机器学习_Usnews College Dataset(美国学院数据)
数据挖掘技术在美国院校研究中的应用
数据挖掘技术在美国院校研究中的应用数据挖掘（data mining）是一项新兴技术。
作为商业智能（business intelligence）的重要组成部分，它已被广泛应用于企业及金融领域，成为产品分析、市场预测、欺诈防范等工作流程中举足轻重的技术手段，并取得了卓著的成效。
近年来，随着高校数据收集量的不断增加以及教育决策对量化分析结果的愈加依赖，数据挖掘在美国高校管理中的应用呈显著上升趋势。
本文将简要介绍数据挖掘技术及其在美国高校管理中的应用现状，并通过个案分析，详细阐述数据挖掘建模步骤。
一、数据挖掘技术：定义与方法（一）数据挖掘技术数据挖掘是集数据库结构、统计学原理、机器学习、高性能计算等为一体的复杂技术融合体，是通过抽样、整合处理、建模、评估等一系列科学运作，从数据中探寻隐藏的信息和知识的过程。
这些知识和信息可能体现了挖掘对象的个体特征，也可能反映了研究群体的发展变化趋势，等等。
例如，我们可利用数据挖掘技术将具有共同或者相近属性的案例分群、分类，也可估算和预测未来某种事件发生的可能性，亦可探究某些事件发生的规律。
（二）数据处理与整合数据处理与整合是数据挖掘的关键步骤之一。
数据不准确、不完整都会导致分析挖掘结果的误差，从而影响获取暗藏在数据中的有用知识和信息。
目前，绝大多数用于挖掘的数据都来自于数据库。
但由于数据往往来自于不同的组织或者数据库，变量的定义不尽相同，也没有可以用来合并数据集的通用变量，因此，挖掘人员在建模之前必须对数据进行整合，并检查变量值的类别、分布状况，等等。
在许多挖掘项目中，处理数据所花费的时间比建模的时间花费要多几倍。
在处理数据时，常见的棘手问题是对数据集缺失值的填补和对偏态分布变量值的转换。
处理缺失值有许多方法。
一种是在分析数据时只包括具有完整数据的个体。
但这种方法的弊端是有时缺失值本身反映了数据的某种特征，因此删除具有缺失值的个体会影响研究结果；另外，如果数据集含有非常多的缺失值，那么删除缺失值将使研究个体数量锐减，同样会影响研究结果。
机器学习的基本认识
机器学习的基本认识机器学习（Machine Learning，ML）是一种通过计算机程序进行无需明确编程的人工智能（Artificial Intelligence，AI）学习的方法。
它通过对大量数据进行分析和处理，从中学习规律和模式，以便做出预测和决策。
机器学习已经成为现代科学和技术研究的重要领域，广泛应用于图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统等诸多领域。
机器学习的基本原理是利用统计学和优化理论的方法，通过对样本数据的学习来推断输入和输出之间的关系，并将学习到的模型用于未知数据的预测和分类。
其中，输入数据称为特征，输出数据称为标签或目标变量。
在机器学习中，我们常用的任务可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习（Supervised Learning）是指在训练样本中，除了输入特征外，还给出了对应的标签或目标变量，如分类和回归问题。
分类问题是指将输入样本分为预先定义的类别，如垃圾邮件识别和图像分类；而回归问题则是建立输入和输出之间的连续关系，如房价预测和股票价格预测。
无监督学习（Unsupervised Learning）与监督学习相反，它只给出输入数据的特征，没有给出输出数据的标签或目标变量。
无监督学习主要用于聚类和降维。
聚类是一种将样本划分到不同组别的方法，如市场用户分群、图像分割和推荐系统；降维则是减少数据特征维度的方法，以便更好地可视化和理解数据。
强化学习（Reinforcement Learning）是指智能体通过与环境进行交互，根据环境的反馈调整自己的行为以获得最大化的奖励。
强化学习常用于游戏策略、机器人控制和搜索优化等领域。
其中，智能体通过学习、规划和执行三个步骤来梳理与环境的交互。
机器学习的方法有很多，其中最常用的方法包括决策树、逻辑回归、支持向量机、人工神经网络和集成学习等。
决策树是一种根据特征逐步判断目标变量的方法；逻辑回归是一种线性分类方法，用于解决二分类问题；支持向量机则是非线性分类的方法，它通过引入核函数将数据映射到高维空间，以便更好地分割不同类别；人工神经网络则是一种模拟大脑神经元的计算模型，通过多个神经元的相互连接来实现复杂的模式识别。
MNIST数据集介绍
MNIST数据集介绍MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是一个广泛使用的手写数字数据集，被认为是计算机视觉领域中最常用的数据集之一、它由美国国家标准与技术研究所（National Institute of Standards and Technology，简称NIST）所创建并修改，用于训练和测试机器学习算法，特别是在图像识别和数字分类方面。
MNIST数据集的主要任务是将手写数字图片进行分类，即将0到9的数字正确地识别出来。
这个任务是一个经典的图像分类问题，对于机器学习和深度学习领域的算法评估和模型训练有着很高的重要性。
大量的研究和算法都是在MNIST数据集上进行验证的，因此它已成为一个被广泛接受和使用的基准数据集。
在MNIST数据集上进行算法评估和模型训练通常要遵循以下步骤：2.数据预处理：对于图像数据，常用的预处理方法包括将图像进行标准化处理，即将像素值进行归一化，确保像素值的范围符合算法的要求。
此外，还可以对图像进行平滑（如高斯滤波）、降噪、转化为灰度图像等操作。
3.特征工程：对于图像分类问题，人工提取和选择适当的特征对算法的性能至关重要。
在MNIST数据集中，可以使用边缘检测、梯度方向直方图、像素密度等特征来描述数字图像。
4.模型选择和训练：根据具体的任务需求和算法的性能，选择合适的模型进行训练。
针对MNIST数据集的手写数字分类任务，常用的模型包括K近邻算法、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。
5.模型评估和调优：通过划分训练集和验证集，使用验证集上的评估指标来评估模型的性能。
常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率以及F1值。
根据评估结果，可以对模型进行调优和改进，提高其在测试数据上的性能。
MNIST数据集的特点在于它的简单性和标准化。
手写数字的图像可以很容易地转化为数字矩阵，因此非常适合用于算法的验证和对比。
美国高等教育综合数据系统：内涵、运行、特点与启示
美国高等教育综合数据系统：内涵、运行、特点与启示作者：王兴宇来源：《高教探索》2019年第06期摘要：教育数据系统建设在高等教育管理信息化过程中扮演着重要角色。
美国高等教育综合数据系统（IPEDS）作为高等教育的基础数据库在积累基本教育资料、掌握教育概况、提高管理效率等方面发挥了巨大作用。
文章从内涵阐释入手，通过分析该系统的数据来源、数据采集和数据利用等运行机制要素，发现整个数据系统呈现出整体规划、三级管理、赋权增能等特点。
我国教育数据系统建设可以从顶层设计、技术引进、分析应用和文化培育等方面借鉴美国高等教育综合数据系统的经验。
关键词：美国;高等教育;综合数据系统;数据教育数据系统建设在高等教育管理信息化的过程中扮演着重要角色。
它是教育领域综合改革的科学力量，对于系统收集各类教育数据，科学反映国家和地方教育现状，促进教育决策科学化，推进教育治理现代化，提升教育服务个性化，增强公众对高等教育的了解具有非常重要的意义。
