机器学习与数据挖掘复习.
数据挖掘与机器学习试题精选
数据挖掘与机器学习试题精选近年来，随着大数据时代的来临，数据挖掘和机器学习成为了炙手可热的领域。
数据挖掘通过发现数据中的潜在模式和规律，为企业决策提供支持；而机器学习则致力于通过数据和经验，使计算机系统具备自我学习和优化的能力。
在这篇文章中，我将为大家精选几道数据挖掘与机器学习的试题，希望能对大家的学习和实践有所帮助。
1. 假设你收集到了包括用户ID、年龄、性别、购买次数和购买金额等多个特征的数据集，请问如何利用数据挖掘方法对用户进行分类？首先，我们可以使用分类算法对用户进行分类。
常用的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
接着，我们需要对数据集进行预处理，包括数据清洗、特征选择、特征缩放等。
然后，将数据集分为训练集和测试集，使用训练集进行模型训练，再利用测试集进行模型评估。
最后，根据模型的准确度、召回率、精确度等指标对用户进行分类。
2. 在机器学习中，有监督学习和无监督学习的区别是什么？请举例说明。
有监督学习是指将训练样本的标签信息作为输入，通过对样本的学习和建模，得到一个能够对未知样本进行准确预测的模型。
常见的有监督学习算法有线性回归、逻辑回归、支持向量机等。
例如，在垃圾邮件过滤中，我们可以通过学习已标记的垃圾邮件和非垃圾邮件的样本，构建一个分类模型来自动过滤垃圾邮件。
无监督学习则是指在没有样本标签的情况下，通过对数据的分析和学习，找出其中潜在的模式和规律。
常见的无监督学习算法有聚类分析、关联规则挖掘等。
例如，我们可以使用聚类算法对一组顾客的购买记录进行聚类，从而发现不同类型的顾客群体。
3. 如何评价一个机器学习模型的性能？评价机器学习模型的性能通常需要使用各种评估指标，比如准确度、召回率、精确度、F1值等。
这些指标可以帮助我们了解模型的分类效果、模型对于不同类别的识别能力和模型的整体性能。
除了这些指标，我们还可以使用ROC曲线、混淆矩阵等来评估模型。
4. 数据挖掘中的特征选择有哪些方法？请简要介绍。
数据挖掘 机器学习 考试简答题
1.何谓数据挖掘？它有哪些方面的功能？答：从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程称为数据挖掘；（3分）数据挖掘的功能包括：概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、趋势分析、孤立点分析以及偏差分析等（3分）2.列举4种监督式学习算法？答：K-近邻算法（k-Nearest Neighbors）（1分）线性回归（Linear Regression）（1分）逻辑回归（Logistic Regression）（1分）支持向量机（1分）（备注：列出任意4种即可得分）3.过拟合问题产生的原因有哪些以及解决过拟合的办法有哪些？答：产生的原因：（1）使用的模型比较复杂，学习能力过强。
（1分)（2）有噪声存在（1分)（3）数据量有限（1分)解决过拟合的办法：（1）提前终止（当验证集上的效果变差的时候）（1分)（2）数据集扩增（1分)（3）寻找最优参数（1分)4.支持向量机有哪些优缺点？答：优势：（1）在高维空间非常高效（1分)（2）即使在数据维度比样本大的情况下仍然有效（1分)（3）在决策函数中使用训练集的子集，因此它也是高效利用内存的（1分) 缺点：（1）如果特征数量比样本数量大得多，在选择核函数时要避免过拟合（1分) （2）支持向量机通过寻找支持向量找到最优分割平面，是典型的二分类问题，因此无法解决多分类问题。
（1分)（3）不直接提供概率估计（1分)5、数据挖掘的两大目标分为预测和描述，监督学习和无监督学习分别对应哪类目标？监督学习和无监督学习的定义是什么？分别从监督类学习和无监督类学习中找一类算法的实例应用进行举例说明。
答：1.监督学习对应预测，无监督学习对应描述2.监督学习：从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务无监督学习:根据类别未知（没有标记）的训练样本解决模式识别中的各种问题。
3.监督学习举例：分类算法，利用分类算法进行垃圾电子邮件的分类。
数据挖掘考试复习资料
数据挖掘考试复习资料一、名词解释1、数据仓库：面向主题的、集成的、非易失的、是随时间变化的数据集合，用来支持管理决策.2、聚类：将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类3、数据挖掘：从大量的数据中挖掘那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识4、人工神经网络：人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。
在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络.5、文本挖掘：文本数据挖掘（Text Mining）是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术6、OLAP：又称联机分析处理，是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业为特性的信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
定义1：OLAP是针对特定问题的联机数据访问和分析。
通过对信息（维数据)的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入地观察。
定义2：OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业“维”特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
