数据挖掘RNN算法讲课PPT课件
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深度学习RNN循环神经网络ppt课件
右图是双向RNN模型，可以发现它的输出 层，既接受了从左向右传播的隐藏层的输 出，也接受了从右向左传播的隐藏层的输 出。
RNN—LSTM
ft (Wfx xt Wfhht1 bf ) (a) C 't tanh(WCx xt WChht1 bC ) (b) it (Wix xt Wihht1 bi ) (c) Ct ft *Ct1 it *C 't (d ) ot (Wox xt Wohht1 bo ) (e) ht ot * tanh(Ct ) ( f )
右图中的网络是seq2vec模型，可以 用于情感识别，文本分类等，主要 针对输入为序列信号，输出为向量 的模型建模
右图中的网络包含三个权值，分别 是U，W和V，最后损失函数采用的 是标签和输出的softmax交叉熵，其 实和最大似然函数最终推倒结果是 一致的。
RNN—vec2seq
右图是一个vec2seq模型，它的输入是 一个固定长度的向量，而输出是一个 序列化的信号，比如文本数据。这个 模型的输入x可以当作是循环神经网络 的额外输入，添加到每个隐藏神经元 中，同时每个时间步的输出y也会输入 到隐藏神经元。 在训练期间，下一个时间步的标签和 上一个时间步的输出构成交叉熵损失 函数，最终依旧采用BPTT算法进行训 练。 这样的模型可以用作image captioning 也就是看图说话。
每一个时间步计算都是用相同的激活函数和输入连接权以及循环连接权
RNN—Synced seq2seq
a(t) b Wh(t1) Ux(t) h(t) tanh(a(t) ) 2015-ReLU o(t) c Vh(t) y(t) soft max(o(t) )
L({x(1) ,..., x( )},{y(1) ,..., y( )}) 上图是隐藏神经元之间有循环连接，并且每一个
RNN—LSTM
ft (Wfx xt Wfhht1 bf ) (a) C 't tanh(WCx xt WChht1 bC ) (b) it (Wix xt Wihht1 bi ) (c) Ct ft *Ct1 it *C 't (d ) ot (Wox xt Wohht1 bo ) (e) ht ot * tanh(Ct ) ( f )
右图中的网络是seq2vec模型，可以 用于情感识别，文本分类等，主要 针对输入为序列信号，输出为向量 的模型建模
右图中的网络包含三个权值，分别 是U，W和V，最后损失函数采用的 是标签和输出的softmax交叉熵，其 实和最大似然函数最终推倒结果是 一致的。
RNN—vec2seq
右图是一个vec2seq模型，它的输入是 一个固定长度的向量，而输出是一个 序列化的信号，比如文本数据。这个 模型的输入x可以当作是循环神经网络 的额外输入，添加到每个隐藏神经元 中，同时每个时间步的输出y也会输入 到隐藏神经元。 在训练期间，下一个时间步的标签和 上一个时间步的输出构成交叉熵损失 函数，最终依旧采用BPTT算法进行训 练。 这样的模型可以用作image captioning 也就是看图说话。
每一个时间步计算都是用相同的激活函数和输入连接权以及循环连接权
RNN—Synced seq2seq
a(t) b Wh(t1) Ux(t) h(t) tanh(a(t) ) 2015-ReLU o(t) c Vh(t) y(t) soft max(o(t) )
L({x(1) ,..., x( )},{y(1) ,..., y( )}) 上图是隐藏神经元之间有循环连接，并且每一个
数据挖掘算法培训课件(ppt 34页)
8 9
驾龄（X，A）∧被保车辆的价值（X，A）∧车辆用途（X，B）
年投赔保付人金年额龄（（XX，，BB））∧驾车龄（辆X车，型A 0.0934
0.3654 0.4546
10
驾龄（X，B）∧被保车辆车的价辆值用（途X，A）∧车辆用途（X，A）
关联规则挖掘问题：
发现频繁项集
发现所有的频繁项集是形成关联规则的基 础。通过用户给定的最小支持度，寻找所 有支持度大于或等于Minsupport的频繁项 集。
生成关联规则
通过用户给定的最小可信度，在每个最大 频繁项集中，寻找可信度不小于 Minconfidence的关联规则。
如何迅速高效地发现所有频繁项集，是关联规则挖掘的核心问题，也是衡量关联规则挖 掘算法效率的重要标准。
应用市场：市场货篮分析、交叉销售（Crossing Sale）、部分 分类（Partial Classification）、金融服务（Financial Service），以及通信、互联网、电子商务 ······
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3.4 关联规则
第三章 数据挖掘算法
3.4.1 关联规则的概念
一般来说，关联规则挖掘是指从一个大型的数据集（Dataset）发现有趣的关联 （Association）或相关关系（Correlation），即从数据集中识别出频繁出现的属性值 集（Sets of Attribute Values），也称为频繁项集（Frequent Itemsets，频繁集）， 然后利用这些频繁项集创建描述关联关系的规则的过程。
生成频繁1项集L1 连接步
剪枝步
生成频繁k项集Lk 重复步骤（2）～（4），直到不能产生 新的频繁项集的集合为止，算法中止。
数据挖掘PPT01Intro
Data Mining:
Concepts and Techniques
(3rd ed.)