在联邦政府的支持下，美国国家教育数据系统发展迅速，处于世界领先地位。
其中，高等教育综合数据系统（theIntegratedPostsecondaryEducationDataSystem，IPEDS）作为美国高等教育的基础数据资源库在积累基本教育资料、掌握教育概况、提高管理效率等方面发挥了巨大作用。
美国高等教育综合数据系统（theIntegratedPostsecondaryEducationDataSystem，IPEDS）是美国国家教育统计中心（NationalCenterforEducationStatistics，NCES）授权国家高等教育合作社（NationalPostsecondaryEducationCooperative，NPEC）研究和开发的教育数据项目，是美国高等教育领域的核心数据采集计划和信息系统。
1965年修订后的高等教育法案明确提出，所有参与联邦学生资助计划的大学和学院有责任向教育部门提交申请和注册学生数、学位颁发和证书获得情况、毕业率、教职员工、财政情况、学杂费以及学生资助等教育数据，并对此作出了强制性规定，所以IPEDS所有调查部分的响应率几乎都接近100%。
机器学习的发展历史介绍
机器学习的发展历史介绍从1642年Pascal发明的手摇式计算机，到1949年Donald Hebb 提出的赫布理论——解释学习过程中大脑神经元所发生的变化，都蕴含着机器学习思想的萌芽。
事实上，1950年图灵在关于图灵测试的文章中就已提及机器学习的概念。
到了1952年，IBM的亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel，被誉为“机器学习之父”)设计了一款可以学习的西洋跳棋程序。
它能够通过观察棋子的走位来构建新的模型，用来提高自己的下棋技巧。
塞缪尔和这个程序进行多场对弈后发现，随着时间的推移，程序的棋艺变得越来越好[1]。
塞缪尔用这个程序推翻了以往“机器无法超越人类，不能像人一样写代码和学习”这一传统认识，并在1956年正式提出了“机器学习”这一概念。
他认为“机器学习是在不直接针对问题进行编程的情况下，赋予计算机学习能力的一个研究领域”。
对机器学习的认识可以从多个方面进行，有着“全球机器学习教父”之称的Tom Mitchell则将机器学习定义为：对于某类任务T和性能度量P，如果计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，就称这个计算机程序从经验E学习。
这些定义都比较简单抽象，但是随着对机器学习了解的深入，我们会发现随着时间的变迁，机器学习的内涵和外延在不断地变化。
因为涉及到的领域和应用很广，发展和变化也相当迅速，简单明了地给出“机器学习”这一概念的定义并不是那么容易。
普遍认为，机器学习(Machine Learning，常简称为ML)的处理系统和算法是主要通过找出数据里隐藏的模式进而做出预测的识别模式，它是人工智能(Artificial Intelligence，常简称为AI)的一个重要子领域，而人工智能又与更广泛的数据挖掘(Data Mining，常简称为DM)和知识发现(KnowLEDge Discovery in Database，常简称为KDD)领域相交叉。
1956年机器学习的概念由Arthur Samuel正式提出。
机器学习的发展历程
机器学习的发展历程机器学习（Machine Learning）是人工智能（Artificial Intelligence）领域的一个重要分支，其发展历程可以追溯到上世纪五六十年代。
以下按时间顺序梳理了机器学习的重要发展阶段和里程碑事件。
1. 逻辑回归（1957年）：逻辑回归是早期机器学习算法之一，用于二分类问题。
由美国统计学家David Cox开发，被广泛应用于生物学和医学领域。
2. 人工神经网络（1958年）：美国心理学家Frank Rosenblatt提出了感知器模型，该模型模拟了生物神经元的功能。
这是神经网络在机器学习中的首次应用。
3. 决策树算法（1963年）：美国计算机科学家Leo Breiman开发了决策树算法，通过一系列的决策节点将数据划分成不同的类别或子集。
决策树在数据挖掘和分类问题中被广泛使用。
4. 支持向量机（1992年）：由Vladimir Vapnik和Alexey Chervonenkis提出，支持向量机是一种强大的分类算法，通过在特征空间中构造最优超平面实现分类。
5. 集成学习（1994年）：通过将多个弱学习器组合成强学习器，以取长补短，提高分类性能。
Adaboost是最早的集成学习算法之一。
6. EM算法（1997年）：EM算法由Arthur Dempster、NanLaird和Donald Rubin提出，用于解决含有隐变量的概率模型参数估计问题。
7. K-近邻算法（2001年）：K-近邻算法是一种基于实例的学习方法，利用已知样本进行分类或回归预测。
根据最邻近的K 个样本确定未知样本的类别。
8. 深度学习（2012年）：深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和工作原理的机器学习方法。
由于其强大的学习能力和特征表示能力，深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了突破性进展。
9. 强化学习（2013年）：强化学习是一种通过与环境交互学习策略的机器学习方法。
AlphaGo的胜利，标志着强化学习在游戏领域的成功，并为其在其他领域的应用带来了更多关注。
机器学习_US Census Data (1990) Data Set(美国人口普查数据(1990)数据集)
US Census Data (1990) Data Set(美国人口普查数据(1990)数据集)数据摘要：The US Census1990raw data set contains a one percent sample of the Public Use Microdata Samples (PUMS) person records drawn from the full 1990 census sample.中文关键词：多变量,聚类,UCI,人口普查,美国,英文关键词：Multivariate,Clustering,UCI,Census,US,数据格式：TEXT数据用途：This data set is used for clustering数据详细介绍：US Census Data (1990) Data SetAbstract: The USCensus1990raw data set contains a one percent sample of the Public Use Microdata Samples (PUMS) person records drawn from the full 1990 census sample.Source:The USCensus1990raw data set was obtained from the (U.S. Department of Commerce) Census Bureau website using the Data Extraction System. This system can be found at /DES/www/des.html.Donors:Chris