)7、概念描述：就是对目标类对象的内涵进行描述,并概括这类对象的有关特征.特征化：提供给定数据汇集的简洁汇总比较：提供两个或多个数据汇集的比较描述8、信息熵：在信息论中，熵被用来衡量一个随机变量出现的期望值.它代表了在被接收之前，信号传输过程中损失的信息量，又被称为信息熵。
信息熵也称信源熵、平均自信息量。
二、简答题1、数据仓库和传统数据库的区别和联系是什么?（1）区别:数据仓库和数据库是不同的概念数据仓库是一个综合的解决方案，而数据库只是一个现成的产品。
数据仓库需要一个功能十分强大的数据库引擎来驱动，它更偏向于工程。
数据挖掘复习资料
1、数据挖掘定义：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
2、数据仓库定义：数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新却又随时间不断变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。
3、数据仓库与数据挖掘的关系：1）数据仓库系统的数据可以作为数据挖掘的数据源。
2）数据挖掘的数据源不一定必须是数据仓库系统4、数据挖掘的功能：概念描述，关联分析，分类与预测，聚类分析，趋势分析，孤立点分析，偏差分析。
5、数据挖掘的过程：P10图1-26、数据仓库的基本特征：1）数据仓库的数据是面向主题的；2）数据仓库的数据是集成的；3）数据仓库的数据时不可更新的；4）数据仓库的数据时随时间不断变化的。
7、主题的概念：主题是一个抽象的概念，是在较高层次上将企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的对象。
面向主题的组织方式，就是在较高层次上对分析对象的数据的一个完整、一致的描述，能完整、统一的刻画各个分析对象所涉及的企业的各项数据，以及数据之间的联系。
8、对数据仓库基本特征的理解：数据仓库是面向主题的，面向主题性表示数据仓库中数据组织的基本原则，数据仓库中所有的数据都是围绕某一主题组织、展开的。
数据仓库的数据是集成的，数据仓库的数据时从原有的分散的数据库、数据文件和数据段中抽取来的，数据来源可能既有内部数据又有外部数据，因此，在数据进入数据仓库之前，必然要经过转换、统一和综合。
这一步是数据仓库建设中最关键最复杂的一步，要进行统一数据源，综合和计算两步，统一数据源包括命名规则，编码，数据特征，度量单位的统一。
数据仓库是不可更新的，数据仓库的数据主要提供企业决策分析之用，不是用来进行日常操作的，一般只保存过去的数据，而且不是随着数据源的变化实时更新，数据仓库中的数据一般不再修改。
9、数据仓库数据分为四个级别：早期细节级，当前细节级，轻度综合级和高度综合级。
大学数据挖掘课程考试复习材料
一.1. 数据处理与数据分为'操作型'和'分析型'处理与数据. 2. 操作型数据: 细节的, 存取瞬间准确，可更新，操作需求事先可知，生命周期符合SDLC,性能要求高，操作单元，事务驱动,面向应用,支持日常操作. 分析型数据:综合的,代表过去数据,不更新,操作需求事先不可知，完全不同的生命周期，要求宽松，操作集合，分析驱动，面向分析，支持管理需求. 3. 数据组织结构:高度综合级，轻度综合级，当前细节级，早期细节级. 4. 数据组织形式:简单堆积文件，轮转综合文件，简化直接文件，连续文件. 5. 数据挖掘七个步骤:数据清理，数据集成，数据选择，数据变换，数据挖掘，模式评估，知识表示. 6. 数据挖掘系统的主要成分:1 数据库，数据仓库或其他信息库 2 数据库或数据仓库效劳器 3 知识库4数据挖掘引擎 5 模式评估模块6图形用户界面.7 数据挖掘功能: 用于指定数据挖掘任务中要找的模式类型. 8. 数据挖掘任务分为两类:描述和预测.9. 概念/类描述方法:数据特征化，数据区分，数据特征化与比拟. 10 .关联分析发现关联规那么，适用于事务数据分析.关联规那么分为:多维/单维关联规那么. 11. 粒度越大，表示细节程度越低，综合程度越高. 12. 数据仓库定义: 数据仓库是一个面向主题的，集成的，不可更新且随时间不断变化的数据集合，用来支持管理人员的决策. 二.1. 数据立方体由位和事实定义. 维是关于一个组织想要记录的透视或实体;事实是数值的度量. 2. 多维数据模型模式分类: 星型模式，雪花模式，事实星座模式[ 维表，事实表]. 3.度量根据所用的聚焦函数分成三类:分布的度量，代数的度量，整体的度量. 4. 多维数据模型上的OLAP操作：上卷，下钻，切片，切块，转轴，钻过，钻透.5.数据仓库设计的四种视图:1 自顶向下视图2数据源视图 3 数据仓库视图4商务查询视图. 6. 数据仓库通常采用三层结构：底层：数据仓库效劳器中层：OLAP效劳器顶层：前端工具.7. OLAP效劳器类型：关系OLAP(ROLAP效劳器；多维OLAP(MOLAP效劳器；混合OLAP(HOLAP效劳器；特殊的SQL效劳器. 8. ROLAP：关系数据库技术; 响应慢; 数据装载快; 存储消耗小; 维数无限制; 通过SQL 实现存储；维护困难；无文件大小控制.MOLAP专为OLAP设计；性能好，反响快；数据装载快；需进行预计算，无法支持维变化；缺乏模型，访问标准，管理简便；受操作系统文件大小控制. *ROLAP不支持有关预计算读写操作，无法多行计算，无法维间计算• *MOLAP支持高性能决策支持计算；跨维计算，多用户读写操作. 9. 数据仓库设计步骤：1 选取待建模的高务处理 2 选取高务处理的粒度 3 选取用于每个事实表记录的维 4 选取安放在事实表中的度量三 1. 数据质量问题：1 噪声数据2空缺数据3不一致数据4重复5维度高 2. 噪声处理方法：1 分箱2聚类3回归 3. 预处理的根本方法：数据清理，数据集成，数据变量，数据归约 4. 数据选取的参考原那么：1 尽可能赋予属性名和属性值的明确含义2同意多数据源的属性值编码 3 去掉唯一的属性4取出重复属性5去除可以忽略字段6合理选择关联字段 5. 