數(shù)據(jù)挖掘概述P63課件

數(shù)據(jù)挖掘概述p63課件?

數(shù)據(jù)挖掘背景與意義?

數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)?

常用算法介紹及原理分析?

機器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用?

深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用?

實踐案例分析與討論?

總結(jié)與展望CHAPTER數(shù)據(jù)挖掘背景與意義大數(shù)據(jù)時代來臨數(shù)據(jù)量的爆炸式增長數(shù)據(jù)類型的多樣化數(shù)據(jù)價值的挖掘需求數(shù)據(jù)挖掘定義及作用數(shù)據(jù)挖掘定義數(shù)據(jù)挖掘作用應(yīng)用領(lǐng)域與發(fā)展趨勢應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)廣泛應(yīng)用于金融、醫(yī)療、教育、交通、能源等各個領(lǐng)域。例如，在金融領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘可以用于信用評估、欺詐檢測、風(fēng)險管理等；在醫(yī)療領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘可以用于疾病預(yù)測、藥物研發(fā)、臨床決策支持等。發(fā)展趨勢隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也在不斷演進。未來數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展趨勢包括深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合挖掘、實時數(shù)據(jù)流挖掘等。同時，隨著人工智能技術(shù)的不斷進步，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將在更多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。CHAPTER數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)數(shù)據(jù)清洗與整合數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)整合將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行合并、連接、融合，形成一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集，便于后續(xù)分析。特征選擇與降維處理特征選擇從原始數(shù)據(jù)中挑選出對目標(biāo)變量有顯著影響的特征，降低數(shù)據(jù)維度，提高模型性能。降維處理通過主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等方法，將數(shù)據(jù)從高維空間映射到低維空間，減少計算復(fù)雜度，提高模型泛化能力。樣本平衡與劃分策略樣本平衡劃分策略CHAPTER常用算法介紹及原理分析關(guān)聯(lián)規(guī)則算法Apriori算法FP-growth算法聚類分析算法K-means算法層次聚類算法將數(shù)據(jù)劃分為K個聚類，使每個聚類內(nèi)部相似度高，外部相似度低，適用于客戶分群、圖像識別等場景。通過逐層合并或分裂聚類，形成樹形聚類結(jié)構(gòu)，適用于多尺度數(shù)據(jù)集的聚類分析。VS分類預(yù)測算法決策樹算法支持向量機（SVM）算法CHAPTER機器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用監(jiān)督學(xué)習(xí)模型構(gòu)建與優(yōu)化方法模型評估模型選擇1超參數(shù)調(diào)優(yōu)特征工程非監(jiān)督學(xué)習(xí)模型構(gòu)建及效果評估0103聚類分析異常檢測應(yīng)用K-means、層次聚類等算法，對數(shù)據(jù)進行聚類分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)和規(guī)律。通過孤立森林、局部異常因子等算法，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值，為業(yè)務(wù)提供風(fēng)險預(yù)警。0204降維處理模型評估利用主成分分析（PCA）、t-SNE等方法，降低數(shù)據(jù)維度，提高數(shù)據(jù)處理效率。使用輪廓系數(shù)、CH指數(shù)等指標(biāo)，對聚類效果和異常檢測性能進行評估。強化學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)中應(yīng)用環(huán)境建模獎勵函數(shù)設(shè)計策略學(xué)習(xí)探索與利用平衡CHAPTER深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理及模型構(gòu)建神經(jīng)元模型激活函數(shù)模擬人腦神經(jīng)元，接收輸入信號并產(chǎn)將神經(jīng)元輸出映射到非線性空間，增強模型表達(dá)能力。生輸出信號。前向傳播與反向傳播優(yōu)化算法通過前向傳播計算輸出，反向傳播調(diào)整權(quán)重和偏置。運用梯度下降、動量、Adam等優(yōu)化算法，最小化損失函數(shù)，提高模型性能。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）圖像識別技術(shù)卷積層池化層全連接層圖像識別應(yīng)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）序列數(shù)據(jù)處理0102循環(huán)神經(jīng)元序列建模具有記憶功能，能夠捕捉序列數(shù)據(jù)中的時間依賴性。處理變長序列數(shù)據(jù)，如文本、語音、視頻等。長期依賴問題序列數(shù)據(jù)處理應(yīng)用解決傳統(tǒng)RNN在處理長序列時出現(xiàn)的梯度消失或爆炸問題。自然語言處理、語音識別、推薦系統(tǒng)等。0304CHAPTER實踐案例分析與討論電商用戶行為分析案例數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理特征提取與選擇模型構(gòu)建與優(yōu)化結(jié)果解讀與應(yīng)用金融風(fēng)控欺詐檢測案例特征提取與選擇數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理結(jié)果解讀與應(yīng)用模型構(gòu)建與優(yōu)化醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用案例數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理特征提取與選擇結(jié)果解讀與應(yīng)用模型構(gòu)建與優(yōu)化CHAPTER總結(jié)與展望關(guān)鍵知識點總結(jié)回顧數(shù)據(jù)挖掘定義數(shù)據(jù)預(yù)處理通過大量數(shù)據(jù)分析，揭示隱藏其中的有用信息和規(guī)律。包括數(shù)據(jù)清洗、集成、轉(zhuǎn)換和規(guī)約，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和挖掘效果。挖掘算法評估與優(yōu)化掌握常用的分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則和異常檢測等算法原理及應(yīng)