Meek, Microsoft, meek '@' Bo Thiesson, Microsoft, thiesson '@' David Heckerman, Microsoft, heckerma '@' Data Set Information:The data was collected as part of the 1990 census.There are 68 categorical attributes. This data set was derived from the USCensus1990raw data set. The attributes are listed in the file USCensus1990.attributes.txt (repeated below) and the coding for the values is described below. Many of the less useful attributes in the original data set have been dropped, the few continuous variables have been discretized and the few discrete variables that have a large number of possible values have been collapsed to have fewer possible values.More specifically the USCensus1990 data set was obtained from the USCensus1990raw data set by the following sequence of operations;- Randomization: The order of the cases in the original USCensus1990raw data set were randomly permuted.- Selection of attributes: The 68 attributes included in the data set are given below. In the USCensus1990 data set we have added a single letter prefix to the original name. We add the letter 'i' to indicate that the original attribute values are used and 'd' to indicate that originalattribute values for each case have been mapped to new values (the precise mapping is described below).Hierarchies of values are provided in the file USCensus1990raw.coding.htm and the mapping functions used to transform the USCensus1990raw to the USCensus1990 data sets are giving in the file USCensus1990.mapping.sql.The data is contained in a file called USCensus1990.data.txt. The first row contains the list of attributes. The first attribute is a caseid and should be ignored during analysis. The data is comma delimited with one case per row.Attribute Information:--------------------------------------------------------------Old Variable New Variable--------------------------------------------------------------Age dAgeAncstry1 dAncstry1Ancstry2 dAncstry2Avail iAvailCitizen iCitizenClass iClassDepart dDepartDisabl1 iDisabl1Disabl2 iDisabl2English iEnglishFeb55 iFeb55Fertil iFertilHispanic dHispanicHour89 dHour89Hours dHoursImmigr iImmigrIncome1 dIncome1Income2 dIncome2Income3 dIncome3Income4 dIncome4Income5 dIncome5Income6 dIncome6Income7 dIncome7Income8 dIncome8Industry dIndustryKorean iKoreanLang1 iLang1Looking iLookingMarital iMaritalMay75880 iMay75880Means iMeansMilitary iMilitaryMobility iMobilityMobillim iMobillimOccup dOccupOthrserv iOthrservPerscare iPerscarePOB dPOBPoverty dPovertyPwgt1 dPwgt1Ragechld iRagechldRearning dRearningRelat1 iRelat1Relat2 iRelat2Remplpar iRemplparRiders iRidersRlabor iRlaborRownchld iRownchldRpincome dRpincomeRPOB iRPOBRrelchld iRrelchldRspouse iRspouseRvetserv iRvetservSchool iSchoolSept80 iSept80Sex iSexSubfam1 iSubfam1Subfam2 iSubfam2Tmpabsnt iTmpabsntTravtime dTravtimeVietnam iVietnamWeek89 dWeek89Work89 iWork89Worklwk iWorklwkWWII iWWIIYearsch iYearschYearwrk iYearwrkYrsserv dYrsservMapping: In this step we map all of the old values for variables with prefix 'd' to new values. The mappings for the variables dAncstry1, dAncstry2, dHispanic, dIndustry, dOccup, dPOBwere designed to correspond to a natural coarsening of the original values based on the information in the file coding.htm. The remaining variables are continuous valued variables and the mapping for these variables was chosen to make variables that were fairly uniformly distributed across the states (quantiles). The precise mappings are specified in the file USCensus1990.mapping.sql. This file contains all of T-SQL procedures used to map the variables. These procedures can be used directly in SQLServer to map the original values or translated to some other language.