— Chapter 1 —
Jiawei Han, Micheline Kamber, and Jian Pei
University of Illinois at Urbana-Champaign & Simon Fraser University
Alternative names
Watch out: Is everything ―data mining‖?
(Deductive) expert systems
7
Knowledge Discovery (KDD) Process
This is a view from typical database systems and data Pattern Evaluation warehousing communities Data mining plays an essential role in the knowledge discovery Data Mining process Task-relevant Data Data Warehouse Data Cleaning Data Integration Databases
© 2011 Han, Kamber & Pei. All rights reserved.
1
Chapter 1. Introduction
Why Data Mining?
What Is Data Mining?
A Multi-Dimensional View of Data Mining What Kind of Data Can Be Mined? What Kinds of Patterns Can Be Mined? What Technology Are Used? What Kind of Applications Are Targeted? Major Issues in Data Mining A Brief History of Data Mining and Data Mining Society
Concepts and Techniques
(3rd ed.)
— Chapter 1 —
Jiawei Han, Micheline Kamber, and Jian Pei
University of Illinois at Urbana-Champaign & Simon Fraser University
Alternative names
Watch out: Is everything ―data mining‖?
(Deductive) expert systems
7
Knowledge Discovery (KDD) Process
This is a view from typical database systems and data Pattern Evaluation warehousing communities Data mining plays an essential role in the knowledge discovery Data Mining process Task-relevant Data Data Warehouse Data Cleaning Data Integration Databases
© 2011 Han, Kamber & Pei. All rights reserved.
1
Chapter 1. Introduction
Why Data Mining?
What Is Data Mining?
A Multi-Dimensional View of Data Mining What Kind of Data Can Be Mined? What Kinds of Patterns Can Be Mined? What Technology Are Used? What Kind of Applications Are Targeted? Major Issues in Data Mining A Brief History of Data Mining and Data Mining Society
《数据挖掘》PPT课件
➢ 数据挖掘应用系统开发 ➢ 数据挖掘技术的新应用 ➢ 数据挖掘软件发展
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
数据挖掘ppt课件(2024)
医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等 。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处 理和特征提取，如文本处理、图像 识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
17
神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
5
数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
6
2024/1/29
02
数据预处理技术
7
数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
32
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理
数据挖掘算法介绍ppt课件
❖ 粗糙集对不精确概念的描述方法是：通过上近似概念和 下近似概念这两个精确概念来表示；一个概念（或集合 ）的下近似指的是其中的元素肯定属于该概念；一个概 念（或集合）的上近似指的是其中的元素可能属于该概 念。
❖ 粗糙集方法则有几个优点：不需要预先知道的额外信息 ，如统计中要求的先验概率和模糊集中要求的隶属度； 算法简单，易于操作。
❖ 国外现状：
成熟、 产品：SAS、CLEMENTINE、UNICA、各大数据库
❖ 国内现状：
起步 产品：大部分是实验室产品
数据挖掘分类
❖ 挖掘对象
▪ 基于数据库的挖掘 ▪ 基于web的挖掘 ▪ 基于文本的挖掘 ▪ 其他：音频、视频等多媒体数据库
数据挖掘分类
❖ 应用
▪ 响应模型 ▪ 交叉销售 ▪ 价值评估 ▪ 客户分群
遗传算法
❖ 遗传算法（Genetic Algoritms，简称GA ）是以自然选择和遗传理论为基础，将生 物进化过程中“适者生存”规则与群体内 部染色体的随机信息交换机制相结合的搜 索算法 ；
❖ 遗传算法主要组成部分包括编码方案、适 应度计算、父代选择、交换算子和变异算 子。
序列模式
❖ 是指在多个数据序列中发现共同的行为模 式。
谢谢
感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
Hale Waihona Puke 策树❖ 决策树学习是以实例为基础的归纳学习算 法,着眼于从一组无次序/无规则的事例中 推理出决策树表示形式的分类规则；
❖ 决策树基本算法是:贪心算法,它以自顶向 下递归、各个击破方式构造决策树.
