分為兩類，即基于Apriori的算法和基于FP-Growth的算法。前者通過迭代查找頻繁項集，后者則利用前綴樹（FP-tree）結(jié)構(gòu)降低搜索空間。關(guān)聯(lián)規(guī)則算法分類Apriori原理Apriori算法是一種經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，它基于一個先驗知識，即頻繁項集的所有非空子集也必須是頻繁的。算法通過逐層搜索的迭代方法找出數(shù)據(jù)集中的頻繁項集。Apriori實現(xiàn)步驟首先，掃描數(shù)據(jù)集計算每個單項的支持度，生成頻繁1-項集的列表；然后，基于頻繁1-項集生成候選2-項集，再次掃描數(shù)據(jù)集計算支持度并篩選出頻繁2-項集；如此迭代，直到無法生成新的頻繁項集為止。Apriori算法原理及實現(xiàn)FP-Growth原理FP-Growth算法是一種高效的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，它采用分而治之的策略，通過構(gòu)建FP-tree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來壓縮數(shù)據(jù)集并直接挖掘頻繁項集，避免了Apriori算法中需要多次掃描數(shù)據(jù)集的缺點。要點一要點二FP-Growth實現(xiàn)步驟首先，掃描數(shù)據(jù)集一次構(gòu)建FP-tree；然后，從FP-tree中挖掘頻繁項集。挖掘過程從根節(jié)點開始，遍歷每個分支并生成條件模式基，然后基于條件模式基構(gòu)建條件FP-tree并遞歸挖掘頻繁項集。FP-Growth算法原理及實現(xiàn)支持度（Support）01支持度表示項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率。對于給定的項集X和事務(wù)數(shù)據(jù)庫D，支持度(X)是包含X的事務(wù)數(shù)與D中總事務(wù)數(shù)之比。置信度（Confidence）02置信度表示在包含X的事務(wù)中，同時也包含Y的比例。對于關(guān)聯(lián)規(guī)則X→Y，置信度(X→Y)是包含X和Y的事務(wù)數(shù)與包含X的事務(wù)數(shù)之比。提升度（Lift）03提升度表示在包含X的事務(wù)中，Y出現(xiàn)的概率與Y在全體事務(wù)中出現(xiàn)的概率之比。提升度大于1表示X和Y是正相關(guān)的，小于1表示X和Y是負相關(guān)的，等于1表示X和Y是獨立的。關(guān)聯(lián)規(guī)則評價指標分類與預(yù)測技術(shù)05分類算法定義分類算法是一種通過對已知類別訓(xùn)練集的學(xué)習(xí)，得到一個分類器，然后使用該分類器對新數(shù)據(jù)進行分類的算法。常見分類算法包括決策樹、貝葉斯、支持向量機、K近鄰、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。算法比較不同分類算法有各自的優(yōu)缺點，適用于不同的數(shù)據(jù)類型和場景。例如，決策樹易于理解和解釋，但可能過擬合；貝葉斯分類器對小規(guī)模數(shù)據(jù)表現(xiàn)良好，但需要假設(shè)數(shù)據(jù)服從某種分布；支持向量機適用于高維數(shù)據(jù)，但對參數(shù)和核函數(shù)選擇敏感。分類算法概述及比較決策樹通過遞歸地將數(shù)據(jù)集劃分為不同的子集，每個子集對應(yīng)一個決策樹的節(jié)點。劃分的依據(jù)是使得子集中的數(shù)據(jù)盡可能屬于同一類別。通過不斷劃分，最終得到一個樹狀結(jié)構(gòu)，用于對新數(shù)據(jù)進行分類。包括特征選擇、決策樹生成和剪枝。特征選擇常用方法有信息增益、增益率和基尼指數(shù)等；決策樹生成采用遞歸方式，根據(jù)選定的特征評估標準不斷劃分數(shù)據(jù)集；剪枝是為了防止過擬合，通過去掉一些子樹或葉節(jié)點來簡化決策樹。原理實現(xiàn)步驟決策樹分類算法原理及實現(xiàn)原理貝葉斯分類算法基于貝葉斯定理，通過計算待分類項屬于各個類別的概率，選擇概率最大的類別作為該待分類項的分類結(jié)果。它假設(shè)各個類別的先驗概率是已知的，或者可以通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)估計得到。實現(xiàn)步驟包括確定特征屬性、獲取訓(xùn)練樣本、計算先驗概率和條件概率、使用分類器進行分類。其中，計算先驗概率和條件概率是關(guān)鍵步驟，需要選擇合適的概率模型進行建模。貝葉斯分類算法原理及實現(xiàn)支持向量機（SVM）是一種二分類模型，它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器。