--------------------------------------------------------------Variable Procedure--------------------------------------------------------------dAge discAgedAncstry1 discAncstry1dAncstry2 discAncstry2dHispanic discHispanicdHour89 discHour89dHours discHoursdIncome1 discIncome1dIncome2 discIncome2to8dIncome3 discIncome2to8dIncome4 discIncome2to8dIncome5 discIncome2to8dIncome6 discIncome2to8dIncome7 discIncome2to8dIncome8 discIncome2to8dIndustry discIndustrydOccup discOccupdPOB discPOBdPoverty discPovertydPwgt1 discPwgt1dRearning discRearningdRpincome discRpincomedTravtime discTravtimedWeek89 discWeek89dYrsserv discYrsservRelevant Papers:Meek, Thiesson, and Heckerman (2001), "The Learning Curve Method Applied to Clustering", to appear in The Journal of Machine Learning Research.[Web Link]数据预览：点此下载完整数据集。
机器学习基础知识解析
机器学习基础知识解析机器学习是一种人工智能的分支领域，在当前的信息时代中，它正在成为越来越重要的技术。
事实上，机器学习现在已被广泛应用于许多领域，如金融、医疗、游戏、农业、物流等等。
机器学习是以计算机自身的的方式完成人类的学习过程，它能够通过大量数据的训练来优化绩效，优化算法和改进模型。
本文将会深入探讨机器学习的基础知识，包括机器学习的定义、分类、相关算法、准确率和泛化等方面。
一、机器学习的定义机器学习的定义，可以通过以下两个方面来阐述：1. 机器学习是一种人工智能的分支领域。
随着计算机技术的飞速发展，人工智能正变得越来越常见。
那么，机器学习是人工智能的重要组成部分之一。
它主要是通过计算机自身来完成人类的学习过程，将数据处理的方式由人类改为了计算机自身，实现了智能化的目标。
2. 机器学习是一种基于数据的学习方式。
机器学习是通过一系列的算法和模型来实现的，而这些算法和模型都是基于数据的。
机器学习所需要的数据包括训练数据和测试数据。
训练数据主要用于建立模型和算法，而测试数据则用于验证模型和算法的准确性。
二、机器学习的分类机器学习可以分为以下三个方面：1. 监督学习监督学习，是目前应用最广泛的一种机器学习方法。
在这种方法中，机器学习算法是基于已标注的数据，进行预测和分类。
例如，我们可以通过学习一张包含手写数字的图片，然后用已知的数字对这张图片进行分类。
这样一来，机器就可以通过学习图片上的细微差异，来预测图像中的内容。
2. 无监督学习无监督学习，与监督学习不同的是，它不需要标记数据。
这种方法主要是基于数据的结构和内部信息进行学习和预测。
例如，一个无监督学习算法可以通过聚类算法将数据集划分为不同的类别，来进行分类和预测。
3. 强化学习强化学习是一种不断探索和最优化的学习方式，它主要用于游戏、交通规划等领域。
在强化学习中，机器需要不断地尝试并学习获取奖励的最佳策略来创造一个更好的结果。
这种学习方法的重点在于，机器需要在可预见范围内进行最优决策。
机器学习基础教程
机器学习基础教程在当今信息时代，我们每天都会面临大量的数据，如何从这些数据中提取有用的信息并帮助我们做出更好的决策成为了我们所关注的焦点。
以往的人类从业经验或者现有理论构建的模型已经无法胜任这个任务，这便是机器学习技术的发展背景。
本文将为大家介绍机器学习的基础知识。
1、机器学习—什么是机器学习机器学习是人工智能的一个分支，是指通过对数据进行自动学习，让计算机拥有类人的学习能力的技术。
机器学习的主要任务是制订一种算法或模型，通过大量的数据训练，从而能够让计算机具有感知能力，从而得出需要的信息。
机器学习通常可以分为三个主要的部分：数据准备，训练模型以及预测。
2、机器学习—机器学习的分类机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习四个主要的分类。
- 监督学习：监督学习的核心思想是预测输出，它训练模型并通过测试数据验证模型的准确性。
它需要已标注的数据，即数据集要包含输入（自变量）和输出（因变量）的对应关系。
这些对应关系组成了一种模型，这个模型可以用于预测未来数据。
- 无监督学习：无监督学习则是在不需要标签的情况下自行学习。
无监督学习的分类不像监督学习那样规范，通常是通过聚类算法或非线性降维技术等先进的算法实现的。
- 半监督学习：半监督学习是监督学习和无监督学习的折衷方案，它利用无标注数据的学习能力增强监督学习算法的性能。
半监督学习算法的核心思路是让有标签数据和无标签数据一起参与算法的训练过程，从而提升模型的准确性- 强化学习：强化学习是通过收集数据和试错，以提高智能体在环境中的决策能力。
它的目标是设计一个具有学习能力的智能体，它可以感知到环境和状态，并通过在环境中采取行动，获得奖励和反馈来实现目标。
3、机器学习—如何进行机器学习机器学习通常的流程如下：（1）数据的准备：机器学习的第一步是数据准备。
在这一阶段，需要收集数据并对数据进行清洗和标注，使它们变得容易理解和分析。
（2）特征提取：在数据收集后，需要将数据转换为可以供算法使用的特征向量，通常可以使用特征提取技术将数据转换为数字形式。
机器学习知识：机器学习中的交叉学科
机器学习知识：机器学习中的交叉学科机器学习作为计算机科学领域中的一个重要分支，已经成为了现代科技和经济发展的重要驱动力。
随着计算机科学、统计学、信息学、数学等学科的不断发展，机器学习的交叉学科也越来越多，这些学科相互融合并互相促进，为机器学习的进一步发展奠定了坚实的基础。
