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《CQR期中考试复习》欢迎来到《CQR期中考试复习》PPT课件！我们将一起回顾本学期所学内容，帮助大家更好地备战期中考试。本课件涵盖了数据分析、机器学习、自然语言处理等核心内容，并提供了重要的复习要点和考试技巧，希望对大家有所帮助！

课程概述课程介绍《CQR》课程旨在帮助学生掌握数据分析的基本理论和实践方法，并能够利用机器学习和深度学习等技术解决现实世界中的问题。课程内容涵盖数据分析基础、机器学习基础、自然语言处理、时间序列分析等多个重要领域。课程目标通过学习本课程，学生能够：理解数据分析的基本概念和方法掌握机器学习算法的原理和应用学习自然语言处理的基本技术掌握时间序列分析的原理和应用

学习目标掌握数据分析的基础知识包括数据类型、数据清洗、数据可视化等内容。了解机器学习的基本概念和算法包括监督学习、无监督学习、回归模型、分类模型等内容。熟悉自然语言处理的关键技术包括词嵌入、情感分析、文本分类等内容。了解时间序列分析的原理和应用包括ARIMA模型、Prophet模型、时间序列预测等内容。

考试内容概览数据分析基础15%机器学习基础30%回归模型10%分类模型15%聚类算法5%集成学习10%深度学习5%自然语言处理5%时间序列分析5%

第一章数据分析基础1数据类型2数据清洗3数据可视化

1.1数据类型数值型数据包括连续型数据和离散型数据。例如：年龄、身高、体重、价格等。文本型数据包括字符串、字符等。例如：姓名、地址、商品描述等。时间型数据表示时间或日期。例如：出生日期、订单日期、活动时间等。类别型数据表示离散的类别，例如：性别、颜色、职业等。

1.2数据清洗缺失值处理使用各种方法填充缺失值，例如：均值填充、众数填充、插值法等。异常值检测识别和剔除数据集中异常值，例如：箱线图法、Z-score法等。数据规范化将数据转换为统一的格式和尺度，例如：标准化、归一化等。数据去重删除重复数据，确保数据完整性和准确性。

1.3数据可视化直方图用于显示数据的分布情况。散点图用于展示两个变量之间的关系。折线图用于显示数据随时间变化的趋势。饼图用于显示数据的占比情况。

第二章数据预处理1缺失值处理2异常值检测3特征工程

2.1缺失值处理删除法直接删除包含缺失值的样本。填充法使用各种方法填充缺失值，例如：均值填充、众数填充、插值法等。

2.2异常值检测箱线图法利用箱线图判断异常值。Z-score法利用Z-score值判断异常值。3σ原则利用3σ原则判断异常值。

2.3特征工程1特征选择从原始特征集中选择最有用的特征。2特征提取将原始特征转换为新的特征。3特征构造利用现有特征创建新的特征。

第三章机器学习基础123监督学习无监督学习模型评估

3.1监督学习回归预测连续型变量的值。分类预测离散型变量的类别。

3.2无监督学习聚类将数据点分组到不同的簇中。降维将高维数据转换为低维数据。关联规则挖掘发现数据集中变量之间的关联关系。

3.3模型评估1准确率正确预测的样本数占总样本数的比例。2精确率正确预测为正例的样本数占预测为正例的样本数的比例。3召回率正确预测为正例的样本数占实际正例样本数的比例。4F1-score精确率和召回率的调和平均数。

第四章回归模型

4.1线性回归原理利用线性方程来拟合数据，并预测连续型变量的值。应用预测房屋价格、股票价格、商品销量等。

4.2逻辑回归原理利用逻辑函数将线性模型转换为概率值，预测离散型变量的类别。应用预测用户点击率、客户流失率、疾病诊断等。

4.3决策树回归原理利用树状结构对数据进行分类，并预测连续型变量的值。应用预测房价、股票价格、商品销量等。

第五章分类模型1K最近邻2支持向量机3朴素贝叶斯

5.1K最近邻原理根据样本之间的距离，将未知样本分类到距离最近的K个样本所属的类别。应用图像分类、文本分类、推荐系统等。

5.2支持向量机原理寻找最优的超平面，将不同类别的样本点分离。应用图像分类、文本分类、异常检测等。

5.3朴素贝叶斯1原理基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，预测样本的类别。2应用文本分类、情感分析、垃圾邮件过滤等。

第六章聚类算法1K-Means2层次聚类3DBSCAN

6.1K-Means随机初始化中心点计算样本与中心点的距离将样本分配到最近的中心点所属的簇更新中心点的位置

6.2层次聚类1自下而上将样本逐个合并成更大的簇。2自上而下将样本逐个划分成更小的簇。

6.3DBSCAN原理基于密度，将高密度区域的样本归类到同一个簇中。应用异常值检测、图像分割、模式识别等。

第七章集成学习

7.1随机森林原理通过组合多个决策树，降低方差，提高模型的泛化能力。应用分类、回归、特征选择等。

7.2AdaBoost原理利用弱分类器，通过加权投票的方式提升模型的性