分箱的4种方法：统一权重，统一区间，最小熵，用户自定义区间 6. 数据平滑方法：按箱平均值平滑，按箱中值平滑，按箱便捷平滑7. 数据集成涉及问题：模式集成，数据冗余，数据值冲突8. 数据交换涉及内容：平滑，聚集，数据概化，标准化，属性构造. 9. 数据归约的策略：维归约，数据压缩，数值压缩，离散化和概念分层生成10. 属性子集选择的根本启发式方法包含的技术：1 逐步向前选择 2 逐步向后删除 3 向前选择和向后删除的结合 4 判定树归纳11. 压缩技术：有损(分为小波变换(分为DWT/DFT /主要成分分析PCA /无损12.数值归约：有参方法/无参方法13. 空缺值处理方法：1 忽略元组2人工填写空缺值3使用一个全局常量填充空缺值4使用属性的平局值填充空缺值5使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值6使用最可能的值填充空缺值14.抽样：1简单项选择取n个样本，不回放2简单项选择择n个样本，回放3聚类抽样4分层抽样15. 概念分层方法： 1 分箱2直方图分析3聚类分析 4 基于熵的离散化4通过自然划分分段四.1. 数据挖掘语言分类：1 数据挖掘查询语言DMQL2 数据挖掘建模语言PMML3 通用数据挖掘语言 2. 数据挖掘任务的原语：1 任务相关数据原语2要挖掘的知识种类原语3背景知识原语4兴趣度测量原语5被发现模式的表示和可视原语3. 任务相关数据包括：1 数据库与数据仓库名称2数据立方3数据选择条件4相关属性或维5 数据分组条件 4. 背景知识概念分层的主要类型:1 模式层次 2 集合分组分层 3 基于操作层次 4 基于规那么分层 5. 兴趣度度量特点: 简洁性, 确定性, 实用性, 新颖性 6. 兴趣度的分类: 客观兴趣度〔数据驱动〕, 主观兴趣度〔用户驱动〕 7. 数据挖掘系统的结构设计耦合模式: 不耦合,松散耦合,半紧密耦合,紧密耦合8. 挖掘的知识类型:1 特征化2区分3关联4分类/ 预测 5 聚类五六. 1. 从数据分析角度，数据挖掘分为：描述性，预测性 2. 概念描述基本方法：多层概念，汇总，特征化，比拟根本技术：表，图表，图，规那么 3. 类比拟的步骤：数据收集，维相关分析，同步概化，导出比拟的表示 4. 关联规那么挖掘的两个过程： 1 找出频繁项集 2 由频繁项集产生强关联规那么 5. 关联规那么根本分类方法：1 按管理规那么处理的变量类别：布尔型和量化性 2 按关联规那么中数据的抽象层次：单层/多层关联规那么 3 按关联规那么中所涉及的变量数目：单维/ 多维关联规那么 4 按关联规那么的各种扩充，关联规那么可扩充到相关分析，以识别项是否相关 6. 多层关联规那么的主要挖掘方法：1 对于所有层使用一致的最小支持度2 在较低层使用递减的最小支持度 3 逐层独立 4 层交叉单项过滤 5 层交叉K-项集过滤七.1.分类与预测是两种数据分析形式•分类是预测分类标号〔离散性〕；预测是建立连续函数模型. 2. 数据分类步骤:1 学习,用分类算法分析训练数据2分类, 测试数据用于评估分类规那么的准确率. 3. 分类与预测的标准和评估:预测的准确率,速度,强壮度,可伸缩性,可解释性. 4. 常用分类方法:1 决策树归纳2贝叶斯信念网络 3 贝叶斯分类4神经网络5. 预测的方法:1 线性回归2 多元回归3 非线性回归4 广义线性模型*预测步骤:1. 问题的理解与提出 2. 数据准备2.1 变量选择 2.2 数据清洗 2.3 变量转化 2.4 可视化 3.1 神经网络 3.2 决策树3.3 关联规那么3.4 其他模型4结果评价与解释〔回1〕 6. 评估分类法准确性的方法:1 保持方法2 k- 交叉确认方法八.1 基于内存的聚类算法通常采用的数据结构:〔1〕数据矩阵:对象—变量结构〔二模矩阵〕〔2〕相异度矩阵:对象—结构〔单模矩阵〕 2. 对聚类质量/相异度估计评估方法:1 区间标度变量2二元变量3标称变量4比例标度型变量5混合类型的变量 3. 簇间距离度量标准:最短/ 最长/ 中间/平均距离 4. 典型的聚类过程:1 数据准备 2 特征提取 3 聚类 4 聚类结果评估5. 聚类方法的主要分类:1 划分方法2 层次方法3 基于密度的方法4 基于网络的方法5 基于模型的方法 6. 孤立点分析的主要方法:1 统计学方法2基于距离的方法3基于偏差的方法7. 划分方法:1 全局最优2启发式方法〔K- 均值,K- 中心点〕 8. 层次方法:1 凝聚方法〔自底向上方法〕2 分裂方法〔自顶向下〕9.复杂类型数据挖掘包括:1复杂对象2空间数据3多媒体数据4文本数据5WEB数据。
机器学习与数据挖掘考试试题及答案
机器学习与数据挖掘考试试题及答案一、选择题1. 以下哪种算法常用于分类问题？A. 线性回归B. 支持向量机C. 聚类分析D. 主成分分析答案：B. 支持向量机2. 数据集划分为训练集和测试集的目的是什么？A. 增加模型的复杂度B. 验证模型的性能C. 加速模型训练过程D. 提高数据的可视化效果答案：B. 验证模型的性能3. 常见的神经网络结构不包括：A. 多层感知器（MLP）B. 卷积神经网络（CNN）C. 循环神经网络（RNN）D. 支持向量机（SVM）答案：D. 支持向量机（SVM）4. 在数据挖掘中，关联规则用来描述：A. 哪些属性是关键属性B. 哪些实例之间存在相似性C. 哪些属性之间存在相关性D. 哪些属性可以被忽略答案：C. 哪些属性之间存在相关性5. 在集成学习中，袋装法（Bagging）常用的基分类器是：A. 决策树B. 朴素贝叶斯C. K近邻D. 支持向量机答案：A. 决策树二、简答题1. 请简要解释什么是过拟合（Overfitting），并提供防止过拟合的方法。
过拟合指的是模型在训练集上表现良好，但在测试集或新数据上表现不佳的现象。
过拟合的原因是模型过度学习了训练集的噪声或细节，将其误认为普遍规律。
防止过拟合的方法包括：- 增加训练数据量，以使模型接触到更多的样本，减少过拟合的可能性。
- 使用正则化技术，如L1正则化或L2正则化，对模型参数进行约束，减小参数的影响。
