數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)課件

匯報(bào)人：2024-01-01數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)課件目錄數(shù)據(jù)挖掘概述機(jī)器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)集成學(xué)習(xí)方法與模型評估目錄深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘案例分析與實(shí)踐操作01數(shù)據(jù)挖掘概述數(shù)據(jù)挖掘定義與意義數(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(jìn)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)挖掘意義在信息化時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種重要的資源，數(shù)據(jù)挖掘能夠幫助企業(yè)、政府等組織更好地利用數(shù)據(jù)，提高決策效率和準(zhǔn)確性，發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)機(jī)會和市場趨勢。聚類分析將數(shù)據(jù)分成不同的組或簇，使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度較高，不同組之間的數(shù)據(jù)相似度較低。時序模式挖掘發(fā)現(xiàn)時間序列數(shù)據(jù)中的重復(fù)發(fā)生模式和趨勢，如股票價(jià)格波動、氣溫變化等。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)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。分類與預(yù)測通過訓(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(jìn)行分類或預(yù)測。數(shù)據(jù)挖掘常用方法通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)市場趨勢、客戶行為模式等，為企業(yè)決策提供支持。商業(yè)智能利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對信貸、保險(xiǎn)等金融領(lǐng)域進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估和預(yù)測。金融風(fēng)控通過數(shù)據(jù)挖掘分析醫(yī)療數(shù)據(jù)，提高疾病診斷和治療水平。醫(yī)療健康利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析社交網(wǎng)絡(luò)用戶行為，進(jìn)行個性化推薦和廣告投放。社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用場景02機(jī)器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法通過已有的訓(xùn)練樣本（即已知輸入和輸出）來訓(xùn)練模型，使其能夠?qū)π碌妮斎脒M(jìn)行預(yù)測。常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)（SVM）、決策樹等。非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法無需提前標(biāo)注訓(xùn)練樣本，而是通過發(fā)掘數(shù)據(jù)內(nèi)在的結(jié)構(gòu)和特征來進(jìn)行學(xué)習(xí)。常見的非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括聚類分析（如K-means）、降維算法（如主成分分析PCA）等。半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法結(jié)合了監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，利用部分有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和大量無標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以提高模型的性能。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)策略，以達(dá)到最大化累積獎勵的目標(biāo)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人控制、游戲AI等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類通過最小化預(yù)測值與真實(shí)值之間的均方誤差來求解最優(yōu)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對連續(xù)值的預(yù)測。線性回歸通過遞歸地構(gòu)建決策樹來實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分類或回歸。常見的決策樹算法包括ID3、C4.5和CART等。決策樹用于解決二分類問題，通過sigmoid函數(shù)將線性回歸的預(yù)測結(jié)果映射到[0,1]區(qū)間，表示樣本屬于正類的概率。邏輯回歸通過尋找一個超平面來最大化正負(fù)樣本之間的間隔，從而實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分類。SVM適用于高維數(shù)據(jù)和小樣本場景。支持向量機(jī)（SVM）監(jiān)督學(xué)習(xí)算法原理及實(shí)現(xiàn)K-means聚類通過迭代地將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分到K個簇中，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)盡可能相似，不同簇間的數(shù)據(jù)點(diǎn)盡可能不同。K-means適用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的球形簇結(jié)構(gòu)。主成分分析（PCA）通過線性變換將原始數(shù)據(jù)投影到一個低維空間中，同時保留數(shù)據(jù)的主要特征。PCA可用于數(shù)據(jù)降維和可視化。自編碼器一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過編碼器和解碼器兩部分實(shí)現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的壓縮和重構(gòu)。自編碼器可用于數(shù)據(jù)降維、特征提取和異常檢測等任務(wù)。層次聚類通過逐層構(gòu)建嵌套的簇結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的聚類。常見的層次聚類方法包括凝聚法和分裂法。