SVM通過尋找一個超平面來對樣本進行分割，使得間隔最大化。對于非線性問題，可以通過核函數(shù)將樣本映射到高維空間，然后在高維空間中找到最優(yōu)超平面。原理包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、選擇核函數(shù)、參數(shù)尋優(yōu)和訓(xùn)練模型。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括標準化和歸一化等；核函數(shù)的選擇對SVM性能有很大影響，常用的核函數(shù)有線性核、多項式核和高斯核等；參數(shù)尋優(yōu)可以采用網(wǎng)格搜索、遺傳算法等方法；最后使用訓(xùn)練好的模型對新數(shù)據(jù)進行分類。實現(xiàn)步驟支持向量機分類算法原理及實現(xiàn)聚類分析技術(shù)06常見聚類算法K-means、DBSCAN、層次聚類、譜聚類、DBSCAN等。聚類算法定義聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，旨在將數(shù)據(jù)集中的對象分組，使得同一組（即簇）內(nèi)的對象相似度最大化，不同組之間的對象相似度最小化。算法比較各種聚類算法在處理不同類型和數(shù)據(jù)分布時具有各自的優(yōu)勢和局限性，例如，K-means適合處理球形簇，而DBSCAN可以識別任意形狀的簇。聚類算法概述及比較算法原理K-means算法通過迭代優(yōu)化簇內(nèi)對象的平均距離（即誤差平方和）來實現(xiàn)聚類。首先隨機選擇K個對象作為初始簇中心，然后將每個對象分配給最近的簇中心，重新計算簇中心并更新簇成員，直到簇中心不再發(fā)生變化或達到最大迭代次數(shù)。實現(xiàn)步驟數(shù)據(jù)預(yù)處理、初始化簇中心、分配對象到簇、更新簇中心、判斷是否滿足終止條件。優(yōu)缺點K-means算法具有簡單、快速且易于實現(xiàn)的優(yōu)點，但對初始簇中心和噪聲點敏感，且只能識別球形簇。K-means聚類算法原理及實現(xiàn)實現(xiàn)步驟從任意點開始，尋找其ε鄰域內(nèi)的點，若點數(shù)大于等于MinPts，則形成一個簇；否則標記為噪聲點。繼續(xù)尋找未被訪問的點，重復(fù)上述過程，直到所有點都被訪問。優(yōu)缺點DBSCAN算法可以識別任意形狀的簇，且對噪聲點具有魯棒性。然而，它對參數(shù)ε和MinPts敏感，且在處理高維數(shù)據(jù)時可能面臨性能問題。DBSCAN聚類算法原理及實現(xiàn)要點三算法原理層次聚類算法通過構(gòu)建嵌套的簇層次結(jié)構(gòu)來進行聚類。它可以是自底向上的凝聚法（Agglomerative），也可以是自頂向下的分裂法（Divisive）。凝聚法初始時將每個對象視為一個簇，然后逐步合并最相似的簇，直到滿足終止條件；分裂法則相反，從包含所有對象的單個簇開始逐步分裂。要點一要點二實現(xiàn)步驟構(gòu)建初始簇（凝聚法為單個對象，分裂法為所有對象），計算簇間距離，合并或分裂簇，更新簇層次結(jié)構(gòu)，判斷是否滿足終止條件。優(yōu)缺點層次聚類算法可以揭示數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)，且對初始條件不敏感。然而，它在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時可能面臨計算復(fù)雜度高的問題，且一旦合并或分裂操作完成，就無法撤銷。要點三層次聚類算法原理及實現(xiàn)模型評估與優(yōu)化方法07分類模型中最常用的評估指標，表示模型預(yù)測正確的樣本占總樣本的比例。準確率（Accuracy）針對某一類別而言，模型預(yù)測為該類別的樣本中實際為該類別的比例。精確率（Precision）針對某一類別而言，實際為該類別的樣本中被模型預(yù)測出來的比例。召回率（Recall）精確率和召回率的調(diào)和平均值，用于綜合評估模型的性能。F1值（F1Score）模型評估指標介紹模型選擇策略探討在參數(shù)空間中隨機采樣進行搜索，適用于參數(shù)較多的模型。隨機搜索（RandomSearch）將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗證集，通過多次訓(xùn)練和驗證來評估模型的性能，以避免過擬合或欠擬合。交叉驗證（Cross-validation）通過遍歷多種參數(shù)組合來尋找最優(yōu)的模型參數(shù)，適用于參數(shù)較少的模型。網(wǎng)格搜索（GridSearch）通過調(diào)整模型的超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、正則化系數(shù)等，來改善模型的性能。超參數(shù)調(diào)整選擇與目標變量相關(guān)性強的特征，去