- 采用特征选择或降维方法，去除冗余或不重要的特征，减少模型在噪声上的过拟合。
- 使用交叉验证技术，将数据集划分为多个训练集和验证集，选择最优模型，降低过拟合的风险。
2. 请简述决策树算法的基本原理，并说明如何进行特征选择。
决策树算法通过构建一棵树形结构来进行分类或回归。
其基本原理是根据属性的划分规则将样本逐步分到不同的节点，直到达到终止条件（如叶子节点纯度满足一定要求或树的深度达到一定限制等）。
特征选择是决策树算法中非常重要的一部分，常用的特征选择方法包括：- 信息增益（Information Gain）：选择能够获得最大信息增益的属性作为划分属性。
数据挖掘复习
该过程由整个属性集开始。在每一步，删除掉在属性集中的最坏属性。直到无法选 择出最坏属性或满足一定的阈值为止。 3)向前选择和向后删除的结合： 向前选择和向后删除方法可以结合在一起，每一步选择一个最好的属性，并在剩余 属性中删除一个最坏的属性。 4)判定树归纳 判定树算法，如 ID3 和 C4．5 最初是用于分类的 ,也可用于构造属性子集 （3）维归约：主要用于检测并删除不相关、弱相关或冗余的属性维。 （4）数值规约：利用更简单的数据表达形式参数与非参数两种方法 （5）离散化和概念分层生成： 离散化技术通过将属性域划分为区间来减少给定连续属性值的个数。区间的标号可 替代实际的数据值。概念层次树可以通过利用较高层次概念替换较低层次概念而减少 原来的数据。
在数据挖掘中发现知识 数据挖掘是知识发现过程中的一个步骤。它主要是利用某些特定的知识发现算法，在一定的 运算效率限制下，从数据中挖掘出有价值的知识。 知识发现的目的是从数据中发现知识，而数据挖掘则是知识发现中的一个特定步骤，两者都 是从数据中发现知识。但是，知识发现是更广义一个概念，而数据挖掘则是更具体、更深入 的概念，其关系体现在知识发现的过程中。 数据挖掘技术直接影响着知识发现的结果。但是，数据挖掘过程作为知识发现的关键环节注 重于处理过程及处理过程中算法的选取，知识发现则注重目的与结果。但是二者的本质是一 致的，都是对原始数据进行分析处理，并提取出隐含在大量数据背后的反映数据内在特性的 关系模式的过程。
EX1 假定属性 income 的最小与最大值分别为$12 000 和$98 000。
我们想映射 income 到区间[0，1]。根据最小-最大规范化，income 值$73000 将变换为
数据挖掘期末复习
– Classification/clustering等等这些数据挖掘模型可以分为有/无指导，其它方法也可 以区分；如，normalize, standardize…
– 区分的依据：是否使用了类别标号 – 如何判断一种算法能处理什么类型的数据？k-means/kNN/C4.5/NavieBayes…
• Apriori性质
– 一个频繁项集的任意非空子集必定是频繁的； – 一个不频繁项集的任何超集必定是不频繁的；
• 算法：给定一个事务数据库 ---
– 如何从k-频繁项集得到候选的(k+1)-频繁项集？ – 如何得到所有的强关联规则？
分类及其评估
• 分类
– 有指导的学习 – 一般步骤
• k-NN
– 使用什么方法衡量样本间的相似度度量？
闭卷考试
• 题型
– 单项选择(21%) – 多项选择(16%) – 简答题(含计算题)(30%) – 综合应用题(33%)
• 内容
– 数据挖掘、机器学习的基本概念(Lecture1-4) – 关联规则挖掘(Lecture5-7) – 分类模型及其评估(Lecture8-11) – 聚类分析(Lecture12-14) – 属性选择/回归分析(Lecture14-15) – Weka软件(实验部分)
• k-means/DBSCAN的优缺点…
– 簇的形状；时间复杂度；结果的确定性；簇的数目…
• 你认为NavieBayes是“lazy”还是“eager”分类器?Why?你 会选择J4.8还是NavieBayes对这样的数据进行分类？
– NavieBayes从训练数据集显式地构造了一个概率模型用于分类； – 通常，可以从分类效率、分类精度、误差成本(ROC曲线)等角度来
数据挖掘期末复习整理
51.无监督学习（185）：又称为“聚类”，每个训练元组的类标号是未知的，并且要学习的类的个数或集合也可能事先不知道。
52.如何评价学习算法（187）：从以下几个方面评价：准确率、速度、鲁棒性、可升缩性、可解释性。
2.决策树（P189）:信息增益（192）例6-1；增益率（184）例6-2；
3.贝叶斯分类（P200）;贝叶斯定理（201）；朴素贝叶斯分类（202）；例6-4 P203
四．综合
1.数据挖掘产生的背景
答：随着信息科技的进步以及电子化时代的到来，人们以更快捷、更容易、更廉价的方式获取和存储数据，使得数据及信息量以指数方式增长。据粗略估计，一个中等规模企业每天要产生100MB以上的商业数据。而电信、银行、大型零售业每天产生的数量以TB来计算。人们搜集的数据越来越多，剧增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望对其进行更高层次的分析，以便更好的利用这些数据。先前的数据库系统可以高效的实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据背后隐藏的知识手段。导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。于是人们开始提出“要学会选择、提取、抛弃信息”，并且开始考虑：如何才能不被信息淹没？如何从中及时发现有用的知识、提高信息利用率？如何从浩瀚如烟海的资料中选择性的搜集他们认为有用的信息？这给我们带来了另一些头疼的问题：
结果=（1-0.5）*6+0.5*7=6.5
25.五数概况（35）：由中位数，四分位数Q1和Q3,最小和最大观·测值组成，按一下序列写为：Minimun,Q1,Median,Q3,Maximum.