本文将介绍机器学习中的几个主要交叉学科以及它们对机器学习的贡献。
1.统计学统计学作为机器学习的重要交叉学科，被广泛应用于机器学习中的数据分析、机器学习算法的评估和统计推断等方面。
统计学专门研究如何从一系列数据中推断出总体的特性，并利用这些特性和概率模型来进行数据预测和决策。
在机器学习中，统计学为机器学习提供了很多有益的方法。
例如，统计学中的线性回归模型、贝叶斯网络和核密度估计等模型不仅可以用来探索数据之间的关系，还可以用来建立预测模型。
此外，统计学中的检验方法、置信区间和方差分析等也被广泛地应用于机器学习中数据模型的优化和精细度评估。
2.信息学信息学作为电气工程的一部分，专门研究处理和传输信息的基本原理和技术。
信息学在机器学习中主要被应用于数据挖掘、信息检索、自然语言处理和语音识别等领域。
在机器学习中，信息学提供了很多基本的概念和方法，例如离散傅里叶变换、信息熵和编码理论等。
这些基本概念和方法不仅可以用来描述和处理信号和图像，还可以用来处理声音、自然语言和人脸等复杂的数据型式。
3.数学数学作为机器学习的另一个重要交叉学科，为机器学习提供了很多基本概念和方法。
数学的几何、代数、微积分和概率分析等方面都被广泛应用于机器学习中。
在机器学习中，数学主要被应用于优化算法和模型设计。
例如，线性代数是机器学习中最基本的数学知识之一，其在矩阵操纵和线性回归中得到了很好的发挥。
微积分和多变量函数也是机器学习中不可或缺的内容，这些内容能够用于构造许多机器学习中的算法和模型，比如神经网络和深度学习。
4.神经科学神经科学是一门研究神经系统的科学领域，它专注于研究神经元和神经元之间的相互作用。
利用机器学习方法进行遥感数据分类分析
利用机器学习方法进行遥感数据分类分析近年来，随着遥感技术的不断发展和进步，遥感数据的获取和应用范围也越来越广泛。
其中，遥感数据的分类分析是最为关键的应用之一，它涉及到了许多领域，如地球科学、环境科学、自然资源调查等。
传统的遥感数据分类方法主要依赖于人工的分类和判读，但面对海量的遥感数据和复杂的分类问题，这种方法已经无法满足实际需求。
因此，在这个背景下，利用机器学习方法进行遥感数据分类分析逐渐成为一种新型的趋势。
一、机器学习方法简介机器学习（Machine Learning）是一种基于对数据进行学习来进行预测和决策的计算机算法。
它是人工智能和数据挖掘领域的重要组成部分。
机器学习的基本思想是通过对已有的数据进行学习，来构建一个模型，并利用这个模型来预测新数据的分类或者其他相关属性。
机器学习方法广泛应用于生物信息学、金融、文本分类、图像分类、语音识别、自然语言处理、医学诊断、自动驾驶等领域。
二、机器学习方法在遥感数据分类中的应用1.支持向量机支持向量机（Support Vector Machine）是一种常用的机器学习算法，它通过构建一个能够将数据集划分到不同的类别中的超平面来进行分类。
支持向量机能够处理高维度的数据，并且对噪声有很好的鲁棒性。
在遥感数据分类中，支持向量机方法常常被用于分类高分辨率的遥感图像数据。
通过对不同波段的遥感数据进行特征提取，再将提取出的特征输入到支持向量机模型中进行分类，可以得到非常精确的分类结果。
2.随机森林随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，它建立在决策树的基础上，通过对多个决策树的结果进行组合来进行分类。
随机森林的优点是能够有效地处理大量的特征，并且对于数据集中的噪声有很好的鲁棒性。
在遥感数据分类中，随机森林方法常常被用于分类低分辨率的遥感图像数据。
通过对遥感数据进行特征提取，并将提取出的特征输入到随机森林模型中进行分类，可以得到较为准确的分类结果。
机器人(Robotics)与人工智能( Artificial Intelligence)到底是个啥呢？
机器人（Robotics）与人工智能（Artificial Intelligence）到底是个啥呢？大数据的浪潮开始没多久，机器人和人工智能专业就以迅雷不及掩耳之势占据了留学的热门专业大榜，工程类专业的留学意向者中有一半左右都说“老师，我想申请美国的机器人专业或者人工智能”，那么问题来了：请问你知道美国的机器人/人工智能是什么专业呢？他们有什么区别？有哪些学校设置这类专业的学位课程？今天，小编将带你揭开机器人和人工智能的神秘面纱。
什么是人工智能（Artificial Intelligence）？人工智能这个术语最初是由约翰.麦卡锡（John McCarthy）编写的一种名为LISPAI编程语言信息来源：/technology/difference-between-robots-and-artificial-intellige nce/生硬的文字或许很难理解这两个根本上的差异，在此小编以美国西北大学为例详细讲解，希McCormick School of Engineering & Applied Science 麦考克工程与应用科学学院Electrical Engineering and Computer Science电子工程和计算机科学下设3个大部：ElectricalEngineeringDivisionComputerEngineeringDivisionComputerScienceDivisionComputer Engineeringdivision：Computer architectureComputer-aided designMobile systemsParallel processingHardware softwareinteractionVLSI designEmbedded systemsSystems simulationRoboticsLarge-scale systems翻译：计算机工程方向：计算机架构计算机辅助设计移动系统并行处理硬件软件交互VLSI设计嵌入式系统系统仿真机器人大型系统http://www.mccormick.northwester/eecs/computer-engineering/graduate/Computer Science division：Systems and NetworkingTheoryArtificial Intelligence andMachine LearningHuman-Computer InteractionGraphicsRoboticsCS+X翻译：计算机科学方向：系统和网络理论人工智能和机器学习人机交互图像学机器人计算机科学+ 其他学科http://www.mccormick.northwester/eecs/computer-science/graduate/美国西北大学的麦考克工程与应用科学学院是美国的顶尖工程学院之一，2019年USNEWS排第20位，学院致力于用创新的教育计划激发学生的全脑性思维，促进教育和研究。
学院数据集(colleges dataset)_数据挖掘_科研数据集