关联规则
❖ 关联规则是形式如下的一种规则，“在购 买面包和黄油的顾客中，有90％的人同时 也买了牛奶”（面包＋黄油 → 牛奶）；
❖ 粗糙集方法则有几个优点：不需要预先知道的额外信息 ，如统计中要求的先验概率和模糊集中要求的隶属度； 算法简单，易于操作。
❖ 国外现状：
成熟、 产品：SAS、CLEMENTINE、UNICA、各大数据库
❖ 国内现状：
起步 产品：大部分是实验室产品
数据挖掘分类
❖ 挖掘对象
▪ 基于数据库的挖掘 ▪ 基于web的挖掘 ▪ 基于文本的挖掘 ▪ 其他：音频、视频等多媒体数据库
数据挖掘分类
❖ 应用
▪ 响应模型 ▪ 交叉销售 ▪ 价值评估 ▪ 客户分群
遗传算法
❖ 遗传算法（Genetic Algoritms，简称GA ）是以自然选择和遗传理论为基础，将生 物进化过程中“适者生存”规则与群体内 部染色体的随机信息交换机制相结合的搜 索算法 ；
❖ 遗传算法主要组成部分包括编码方案、适 应度计算、父代选择、交换算子和变异算 子。
序列模式
❖ 是指在多个数据序列中发现共同的行为模 式。
谢谢
感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
Hale Waihona Puke 策树❖ 决策树学习是以实例为基础的归纳学习算 法,着眼于从一组无次序/无规则的事例中 推理出决策树表示形式的分类规则；
❖ 决策树基本算法是:贪心算法,它以自顶向 下递归、各个击破方式构造决策树.
关联规则
❖ 关联规则是形式如下的一种规则，“在购 买面包和黄油的顾客中，有90％的人同时 也买了牛奶”（面包＋黄油 → 牛奶）；
数据挖掘常见算法精品PPT课件
过程。 • 数据分析数据一般以文件形式或者单个数据库的方式组织
，而数据挖掘必须建立在数据仓库或是分布式存储的基础 之上。 • 大数据挖掘是传统手工业式的数据分析的现代大工业形式 。
Web挖掘
• 基于互联网的挖掘（Web挖掘）是利用数据挖掘技术从互 联网上的文档中及互联网服务上自动发现并提取人们感兴 趣的信息。
CRIAP-DM数据挖掘过程示意图
• 业务理解 • 数据理解 • 数据准备 • 建模 • 评估 • 部署
数据挖掘的评估
• 准确性 • 性能 • 功能性 • 可用性 • 辅助功能
数据挖掘的应用发展
• 营销领域的零售业 • 直效行销界 • 制造业 • 业务金融保险 • 通信业 • 医疗服务业 • 各种政府机关
数据挖掘的应用发展
• 尿不湿和啤酒 • 某百货零售企业将强大的数据挖掘软件用在销售数据库上
，得出了一个有意思的结论，那些前来为周末采购啤酒的 男性客户往往会想起妻子让他们买纸尿裤，或者那些周末 前来购买纸尿裤的男性客户会同时为自己购买啤酒，所以 他们会将两种商品都放入购物车里。于是该零售企业很快 将销售纸尿裤和啤酒的柜台放到不远的地方，进而销售量 大增。
}else{ if(obj.财富>=1000000000) then{ print(+”是高富"); }else{ print(+"是屌丝")• （1）我们先根据训练子集形成一个初始的决策树。 • （2）如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择
一些例外加入到训练子集中。 • （3）重复该过程一直到形成正确的决策集。
分类算法：神经网络
• 神经网络是通过对人脑的基本单元————神经元的建模 和链接，探索模拟人脑神经系统功能的模型，并研制一种 具有学习、记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系 统。
，而数据挖掘必须建立在数据仓库或是分布式存储的基础 之上。 • 大数据挖掘是传统手工业式的数据分析的现代大工业形式 。
Web挖掘
• 基于互联网的挖掘（Web挖掘）是利用数据挖掘技术从互 联网上的文档中及互联网服务上自动发现并提取人们感兴 趣的信息。
CRIAP-DM数据挖掘过程示意图
• 业务理解 • 数据理解 • 数据准备 • 建模 • 评估 • 部署