26.方差、标准差（35）：
N个观测值x1,x2………Xn的方差是：
机器学习数据挖掘练习题
机器学习数据挖掘练习题一、基础理论题1. 请简述机器学习的基本任务。
2. 数据挖掘的主要步骤包括哪些？3. 什么是监督学习？请举例说明。
4. 无监督学习与监督学习的区别是什么？5. 简述决策树的基本原理。
6. 支持向量机（SVM）的基本思想是什么？7. 请解释什么是过拟合，并说明如何避免过拟合。
8. 简述Kmeans算法的步骤。
9. 请阐述Apriori算法的原理。
10. 什么是关联规则挖掘？请举例说明。
二、算法应用题1. 使用线性回归模型预测房价，请列出可能影响房价的特征。
2. 对于一个分类问题，如何选择合适的评估指标？3. 如何使用KNN算法进行手写数字识别？4. 请简述如何使用朴素贝叶斯分类器进行垃圾邮件过滤。
5. 利用决策树实现客户流失预测，请列出可能影响客户流失的特征。
6. 如何使用支持向量机（SVM）进行文本分类？7. 请阐述如何使用随机森林算法进行股票预测。
8. 使用Kmeans算法对一组数据进行聚类，请描述聚类结果的评价指标。
9. 利用Apriori算法挖掘超市购物篮数据中的频繁项集和关联规则。
10. 请简述如何使用PageRank算法对网页进行排序。
三、编程实践题1. 编写Python代码实现线性回归算法。
2. 使用Python实现KNN算法，并对鸢尾花数据集进行分类。
3. 编写Python代码实现决策树算法，并对西瓜数据集进行分类。
5. 使用Python实现Kmeans算法，并对一组数据进行聚类。
6. 编写Python代码实现Apriori算法，挖掘超市购物篮数据中的频繁项集和关联规则。
7. 请使用Python实现一个简单的推荐系统（如基于用户的协同过滤）。
8. 利用Python实现一个文本分类器，对新闻数据进行分类。
9. 编写Python代码实现一个简单的神经网络，并进行手写数字识别。
10. 使用Python实现一个基于时间的序列预测模型，如ARIMA模型。
四、案例分析题1. 分析某电商平台的用户评论数据，提取关键特征，并对其进行情感分析。
数据挖掘与机器学习复习资料
数据挖掘与机器学习复习资料数据挖掘和机器学习是当今信息技术领域中极为重要的两个分支，它们在处理和分析大量数据、发现隐藏模式、做出预测和决策等方面发挥着关键作用。
对于学习者来说，掌握这两个领域的知识至关重要。
以下是为大家整理的一份关于数据挖掘与机器学习的复习资料。
一、数据挖掘概述数据挖掘，简单来说，就是从大量的数据中提取出有用的信息和知识的过程。
它不仅仅是数据的收集和存储，更重要的是通过一系列的技术和方法，对数据进行深入分析和挖掘，以发现潜在的规律和趋势。
数据挖掘的主要任务包括数据分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
在数据分类中，我们根据已知的类别标签，将新的数据划分到相应的类别中。
聚类则是将数据按照相似性进行分组，而无需事先知道类别信息。
关联规则挖掘用于发现数据中不同属性之间的关联关系，例如购买了商品 A 的顾客往往也会购买商品 B。
异常检测则是识别出与大多数数据不同的异常值。
数据挖掘的过程通常包括数据准备、数据探索、模型建立、模型评估和模型部署等阶段。
在数据准备阶段，需要对原始数据进行清理、转换和集成，以确保数据的质量和一致性。
数据探索阶段则通过可视化和统计分析等方法，对数据的特征和分布有一个初步的了解。
模型建立阶段选择合适的算法和模型，并使用训练数据进行训练。
模型评估通过使用测试数据来评估模型的性能，如准确率、召回率、F1 值等。
最后，将性能良好的模型部署到实际应用中。
二、机器学习基础机器学习是让计算机通过数据自动学习和改进的一种方法。
它可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。
监督学习是在有标记的数据集上进行学习，常见的算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
线性回归用于预测连续值，逻辑回归用于分类问题，决策树可以生成易于理解的规则，支持向量机在处理高维数据和非线性问题上有较好的表现。
无监督学习是在无标记的数据集中寻找模式和结构，例如聚类算法（如 KMeans 聚类、层次聚类）和主成分分析（PCA）等。
数据挖掘复习
数据挖掘复习1、简单描述一下数据挖掘的过程（1）数据清洗：清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据（2）数据集成：将来自多个数据源中的相关数据组合到一起（3）数据选择：根据数据挖掘的目标选取待处理的数据（4）数据转换：将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式（5）数据挖掘：根据一定评估标准，从挖掘结果中筛选出有意义的相关知识（6）知识表示：利用可视化和知识表达技术，向用户展示所挖掘的相关知识2、均值、中位数、截断均值在反应数据中心方面的特点（1）均值：（2）中位数：对于倾斜的（非对称的）数据，中位数是数据中心的一个较好度量（3）截断均值：均值对极端值很敏感，截断均值可以避免少量极端值影响均值3、在数据预处理的时候可以发现并清除噪音数据吗？噪音数据一般有哪些处理方法（1）可以。
数据清理的目的就是试图填充缺失值、去除噪声并识别利群点、纠正数据中的不一致值。
（2）1、分箱：通过考察周围的值来平滑有序数据的值2、聚类：聚类将类似的值组织成群或簇。
落在簇集合之外的值被视为异常值3、回归：通过回归（线性回归、非线性回归）让数据适合一个函数来平滑数据4、举例说明什么是数据挖掘的关联分析任务例：通过对数据集进行关联分析，发现关联规则A→B，表示购买产品A的顾客通常都会购买产品B。
关联规则中的前件和后件不存在必然的因果关系，只是表示如果前件出现了，后件也很有可能出现。
5、一趟聚类算法是如何在时效性和处理混合型数据方面得到提高的？它的缺点是什么？（1）（2）1、对于大规模数据集，聚类时效性和准确性难以满足要求2、难以直接处理混合属性的数据3、聚类结果依赖于参数，而参数的选择主要靠经验或试探，没有简单、通用的方法。