学院数据集(colleges dataset)数据介绍：1995 Data Analysis Exposition sponsored by the Statistical Graphics Section of the American Statistical Association. The U.S. News data contains information on tuition, etc., for over 1300 schools, while the AAUP data includes average salary, etc. Robin Lock关键词：统计图形部分,美国统计协会,美国新闻数据,学费,学校,平均工资, Statistical Graphics Section,American Statistical Association,U.S. News data,tuition,school,average salary,数据格式：TEXT数据详细介绍：colleges datasetThe following are data used in an analysis of the Brown and Frown corpora for my doctoral dissertation titled ``Variations in Written English: Characterizing Authors' Rhetorical Language Choices Across Corpora of Published Texts" (Completed at Carnegie Mellon Univ, 2003). The source of the corpora was the ICAME CD-ROM (get info at <http://www.hit.uib.no/icame/cd>).The data were generated from the texts using tagging and visualization software, Docuscope.The first row is the variable names. The genre of each text (assigned by the Brown corpus compilers) is in 'Genre' column and the corpus is listed in the 'corpus' column with 1=Brown and 2=Frown corpus.The dataset may be freely used and distributed for non-commercial purposes. Jeff Collins <jeff.collins@> 11 July 2003数据预览：点此下载完整数据集。
机器学习基础知识解析
机器学习基础知识解析机器学习是一个十分热门的研究方向，也是计算机科学中的重要领域之一。
在实践中，机器学习被广泛应用于图像处理、语音识别、自然语言处理、医学诊断等领域。
在本文中，我们将会介绍机器学习的基础知识，并分别从数据集、算法和模型这三个方面进行解析。
数据集数据集是机器学习算法的重要基础。
在数据集中，数据被分为输入与输出两部分，其中输入被称为特征，输出被称为标签。
对于给定的一个数据集，我们的目标是通过训练一个机器学习算法，预测出未知的标签。
为了训练机器学习算法，我们需要将数据集分成两部分：训练集和测试集。
训练集用于训练机器学习算法，而测试集则用于验证算法的准确性。
在数据集的选择和准备中，我们需要注意以下几点：1、数据集的大小：数据集的大小应足够大，以便机器学习算法能够充分学习数据集中的特征。
2、数据集的质量：数据集应尽可能地去除噪声和异常值，以免对机器学习算法造成不良影响。
3、数据集的分布：数据集应与现实生活中的情况相对应，以便对机器学习算法进行实际应用。
算法算法是解决机器学习问题的核心，同时也是机器学习中的一大挑战。
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种。
1、监督学习：监督学习的目标是从已知的输入和输出中预测未知输出。
在监督学习中，我们需要通过训练集中的标签来训练机器学习模型，从而使模型能够在测试集上预测未知输出。
2、无监督学习：无监督学习的目标是从没有标签的数据中提取出数据的特征。
在无监督学习中，我们需要通过聚类、降维等方法将数据分成不同的类别，从而对数据进行处理。
3、强化学习：强化学习的目标是让机器学习算法通过与环境交互来学习最优策略。
在强化学习中，我们需要通过给予机器学习算法奖励或惩罚的方式，使其选择最佳策略。
模型模型是机器学习算法的体现。
在机器学习中，模型用于将输入数据映射成输出数据。
根据不同的数据类型和处理方式，机器学习模型可以分为神经网络模型、决策树模型、SVM模型、聚类模型等多种类型。
机器学习的基础概念
机器学习的基础概念机器学习（Machine Learning）是一门涉及人工智能和计算机科学的交叉学科，旨在使计算机系统不仅能够执行某些特定任务，还能通过不断学习和优化来提高性能。
机器学习的基础概念对于理解和应用机器学习算法至关重要。
本文将介绍机器学习的基础概念，包括监督学习、无监督学习、强化学习以及常见的机器学习算法和评估方法。
一、监督学习在监督学习中，机器学习算法通过训练样本和对应的标签进行学习，从而预测未知数据的标签。
监督学习可以被分为回归（Regression）和分类（Classification）两种类型。
回归是一种预测连续值的监督学习任务，通过建立输入变量和输出变量之间的数学模型，预测给定输入值的输出值。
常见的回归算法包括线性回归（Linear Regression）、决策树回归（Decision Tree Regression）和支持向量回归（Support Vector Regression）等。
分类是一种预测离散标签的监督学习任务，将输入数据映射到预定义的类别中。
常见的分类算法包括逻辑回归（Logistic Regression）、决策树分类（Decision Tree Classification）和朴素贝叶斯分类（Naive Bayes Classification）等。
二、无监督学习与监督学习不同，无监督学习中的训练样本没有对应的标签。
无监督学习的目标是从数据中发现潜在的结构、模式或者关系。
聚类（Clustering）是无监督学习中常见的任务之一，它通过将数据样本划分为相似的组别来寻找内在的数据结构。
常见的聚类算法包括K均值聚类（K-Means Clustering）和层次聚类（Hierarchical Clustering）等。
降维（Dimensionality Reduction）是另一个无监督学习的任务，它通过减少数据的维度，提取出最相关的特征以便更好地表示数据。
常用的降维算法包括主成分分析（Principal Component Analysis）和因子分析（Factor Analysis）等。
机器学习中常用的数据集及其收集方法
机器学习中常用的数据集及其收集方法机器学习是计算机科学的一个子领域，它研究如何让计算机可以自动学习，从而可以完成一些复杂的任务。
而在机器学习中，数据集是非常重要的一环，因为它决定了机器学习算法的训练效果。
在本文中，我们将介绍一些常用的数据集以及它们的收集方法。
一、图像数据集1、MNIST手写数字数据集MNIST手写数字数据集包含了6万张训练图像和1万张测试图像，每张图像大小为28x28像素。
每个数字都由单个灰度图像组成，图像标签为0到9的数字。
这个数据集通常用来训练图像分类算法，并且已经成为了机器学习领域的一个标准数据集。
2、CIFAR图像数据集CIFAR是加拿大大学计算机科学教授Alex Krizhevsky等人创建的一个图像分类数据集。
该数据集分为两个版本，分别为CIFAR-10和CIFAR-100。
CIFAR-10包含10个类别，每个类别有6000张32x32的彩色图像。
CIFAR-100包含100个类别，每个类别有600张图像。