非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法原理及實(shí)現(xiàn)03數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程缺失值處理刪除、填充（均值、中位數(shù)、眾數(shù)、插值等）異常值處理刪除、替換、分箱等數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換對數(shù)轉(zhuǎn)換、Box-Cox轉(zhuǎn)換等文本數(shù)據(jù)清洗去除停用詞、詞干提取、詞性還原等數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換方法過濾法（卡方檢驗(yàn)、信息增益、相關(guān)系數(shù)等）、嵌入法（L1正則化、隨機(jī)森林等）、包裝法（遞歸特征消除等）主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）、局部線性嵌入（LLE）等特征選擇與降維技術(shù)降維技術(shù)特征選擇Z-score標(biāo)準(zhǔn)化，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布標(biāo)準(zhǔn)化歸一化正則化白化Min-Max歸一化，將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]或[-1,1]的區(qū)間內(nèi)L1正則化、L2正則化等，用于防止過擬合和提高模型泛化能力對數(shù)據(jù)進(jìn)行去相關(guān)和方差歸一化處理，使得處理后的數(shù)據(jù)具有相同的方差數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化處理04經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)03模型訓(xùn)練與優(yōu)化演示如何使用Python和Scikit-learn庫進(jìn)行線性回歸模型的訓(xùn)練和優(yōu)化，包括超參數(shù)調(diào)整、交叉驗(yàn)證等技巧。01線性回歸模型原理詳細(xì)解釋線性回歸模型的數(shù)學(xué)原理，包括損失函數(shù)、梯度下降等概念。02數(shù)據(jù)預(yù)處理介紹數(shù)據(jù)清洗、特征選擇、特征縮放等預(yù)處理步驟，以提高模型性能。線性回歸模型訓(xùn)練與優(yōu)化邏輯回歸模型原理闡述邏輯回歸模型的數(shù)學(xué)原理，包括Sigmoid函數(shù)、最大似然估計(jì)等概念。二分類與多分類問題介紹如何使用邏輯回歸模型處理二分類和多分類問題，以及相應(yīng)的評估指標(biāo)。模型訓(xùn)練與優(yōu)化演示如何使用Python和Scikit-learn庫進(jìn)行邏輯回歸模型的訓(xùn)練和優(yōu)化，包括正則化、特征選擇等技巧。邏輯回歸模型分類預(yù)測SVM原理詳細(xì)解釋支持向量機(jī)（SVM）的原理，包括間隔最大化、核函數(shù)等概念。分類與回歸問題介紹如何使用SVM處理分類和回歸問題，以及相應(yīng)的評估指標(biāo)。模型訓(xùn)練與優(yōu)化演示如何使用Python和Scikit-learn庫進(jìn)行SVM模型的訓(xùn)練和優(yōu)化，包括參數(shù)調(diào)整、核函數(shù)選擇等技巧。同時，探討SVM在大數(shù)據(jù)集上的可擴(kuò)展性和性能優(yōu)化方法。支持向量機(jī)（SVM）分類器應(yīng)用05集成學(xué)習(xí)方法與模型評估Boosting方法通過迭代的方式訓(xùn)練基模型，每個基模型都會重點(diǎn)關(guān)注之前模型預(yù)測錯誤的樣本，最終得到強(qiáng)模型，降低模型偏差。Stacking方法通過訓(xùn)練一個元模型來整合多個基模型的預(yù)測結(jié)果，提高模型性能。Bagging方法通過自助采樣法得到多個數(shù)據(jù)集，分別訓(xùn)練基模型，然后綜合各個基模型的預(yù)測結(jié)果，降低模型方差。集成學(xué)習(xí)方法原理及實(shí)現(xiàn)AUC值ROC曲線下的面積，用于評估二分類模型的性能。F1值精確率和召回率的調(diào)和平均值，用于綜合評估模型性能。召回率實(shí)際為正類的樣本中被正確預(yù)測為正類的比例。準(zhǔn)確率分類問題中，模型預(yù)測正確的樣本占總樣本的比例。精確率正類樣本被正確預(yù)測為正類的比例。模型評估指標(biāo)介紹ABCD模型調(diào)優(yōu)策略探討超參數(shù)調(diào)整通過網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索等方法尋找最佳的超參數(shù)組合，提高模型性能。模型融合將多個模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行融合，提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。特征選擇通過去除冗余特征、選擇重要特征等方法提高模型的泛化能力。交叉驗(yàn)證通過將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，多次訓(xùn)練并評估模型性能，以獲得更準(zhǔn)確的評估結(jié)果。06深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，模擬生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能。神經(jīng)元模型前向傳播算法反向傳播算法輸入信號通過神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)向前傳播，得到輸出結(jié)果。根據(jù)輸出結(jié)果與真實(shí)結(jié)果的誤差，反向調(diào)整神經(jīng)元權(quán)重。030201神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理介紹通過卷積核提取圖像特征，實(shí)現(xiàn)局部感知和權(quán)值共享。卷積層降低數(shù)據(jù)維度，提高模型泛化能力。池化層對提取的特征進(jìn)行整合和分類。全連接層LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等。經(jīng)典CNN模型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）圖像處理應(yīng)用循環(huán)神經(jīng)單元輸入序列數(shù)據(jù)，通過循環(huán)神經(jīng)單元向前傳播，得到輸出結(jié)果。前向傳播算法反向傳播算法經(jīng)典RNN模型01020403簡單RNN、LSTM、GRU等。具有記憶功能的神經(jīng)元，能夠處理序列數(shù)據(jù)。根據(jù)輸出結(jié)果與真實(shí)結(jié)果的誤差，反向調(diào)整循環(huán)神經(jīng)單元權(quán)重。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）序列數(shù)據(jù)處理應(yīng)用07數(shù)據(jù)挖掘案例分析與實(shí)踐操作電商推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)推薦算法原理詳細(xì)介紹協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦、深度學(xué)習(xí)等推薦算法的原理和實(shí)現(xiàn)方法。數(shù)據(jù)預(yù)處理講解如何從海量數(shù)據(jù)中提取有用信息，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取、數(shù)據(jù)降維等技術(shù)。推薦系統(tǒng)架構(gòu)分析推薦系統(tǒng)的整體架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)層、算法層、應(yīng)用層等，以及各層之間的交互和通信。實(shí)戰(zhàn)案例通過具體案例，演示如何使用Python等編程語言實(shí)現(xiàn)電商推薦系統(tǒng)，包括算法選擇、參數(shù)調(diào)整、效果評估等步驟。風(fēng)控模型原理介紹常用的金融風(fēng)控模型，如邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林等，以及它們的原理和應(yīng)用場景。模型評估與優(yōu)化分析模型評估的常用指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等，以及模型優(yōu)化的方法，如參數(shù)調(diào)整、集成學(xué)習(xí)等。特征工程講解如何從原始數(shù)據(jù)中提取有用的特征，包括特征構(gòu)造、特征選擇、特征變換等技術(shù)。實(shí)戰(zhàn)案例通過具體案例，演示如何使用Python等編程語言實(shí)現(xiàn)金融風(fēng)控模型，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、評估與優(yōu)化等步驟。金融風(fēng)控模型構(gòu)建與優(yōu)化醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘概述醫(yī)療數(shù)據(jù)預(yù)處理