数据挖掘期末复习
《数据挖掘》总复习题1．数据挖掘系统可以根据什么标准进行分类？挖掘的数据库类型分类、挖掘的知识类型分类、所用的技术分类、应用分类2．知识发现过程包括哪些步骤？数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示3．什么是概念分层？一个概念分层定义一个映射序列，将底层概念到更一般的高层概念。
4．多维数据模型上的OLAP操作包括哪些？上卷、下钻、切片和切块、转轴、其它OLAP操作5．OLAP服务器类型有哪几种？关系OLAP(ROLAP)服务器、多维OLAP（MOLAP）服务器、混合OLAP(HOLAP)服务器、特殊的SQL服务器6．数据预处理技术包括哪些？数据清理、数据集成、数据变换、数据归约7．什么是数据清理？数据清理例程可以用于填充遗漏的值，平滑数据，找出局外者并纠正数据的不一致性8．什么是数据集成？数据集成将多个数据源中的数据结合成、存放在一个一致的数据存储，如数据仓库中。
这些源可能包括多个数据库、数据方或一般文件。
9．什么是数据归约？数据归约技术，如数据方聚集、维归约、数据压缩、数值归约和离散化都可以用来得到数据的归约表示，而使得信息内容的损失最小。
10．数据清理的内容包括哪些？遗漏值、噪音数据、不一致数据11.将下列缩略语复原OLAP——on-line analytical processingDM——data miningKDD——knowledge discovery in databasesOLTP——on-line transaction processingDBMS——database management systemDWT——discrete wavelet transform12．什么是数据挖掘？数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的人们事先不知道的，但又有潜在有用的信息和知识的过程。
13．什么是关联规则？什么是强关联规则？强关联规则都是有趣的吗?关联规则：关联规则挖掘寻找给定数据集中项之间的有趣联系。
数据挖掘期末复习提纲(整理版)
1.熟悉数据挖掘的流程：提示：1）业务理解2）数据理解3）数据准备4）建立模型5）模型评估6）模型发布2.数据库系统与数据仓库系统的区别：数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的和非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程：而数据库是面向具体操作的、单一的、实时的、更新的数据集合，支持管理机构日常操作的。
数据库系统的主要任务是执行联机事务和查询处理，这种系统称为OLTP系统，涵盖了组织机构的大部分日常操作；另一方面，数据仓库在数据分析和决策方面为用户和知识工人提供服务。
3. 数据聚合需考虑的问题;4. 利用免费商品做促销的关联规则挖掘问题：1）找到免费商品的频繁1—项集，记为S1。
2）使用FP增长算法生成那些价格不少于$200的频繁项集，记为S2。
这是一个单调约束，因此不必要在每一步使用“生成—测试”过程，这样能节省一些不必要的计算开销。
如果我们有一个频繁项价格至少￥200，则没必要对这个频繁项的任何超集进行测试。
这是因为任何其他商品加到这个频繁项里，价格肯定会增多。
需要检验的是超集是否是频繁的。
这里之所以使用FP增长算法的原因是Apriori算法丢弃了那些价格低于$200的频繁项集。
这样导致了将不能够发现满足约束条件的频繁项集。
FP增长算法不会有这样的问题，因为它保留了关于数据库的完整信息在一个树结构中。
3）从S1S2中找到频繁项集。
4）生成满足最小置信度且形如2S 的规则。
1S5.分布式数据的关联规则挖掘方法：第一．在每一个站点挖掘局部频繁项集，设CF为四个站点的局部频繁项集的并集；第二．计算CF中每个频繁项集在各个站点的支持度计数；第三．计算CF中每个项集的全局支持度计数，可以通过将它在四个站点的局部支持度计数累加起来；那些全局支持度大于支持度阀值的项集为频繁项集；第四．从全局频繁项集里导出强规则。
6.急切分类、惰性分类的优缺点：急切分类比惰性分类在速度上要更快。
因为它在接受新的待测数据之前已经构造了一个概括的模型。
数据挖掘、机器学习知识点
数据挖掘复习概论✔机器学习机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近 论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。
机器学习理论主要是设计和分析一些 让计算机可以自动“学习”的算法。
机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规 律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。
因为学习算法中涉及了大量的统计 学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。
算法设 计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。
✔数据挖掘数据挖掘（英语：data mining）是一个跨学科的计算机科学分支。
它 是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。
数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。
数据挖掘是 ”数据库知识发现“ 的分析步骤。
✔机器学习和数据挖掘的关系机器学习是数据挖掘的主要工具。
数据挖掘不仅仅要研究、拓展、应用一些机器学习方法，还要通过许多非机器学习技术解决数据存储、大规模数据、数据噪音等更为实际的问题。
机器学习的涉及面更宽，常用在数据挖掘上的方法通常只是“从数据学习”，然则机器学习不仅仅可以用在数据挖掘上，一些机器学习的子领域甚至与数据挖掘关系不大，例如增强学习与自动控制等。
大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉。