数据挖掘的评估
• 准确性 • 性能 • 功能性 • 可用性 • 辅助功能
数据挖掘的应用发展
• 营销领域的零售业 • 直效行销界 • 制造业 • 业务金融保险 • 通信业 • 医疗服务业 • 各种政府机关
数据挖掘的应用发展
• 尿不湿和啤酒 • 某百货零售企业将强大的数据挖掘软件用在销售数据库上
，得出了一个有意思的结论，那些前来为周末采购啤酒的 男性客户往往会想起妻子让他们买纸尿裤，或者那些周末 前来购买纸尿裤的男性客户会同时为自己购买啤酒，所以 他们会将两种商品都放入购物车里。于是该零售企业很快 将销售纸尿裤和啤酒的柜台放到不远的地方，进而销售量 大增。
}else{ if(obj.财富>=1000000000) then{ print(+”是高富"); }else{ print(+"是屌丝")• （1）我们先根据训练子集形成一个初始的决策树。 • （2）如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择
一些例外加入到训练子集中。 • （3）重复该过程一直到形成正确的决策集。
分类算法：神经网络
• 神经网络是通过对人脑的基本单元————神经元的建模 和链接，探索模拟人脑神经系统功能的模型，并研制一种 具有学习、记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系 统。
深度学习之神经网络(CNN-RNN-GAN)算法原理+实战课件PPT模板可编辑全文
8-1图像生成文本问题引入入
8-5showandtell模型
8-2图像生成文本评测指标
8-4multi-modalrnn模型
8-6showattendandtell模型
8-10图像特征抽取(1)-文本描述文件解析
8-8图像生成文本模型对比与总结
8-9数据介绍，词表生成
8-7bottom-uptop-downattention模型
第6章图像风格转换
06
6-1卷积神经网络的应用
6-2卷积神经网络的能力
6-3图像风格转换v1算法
6-4vgg16预训练模型格式
6-5vgg16预训练模型读取函数封装
6-6vgg16模型搭建与载入类的封装
第6章图像风格转换
单击此处添加文本具体内容，简明扼要的阐述您的观点。根据需要可酌情增减文字，与类别封装
06
7-12数据集封装
第7章循环神经网络
7-13计算图输入定义
7-14计算图实现
7-15指标计算与梯度算子实现
7-18textcnn实现
7-17lstm单元内部结构实现
7-16训练流程实现
第7章循环神经网络
7-19循环神经网络总结
第8章图像生成文本
08
第8章图像生成文本
02
9-9文本生成图像text2img
03
9-10对抗生成网络总结
04
9-11dcgan实战引入
05
9-12数据生成器实现
06
第9章对抗神经网络
9-13dcgan生成器器实现
9-14dcgan判别器实现
9-15dcgan计算图构建实现与损失函数实现
9-16dcgan训练算子实现
9-17训练流程实现与效果展示9-14DCGAN判别器实现9-15DCGAN计算图构建实现与损失函数实现9-16DCGAN训练算子实现9-17训练流程实现与效果展示
8-5showandtell模型
8-2图像生成文本评测指标
8-4multi-modalrnn模型
8-6showattendandtell模型
8-10图像特征抽取(1)-文本描述文件解析
8-8图像生成文本模型对比与总结
8-9数据介绍，词表生成
8-7bottom-uptop-downattention模型
第6章图像风格转换
06
6-1卷积神经网络的应用
6-2卷积神经网络的能力
6-3图像风格转换v1算法
6-4vgg16预训练模型格式
6-5vgg16预训练模型读取函数封装
6-6vgg16模型搭建与载入类的封装
第6章图像风格转换
单击此处添加文本具体内容，简明扼要的阐述您的观点。根据需要可酌情增减文字，与类别封装