这个数据集被广泛用于图像分类的研究和训练。
二、文本数据集1、IMDB电影评论数据集IMDb是全球最大的电影数据库之一，其中的电影评论数据集是一个非常著名的数据集，它包含了50,000条电影评论，每条评论都被标记为正面或负面。
用于文本分类算法的训练。
2、20 Newsgroups数据集20 Newsgroups数据集包含了20个不同主题的新闻组文章，每个主题有数百篇文章。
这个数据集被广泛用于文本分类算法的研究和训练。
三、语音数据集1、TIMIT语音数据集TIMIT数据集是一个美国国家标准技术研究所发布的语音数据库，它包含了多种语言和方言的语音，在目前的语音识别系统中被广泛使用。
2、VOXCELEB语音数据集VOXCELEB是一个包含了数万条发音不同的名人语音样本的数据集。
它可以用于语音识别、语音情感识别、及语音转换等。
四、收集数据集的方法1、数据爬虫数据爬虫是一种自动化工具，它可以从网站或其他资源中抓取数据。
机器学习知识：机器学习中的数据集选择
机器学习知识：机器学习中的数据集选择机器学习是近年来最热门的话题之一，它可以帮助我们利用数据自动化分析和识别模式，并使用这些信息来做出有用的预测。
然而，一个有效的机器学习系统需要大量的训练数据。
那么，如何选择合适的数据集是机器学习的一个重要问题。
一、数据集数量和质量对于数据集的选择，数量和质量都是十分重要的。
数量方面，我们需要足够的数据来训练模型，以获得高精度的结果。
因此，数据集的规模会影响训练的效果。
质量方面，我们需要确保数据集是准确和可靠的，以避免训练模型时引入噪音。
同时，数据集的特征也需要具有普适性和典型性，以把握总体趋势，而不是孤立或偏颇的情况。
数据集的数量和质量要求较高，这也使得我们在数据集过滤和清洗时需要花费大量的精力才能保证数据的可靠性。
如果数据质量低劣或数据集过小可能会导致所得到的模型效果较差，使得我们所期望的结果得不到保障。
二、数据集的类别平衡性数据集的类别平衡性是非常重要的。
在分类问题中，如果样本的类别分布不平衡，那么训练出来的模型可能会过分偏向数量较多的类别，而忽略了数量较少的类别。
这会导致所训练的模型的泛化能力较差，使得其对于少数类别的预测准确度较低。
因此，在训练数据集准备过程中，我们需要注意对于不同类别的分布情况，是否存在严重的不平衡问题。
在实际情况中，我们可以通过简单重复少数类别的样本或者对于多数类别的样本进行下采样来调整数据集中类别的平衡性。
比如我们可以在训练数据集中随机抽取多组相同数量的样本，并将这些样本组合在一起。
这样做不仅可以增加样本数量，还可以降低训练中的噪音。
三、数据集的多样性和真实性数据集的多样性和真实性非常重要。
机器学习模型需要的是对于真实世界的有效预测，这就要求训练数据集必须足够地多样化，并能很好地代表最终的应用场景。
基于此，我们在选择数据集时要考虑很多方面的细节问题，比如本地化因素、所属行业、年龄段、性别等等，以确保训练模型充分具备实际应用价值。
同时，数据集的多样性还需要在特征维度上有所体现。
机器学习概述
5.3 神经元模型
a)
生物神经元模型 神经元neuron,neural cell也就是神经细 胞。人脑就是由大量神经元组合而成的。 神经元由 细胞体、树突和轴突组成。
中心
接受器 传导信息
人工神经元模型，如图所示
5.4 神经网络模型表达式
神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络，每一 层的输出变量都是下一层的输入变量。下图为一个3 层的神经网络， 第一层成为输入层（Input Layer），最后一层称为输出层（Output Layer），中间一层成为隐藏层（Hidden Layers）。我们为每一层都 增加一个偏倚单位（bias unit）：
34决策树学习的基本算法id3?id3的过程?分类能力最好的属性被选作树的根节点?根节点的每个可能值产生一个分支?训练样例排列到适当的分支?重复上面的过程35决策树的剪枝?决策树生成算法递归地产生决策树这种方法会使得学习时过多的考虑如何提高对训练数据的分类从而构造出过于复杂的决策树解决这种问题的方法是对决策树进行剪枝36决策树实例37决策树实例41简介?一种监督学习模型
4.2 线性可分支持向量机
首先讨论线性可分的情况，以逻辑回归为 例展开讨论： 逻辑回归中以y=0或1进行分类，但由于代 价函数始终不为0，得到的分类效果往往是 不够理想，如图：
4.2 线性可分支持向量机
而我们想要得到的效果如下图：
因此需要对逻辑回归进行修改，我们的方 法是构建一个可以取零值得代价函数，并
4.3 线性不可分支持向量机
对于线性不可分的情况，如图所示：
我们往往是构造一个多项式的模型，然后 通过数学转换，将其转化为线性问题，最 后通过线性可分来进行处理。
4.3 线性不可分支持向量机ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
nuscenes 类别
nuscenes 类别Nuscenes 数据集介绍Nuscenes（Nuscenes: A multimodal dataset for autonomous driving）是一个用于自动驾驶研究的大规模多模态数据集。
它由纽约大学（NYU）和威斯康星大学麦迪逊分校（UW–Madison）合作开发，旨在提供一个真实世界中丰富、多样的数据集，以促进自动驾驶技术的发展。
Nuscenes 数据集包含了丰富的传感器数据，包括激光雷达、相机、雷达和GPS等。
这些传感器能够捕捉车辆周围的环境信息，为自动驾驶算法提供关键的输入。
此外，数据集还提供了丰富的注释信息，包括车辆的位置、速度、方向、边界框和语义分割等。
这些注释信息使得研究者能够进行对象检测、跟踪和场景理解等任务的研究。
Nuscenes 数据集覆盖了多个城市，包括波士顿、新加坡和泰国曼谷等。
这些城市的道路和交通情况各异，从而使得数据集更加真实和多样化。
此外，Nuscenes 数据集还包含了不同季节和天气条件下的数据，如晴天、雨天和雾天等。
这使得研究者能够研究自动驾驶系统在不同环境下的鲁棒性和稳定性。
Nuscenes 数据集中的对象类别丰富多样，包括汽车、行人、自行车、摩托车、卡车和公交车等。
每个对象都被标注了类别、边界框和其他属性，如速度和方向等。
这些注释信息为研究者提供了一个理想的基准，使他们能够评估和比较不同算法的性能。
为了方便研究者使用和分析数据集，Nuscenes 还提供了强大的工具和接口。
研究者可以使用Python和其他流行的编程语言来访问数据集，并进行数据的可视化和分析。
此外，Nuscenes 还提供了一系列的评估指标，如准确率、召回率和F1 分数等，以帮助研究者评估他们的算法性能。
Nuscenes 数据集是一个用于自动驾驶研究的重要资源。
它提供了丰富的多模态数据和注释信息，使研究者能够开展各种任务的研究。
通过使用Nuscenes 数据集，研究者可以开发和评估新的自动驾驶算法，推动自动驾驶技术的进一步发展。