✔基本术语泛化能力机器学习的目标是使得学到的模型能很好的适用于“新样本”, 而不仅仅是训练集合，我们称模型适用于新样本的能力为泛化(generalization)能力。
通常假设样本空间中的样本服从一个未知分布 ,样本从这个分布中独立获得，即“独立同分布”(i.i.d)。
一般而言训练样本越多越有可能通过学习获得强泛化能力的模型。
监督学习即样本是有标签的。
分类问题回归问题标注问题监督学习目的是学习一个由输入到输出的映射，称为模型。
模式的集合就是假设空间（hypothesis space）半监督学习少量标注数据，大量未标注数据利用未标注数据的信息，辅助标注数据，进行监督学习较低成本主动学习机器主动给出实例，教师进行标注利用标注数据学习预测模型KNN工作原理存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每个数据和所属分类输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签一般来说，只选择样本数据集中前 k 个最相似的数据。
机器学习与数据挖掘培训资料
模型选择与训练
比较不同机器学习算法在信贷 风险评估中的表现，选择最优 模型进行训练。
模型评估与应用
采用交叉验证、ROC曲线等指 标对模型进行评估，将模型应
用于实际信贷审批流程中。
图像识别在医疗领域应用案例
数据集介绍
医学图像数据，如X光片、CT图像等。
职业发展规划建议
对于初学者，建议从掌握基础算法和编程技能入手；对于有一定经验的从业者， 可以关注新兴技术和行业应用趋势，不断提升自身竞争力；对于高级人才，可以 深入研究算法原理和创新应用，成为行业领军人物。
持续改进和终身学习重要性强调
持续改进
机器学习领域技术更新换代速度极快，从业者需要保持敏锐的洞察力，关注最新研究成果和技术趋势，不断改进 自身知识和技能体系。
原理
利用梯度下降等优化算法，不断调整模型参数以最小化 损失函数。
应用场景
房价预测、销售额预测等。
逻辑回归
一种用于解决二分类问题的监督学习算法，通过逻辑函 数将线性回归的输出映射到(0,1)之间，得到样本点属 于某一类别的概率。
原理
采用极大似然估计法，通过梯度下降等优化算法求解模 型参数。
应用场景
垃圾邮件分类、疾病预测等。
应用场景
语音识别、图像处理、自然语言处 理等。
PyTorch
由Facebook开发的开源深度学习框 架，以动态计算图为主要特点，易于 使用和调试。
特点
动态计算图、GPU加速、易扩展等 。
应用场景
计算机视觉、自然语言处理、强化 学习等。
04
数据挖掘过程与技巧分享
数据预处理：清洗、转换和特征工程
机器学习与数据挖掘考研专业课资料
机器学习与数据挖掘考研专业课资料机器学习和数据挖掘是计算机科学领域中备受关注的研究方向。
在信息时代，大量的数据储存和快速处理能力的需求催生了机器学习和数据挖掘的发展。
考研专业课资料在准备考试和深入学习这两个领域时起到了重要的作用。
本文将介绍机器学习与数据挖掘考研专业课资料的一些主要内容和途径。
一、机器学习考研专业课资料机器学习是一门研究如何使计算机模拟或实现人类的学习行为的学科。
在考研过程中，学生需要掌握基本的机器学习算法和模型，了解它们的原理和应用场景。
以下是一些机器学习考研专业课资料的推荐：1.《机器学习》（周志华著）：这本书是中国著名机器学习专家周志华教授撰写的经典教材，内容全面，深入浅出。
它对机器学习的各个方面进行了详细讲解，包括基本概念、决策树、神经网络、支持向量机等。
这本书是考研学习的必备资料。
2.《统计学习方法》（李航著）：这本书是机器学习领域的另一本经典教材，重点介绍了统计学习的基本概念和方法。
它对机器学习算法进行了严谨的数学推导，适合对算法原理有追求的学生。
3.相关课程视频和教材：一些高校和在线教育平台会提供机器学习相关的课程视频和教材，学生可以利用这些资源进行学习和实践。
比如斯坦福大学的《机器学习》公开课，该课程覆盖了机器学习的各个方面，并提供了大量的编程作业。
二、数据挖掘考研专业课资料数据挖掘是从大量数据中发现规律、提取信息的过程。
在考研过程中，数据挖掘的知识是必须要了解的。
以下是一些数据挖掘考研专业课资料的推荐：1.《数据挖掘导论》（Pang-Ning Tan等著）：这本书是数据挖掘领域的入门教材，内容涵盖了数据挖掘的基本概念、技术和应用。
作者以简洁明了的语言阐述了数据挖掘的原理和方法，适合初学者。
2.《数据挖掘：概念与技术》（Jiawei Han等著）：这本书是数据挖掘领域的经典教材，详细介绍了数据挖掘的基本概念、技术和算法。
它对聚类、分类、关联规则挖掘等方面进行了深入讲解，并提供了大量的案例和应用。
机器学习知识：机器学习中的数据挖掘
机器学习知识：机器学习中的数据挖掘数据挖掘是机器学习领域中至关重要的一个概念。
随着数据量不断增长，数据的价值越来越低，而数据的轻松获取和使用也成为普及的标志。
这样的情况下，通过数据挖掘技术，我们可以从原始的数据中发现隐藏的规律，揭示数据背后的本质规律，从而为决策提供有力的支持。
数据挖掘流程数据挖掘过程中，通常分为以下几个基本步骤：1.数据准备：将原始数据转换为可以进行分析的数据格式，清洗数据，并对数据进行预处理。
2.数据探索：根据数据集的特点，使用不同的探索技术，寻找数据中的规律、趋势和异常。
3.数据建模：根据数据探索的结果，设计模型，并使用训练数据进行训练和验证，依据模型对数据进行分类、预测、聚类等操作。
4.模型评估：对模型进行针对性的评估，确保模型结果的准确性和稳定性。
5.应用与部署：在模型评估通过后，将模型应用到实际业务中，达到数据决策的目的。
数据挖掘技术数据挖掘技术主要包括以下几个方面：1.分类：对数据进行分类，通过学习已有的数据，识别新的数据。
例如，我们可以将消费者分类为高、中、低三个层次，以便企业根据不同的客户群体定制个性化的营销策略。
2.聚类：对数据进行聚类，将相似的数据归为同一类别，不同的数据归为不同的类别。
例如，我们可以将客户信息分为高、中、低三个类别，以便企业根据不同的客户需求和价值定制不同的营销策略。
3.关联规则挖掘：对数据中频繁出现的序列和组合进行挖掘，并发现其中的相关性和联系。
例如，在超市购物时，如果购买了某些商品，则往往会激发我们对一些相关商品的需求。