06
7-12数据集封装
第7章循环神经网络
7-13计算图输入定义
7-14计算图实现
7-15指标计算与梯度算子实现
7-18textcnn实现
7-17lstm单元内部结构实现
7-16训练流程实现
第7章循环神经网络
7-19循环神经网络总结
第8章图像生成文本
08
第8章图像生成文本
02
9-9文本生成图像text2img
03
9-10对抗生成网络总结
04
9-11dcgan实战引入
05
9-12数据生成器实现
06
第9章对抗神经网络
9-13dcgan生成器器实现
9-14dcgan判别器实现
9-15dcgan计算图构建实现与损失函数实现
9-16dcgan训练算子实现
9-17训练流程实现与效果展示9-14DCGAN判别器实现9-15DCGAN计算图构建实现与损失函数实现9-16DCGAN训练算子实现9-17训练流程实现与效果展示
数据挖掘算法培训课件PPT(共 34张)
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3.4 关联规则
第三章 数据挖掘算法
3.4.3 分类技术
分类技术或分类法（Classification）是一种根据输入样本集建立类别模型，并按照类 别模型对未知样本类标号进行标记的方法。
根据所采用 的分类模型
不同
基于决策树模型 的数据分类
基于案例推理的 数据分类
基于神经网络模 型的数据分类
频繁模式树增长算法（Frequent Pattern Tree Growth）采用分而治之的基本思想，将数据库中的 频繁项集压缩到一棵频繁模式树中，同时保持项集之间的关联关系。然后将这棵压缩后的频繁模式 树分成一些条件子树，每个条件子树对应一个频繁项，从而获得频繁项集，最后进行关联规则挖掘。
FP-Growth算法由以下步骤组成：
虽然关联规则挖掘可以发现项目之间的有趣关系，在某些情况下，隐藏的变量可能会 导致观察到的一对变量之间的联系消失或逆转方向，这种现象就是所谓的辛普森悖论 （Simpson’s Paradox）。
为了避免辛普森悖论的出现，就需要斟酌各个分组的权重，并以一定的系数去消除以 分组数据基数差异所造成的影响。同时必须了解清楚情况，是否存在潜在因素，综合 考虑。
4 of 65
3.4 关联规则
第三章 数据挖掘算法
3.4.2 频繁项集的产生及其经典算法
格结构（Lattice Structure）常常被用来枚举所有可能的项集。
图3-10 项集的格
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3.4 关联规则
第三章 数据挖掘算法
3.4.2 频繁项集的产生及其经典算法
格结构（Lattice Structure）常常被用来枚举所有可能的项集。
生成频繁1项集L1 连接步
《数据挖掘》课件
NumPy、Pandas、 Matplotlib等，能够方便地进 行数据处理、建模和结果展示
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
《循环神经网络》课件
线性激活函数, 通常为logistic函数或tanh函数；为状态-状态权重矩阵；为状态输入权重矩阵；为偏置。式（8-1）和式（8-2）也经常直接写为:
ht f (Uht 1 Wxt b)
(8-3)
5 of 31
8.1 循环神经网络的工作原理
第八章 循环神经网络
2. 循环神经网络的基本工作原理
第八章 循环神经网络
4. 循环神经网络的梯度计算
BPTT算法将循环神经网络看作是一个展开的多层前馈网络, 其中“每一层”对应
循环网络中的“每个时刻”。这样, 循环神经网络就可以按照前馈网络中的反向传播
算法进行参数梯度计算。在“展开”的前馈网络中, 所有层的参数是共享的, 因此参数
的真实梯度是所有“展开层”的参数梯度之和, 其误差反向传播示意图如图所示。
yt-1
yt
g
V=[why]
ht-1
f
U=[wh,h-1]
பைடு நூலகம்
ht
zt