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Thanks to Robert Morse, Director of Research for America’s Best Colleges at U.S. News & World Report for assistance in supplying the data. Attribute Information: Line #1 1- 5 7 - 51 53 - 54 Line #2 1- 2 3- 6 7 - 10 11 - 15 16 - 18 19 - 22 23 - 26 27 - 30 31 - 34 35 - 37 38 - 40 41 - 46 47 - 52 53 - 57 58 - 61 62 - 65 Line #3 1- 6 7 - 12 13 - 18 19 - 24 25 - 29 Number of fulltime undergraduates Number of parttime undergraduates In-state tuition Out-of-state tuition Room and board costs Public/private indicator (public=1, private=2) Average Math SAT score Average Verbal SAT score Average Combined SAT score Average ACT score First quartile - Math SAT Third quartile - Math SAT First quartile - Verbal SAT Third quartile - Verbal SAT First quartile - ACT Third quartile - ACT Number of applications received Number of applicants accepted Number of new students enrolled Pct. new students from top 10% of H.S. class Pct. new students from top 25% of H.S. class FICE (Federal ID number) College name State (postal code)
Source: This dataset is taken from the 1995 U.S. News & World Report's Guide to America’s Best Colleges. This dataset is protected by copyright, is reproduced with permission of the copyright holder(s), and may not be downloaded or otherwise copied, except solely for the purpose of analysis in connection with the American Statistical Association's 1995 Data Analysis Exposition.The data are reporduced with the permission of the publisher.
中文关键词：
美国学院,学费,申请/录取率,师生比,毕业率,
英文关键词：
US College,tuition,application/acceptance,rates,student/faculty ratio,graduation rate,
数据格式：
TEXT
数据用途：
This dataset is used along with another (see jse/data/aaup.doc)as the basis for the 1995 Data Analysis Exposition. This is a special session at the Joint Statistical Meetings in which uses a common dataset as a vehichle for demonstrating innovative approaches to analyzing and displaying data. Much of the information appeared in the popular U.S. News & World Report special issue comparing colleges.
Exposition, sponsored by the Statistical Graphics Section of the American Statsitical Association.See the file jse/data/colleges.doc for more information on the Exposition.
Usnews College Dataset(美国学院数据)
数据摘要：
Data are from the 1995 U.S. News report on American colleges and universities. They include demographic information on tuition,room & board costs, SAT or ACT scores, application/acceptance rates, student/faculty ratio, graduation rate, and more. The dataset is used for the 1995 Data Analysis Exposition, sponsored by the Statistical Graphics Section of the American Statsitical Association.See the file jse/data/colleges.doc for more information on the Exposition.
数据详细介绍：
Usnews College Dataset Abs. News report on American colleges and universities. They include demographic information on tuition,room & board
costs, SAT or ACT scores, application/acceptance rates, student/faculty ratio, graduation rate, and more. The dataset is used for the 1995 Data Analysis
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30 - 34 35 - 39 40 - 44 45 - 49 50 - 54 55 - 58 59 - 62 63 - 67 68 - 70 71 - 76 77 - 80
Room costs Board costs Additional fees Estimated book costs Estimated personal spending Pct. of faculty with Ph.D.'s Pct. of faculty with terminal degree Student/faculty ratio Pct.alumni who donate Instructional expenditure per student Graduation rate