4.异常检测：对数据中的异常点进行检测，并发现其背后的规律和原因。
例如，在银行信用卡交易中，如果发现一笔异常交易，则可以对该交易进行调查，了解具体情况，并采取相应的措施。
数据挖掘应用领域数据挖掘技术可以应用于多个领域，其中最为突出的包括：1.营销与销售：可以通过数据挖掘技术，对消费者的购买行为和消费喜好等进行分析，制定更为精准的营销策略。
机器学习及数据挖掘复习
机器学习与数据挖掘复习第一章：Introduction1. 什么是数据挖掘：数据挖掘时从大量的数据中取出令人感兴趣的知识〔令人感兴趣的知识：有效地、新颖的、潜在有用的和最终可以理解的〕。
2. 数据挖掘的分类〔从一般功能上的分类〕：a)描述型数据挖掘〔模式〕：聚类，summarization，关联规那么，序列发现。
b)预测型数据挖掘〔值〕：分类，回归，时间序列分析，预测。
3. KDD〔数据库中的知识发现〕的概念：KDD是一个选择和提取数据的过程，它能自动地发现新的、准确的、有用的模式以及现实世界现象的模型。
数据挖掘是KDD过程的一个主要的组成局部。
4. 用数据挖掘解决实际问题的大概步骤：a)对数据进展KDD过程的处理来获取知识。
b)用知识指导行动。
c)评估得到的结果：好的话就循环使用，不好的话分析、得到问题然后改良。
5. KDD过程中的角色问题：6. 整个KDD过程：a)合并多个数据源的数据。
b)对数据进展选择和预处理。
c)进展数据挖掘过程得到模式或者模型。
d)对模型进展解释和评价得到知识。
第二章数据和数据预处理1. 什么是数据：数据是数据对象和它的属性的集合。
一个属性是一个对象的性质或特性。
属性的集合描述了一个对象。
2. 属性的类型：a)标称〔nominal〕：它的值仅仅是不同的名字，只是提供足够的信息来区分对象。
例如邮政编码、ID、性别。
b)序数：序数属性的值提供足够的信息确定对象的序。
例如硬度、成绩、街道。
c)区间：对于区间属性，值之间的差是有意义的，即存在测量单位。
例如日历日期、温度。
d)比率：对于比率变量，差和比率都是有意义的。
例如绝对温度、年龄、质量、长度。
3. 用值的个数描述属性：a)离散的：离散属性具有有限惑无限可数个值，这样的属性可以是分类的。
b)连续的：连续属性是取实数值的属性。
4. 非对称属性：对于非对称属性，出现非零属性值才是最重要的。
5. 数据集的类型：a)记录型数据：每一个数据对象都是有固定数目的属性组成的。
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类器进行投票。
他适用于不稳定的学习过程，即数据集的一个小变动会产生大的差别，例如决策树、多层感知器。
6. Boosting 方法：它能提高弱分类器的性能。
它是带权值的抽样，改变数据对象的权值，分类好的数据给与小权值，分类不好的数据给与大权值，最终集成分类结果用加权投票的方法。
7. 一些经验： a 如果分类器不稳定用 bagging。
b 如果分类器稳定且简单用 boosting。
c 如果分类器稳定且复杂用随机注入。
d 如果数据有很多类，但是分类器只能处理两个类时，用错误纠正编码。
8. 为什么集成学习有效： a 从统计学角度来说当假设空间很大时，有可能有一些假设有着相同的精度，单一的学习器只能找出他们中的一个假设。
然而集成多个假设就有可能找到最可能的假设。
b 从计算角度来讲，很多单一学习算法都只能找到一个局部最优假设，当数据集很大时，可能很难找到一个最优假设，集成学习可以从多个起始点去局部逼近，这样就有可能得到一个全局最优的假设。
c 从表示角度来说，很多情况下最好的假设并不存在于假设空间中，当用集成方法对多个假设空间加权集成时就有可能突破假设空间找到最符合的假设。
第十一章聚类分析 1. 什么叫聚类分析：从给定对象中找出一些簇，使在同一簇中的对象要相似，类与类之间的对象要不相似。
我们希望类内部越紧越好，类之间界限要越明显越好。
2. 聚类的三类方法和其代表算法思想： a 分层聚类：簇之间是一个嵌套的形式，没有必要定义有多少个类，需要几个都可以。
且他可以定义多个含义，具体含义和问题有关。
两种方法：聚合方法：每个数据点都看为一个类，两两合并直到合并为一个类。
分裂方法：将所有的对象看做一个簇，分类直到每个类里包含一个点时停下。
此方法一旦将两个簇合并后就不能再更改，它也没有定义一个明确的目标函数，即不是全局最优化；每种方法都有各种缺点。
b 分区聚类：一个数据对象只属于一个簇。
K-means：1. 随机选择 k 个点作为初始中心点。
2. 计算每个点到不同中心点的距离，将点划分到几个簇里。
3. 重新计算每个簇的中心点。
4. 重复簇的划分直到簇的分布基本不变时停止。
c 基于密度的聚类：对类的定义不同，他认为类是由一些密集的点组成，这些密集的点被一些稀疏的点分开。
DBSCAN：认为类是基于密度的，它认为一个簇是由密度连接的点组成的最大的集合。
3. 层次局类中计算距离的方法： a 两簇之间的最近距离：可以划分大小不同的类；对噪声和例外点敏感。
b 两簇之间的最远距离：
对噪声和例外点不是那么敏感单不易划分大小相差很大的类。
c 组内平均距离：对噪声不是很敏感但是偏爱球形类。
d 中心点之间的距离。
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null
置信度阈值。
置信度具有后件反弹调性，前提是他们都是从同一频繁项集中生成的。
9. 生成频繁项集的其他方法： a 项集格遍历：一般到特殊（频繁项集的最大长度不是太长）、特殊到一般（对发现稠密事务中最大频繁项集有用）、双向（加快确定频繁项集的边界）。
b 等价类。
c 宽度优先与深度优先。
10. FP 算法的基本思想： a 使用一种称作 FP 树的紧凑数据结构组织数据，并直接从该结构中提取频繁项集。
b FP 树是一种输入数据的压缩表示，它通过逐个读入事务然后将各事务映射到 FP 树中，路径可能有重叠，重叠越多表示越紧凑，越节省空间，从而达到压缩数据的目的。
c 递归地将树划分为一系列子树，在子树重生成频繁项集。
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