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数据挖掘与机器学习算法培训汇报人：文小库2023-12-22

目录数据挖掘概述机器学习算法基础数据预处理与特征工程分类算法与聚类算法关联规则挖掘与推荐系统数据挖掘与机器学习算法优化策略CONTENTS

01数据挖掘概述CHAPTER

数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息和知识的过程。数据挖掘定义根据挖掘任务和数据类型，数据挖掘可分为分类与预测、聚类分析、关联规则挖掘、时序模式挖掘等。数据挖掘分类数据挖掘定义与分类

通过数据挖掘技术，企业可以更好地了解客户需求和市场趋势，提高决策效率和准确性。商业智能金融机构可以利用数据挖掘技术进行风险评估、欺诈检测和投资策略优化。金融领域通过数据挖掘技术，医生可以更准确地诊断疾病、预测病情发展和制定治疗方案。医疗保健数据挖掘技术可以帮助科学家从大量实验数据中提取有价值的信息，加速科学发现和创新。科学研究数据挖掘应用领域

数据挖掘流程包括数据预处理、特征提取、模型构建、模型评估和结果解释等步骤。数据预处理技术包括数据清洗、数据转换和数据集成等技术，以提高数据质量和可用性。特征提取技术通过选择和提取与目标变量相关的特征，降低数据维度，提高挖掘效率。模型构建技术包括各种机器学习算法和统计方法，用于构建预测和分类模型。模型评估技术通过交叉验证、ROC曲线分析等方法评估模型性能，选择最佳模型。结果解释技术对挖掘结果进行解释和可视化，帮助用户理解和应用挖掘结果。数据挖掘流程与技术

02机器学习算法基础CHAPTER

机器学习是一门研究如何通过计算机算法从数据中学习并自动改进算法性能的科学。根据学习方式，机器学习可分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。机器学习定义与分类机器学习分类机器学习定义

线性回归逻辑回归支持向量机决策树常见机器学习算法原过最小化预测值与实际值之间的平方误差来训练模型，适用于连续型目标变量。通过将输入变量映射到概率值来训练模型，适用于二元分类问题。通过找到能够将不同类别数据点最大化分隔的超平面来训练模型，适用于二元分类问题。通过构建树状图来对数据进行分类或回归预测，具有直观易懂的特点。

机器学习算法应用场景金融风控利用机器学习算法对信贷申请人的历史信用记录、还款记录等数据进行挖掘和分析，以预测其信用风险。医疗诊断通过机器学习算法对医学影像、病理切片等数据进行处理和分析，以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。推荐系统利用机器学习算法分析用户的历史行为和兴趣偏好，以向用户推荐相关商品或服务。

03数据预处理与特征工程CHAPTER

去除重复、无效或错误数据，保证数据质量。数据清洗数据转换数据标准化将数据转换为适合挖掘和分析的格式，如数值型、类别型数据的转换。对数据进行标准化处理，消除量纲和单位对分析的影响。030201数据预处理方法与技巧

通过统计方法对特征进行筛选，选择与目标变量相关性较强的特征。过滤式特征选择通过构建模型对特征进行评估，选择对模型性能影响较大的特征。包裹式特征选择在模型训练过程中自动选择特征，根据特征的重要性进行动态调整。嵌入式特征选择特征选择与提取方法

利用TF-IDF、Word2Vec等方法对文本数据进行向量化处理，提取文本特征。文本数据的特征提取时序数据的特征提取图像数据的特征提取多源数据的融合对时序数据进行滑动窗口、傅里叶变换等处理，提取时序特征。利用卷积神经网络（CNN）等方法对图像数据进行特征提取，提取图像特征。将不同来源的数据进行融合，提取多源数据的特征，提高数据挖掘的准确性和效率。特征工程实践案例

04分类算法与聚类算法CHAPTER

分类算法是一种监督学习算法，它根据已知的训练数据集，学习和预测未知样本的类别。分类算法原理包括逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。常见的分类算法分类算法广泛应用于欺诈检测、疾病预测、信用评分等领域。应用场景分类算法原理与应用

常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。聚类算法原理聚类算法是一种无监督学习算法，它根据样本间的相似性，将样本划分为不同的簇或群体。应用场景聚类算法广泛应用于市场细分、图像分割、社交网络分析等领域。聚类算法原理与应用

分类算法需要标签数据进行训练，而聚类算法则不需要标签数据。分类算法预测的是样本的类别，而聚类算法则发现样本间的相似性。算法原理比较分类算法常用于预测任务，如预测用户是否会购买某产品，而聚类算法常用于探索性任务，如发现用户群体特征。应用场景比较分类算法通常使用准确率、召回率等指标来评估模型性能，而聚类算法则使用轮廓系数、CH指数等指标来评估模型性能。评估指标比较分类与聚类算法比较分析

05关联规则挖掘与推荐系统CHAPTER

关联规则挖掘算法常见的关联规则挖掘算法有Apriori、FP-growth等，用于发现频繁项集和关联规