W=[wxh]
xt-1
xt
t-1
t
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前向计算示意图
8.1 循环神经网络的工作原理
第八章 循环神经网络
给定计算t时刻的输入_x001A__x001B__x001B_求网络的输出
_x001A__x001B__x001B_。输入_x001A__x001B__x001B_与权
=g (Vf ( Wxt Uf ( Wxt 1 Uf ( Wxt 2 Uf ( Wxt 3 ) bt 2 ) bt 1 ) bt ))
6 of 31
8.1 循环神经网络的工作原理
第八章 循环神经网络
3. 循环神经网络的前向计算
ht f (Uht 1 Wxt b)
(8-3)
5 of 31
8.1 循环神经网络的工作原理
第八章 循环神经网络
2. 循环神经网络的基本工作原理
第八章 循环神经网络
4. 循环神经网络的梯度计算
BPTT算法将循环神经网络看作是一个展开的多层前馈网络, 其中“每一层”对应
循环网络中的“每个时刻”。这样, 循环神经网络就可以按照前馈网络中的反向传播
算法进行参数梯度计算。在“展开”的前馈网络中, 所有层的参数是共享的, 因此参数
的真实梯度是所有“展开层”的参数梯度之和, 其误差反向传播示意图如图所示。
yt-1
yt
g
V=[why]
ht-1
f
U=[wh,h-1]
பைடு நூலகம்
ht
zt
W=[wxh]
xt-1
xt
t-1
t
8 of 31
前向计算示意图
8.1 循环神经网络的工作原理
第八章 循环神经网络
给定计算t时刻的输入_x001A__x001B__x001B_求网络的输出
_x001A__x001B__x001B_。输入_x001A__x001B__x001B_与权
=g (Vf ( Wxt Uf ( Wxt 1 Uf ( Wxt 2 Uf ( Wxt 3 ) bt 2 ) bt 1 ) bt ))
6 of 31
8.1 循环神经网络的工作原理
第八章 循环神经网络
3. 循环神经网络的前向计算
数据挖掘RNN算法讲课PPT课件
26
下一步就是决定我们要在神经元细胞中保存什么信息，这包括两个部分。首先，一个被称为“遗忘 门层”的Sigmod层决定我们要更新的数值。然后，一个tanh层生成一个新的候选数值，Ct˜,它会被 增加到神经元状态中。
27
下一步我们就去做。 我们给旧的状态乘以一个ft,遗忘掉我们之前决定要遗忘的信息，然后我们增加it∗Ct˜。这是新的 候选值，是由我们想多大程度上更新每个状态的值来度量的。
深度学习之循环神经网络 --RNN
王尚 管优
2021
目录
1：深度学习发展史 2：从神经网络到深度学习 3：循环神经网络基础
2021
2
1：深度学习发展史
2021
3
深度学习发展史
Hebb Rosenblatt Geoffrey Hinton
Learning model Perceptron Neural network
12
递归神经网络模型
时序扩展
13
Recurrent Neural Network
RNN是一类扩展的人工神经网络，它是为了对序列数据进行建模而产生的。 针对对象：序列数据。例如文本，是字母和词汇的序列；语音，是音节的序列；
视频，是图像的序列；气象观测数据，股票交易数据等等，也都是序列数据。 核心思想：样本间存在顺序关系，每个样本和它之前的样本存在关联。通过神经
网络在时序上的展开，我们能够找到样本之间的序列相关性。
14
循环神经网络模型
激活函数
RNN常用的激活函数是tanh和sigmoid。
15
循环神经网络模型
softmax
Softmax函数是sigmoid函数的一个变种，通常我们将其用在多分类任务的输出层， 将输入转化成标签的概率。
下一步就是决定我们要在神经元细胞中保存什么信息，这包括两个部分。首先，一个被称为“遗忘 门层”的Sigmod层决定我们要更新的数值。然后，一个tanh层生成一个新的候选数值，Ct˜,它会被 增加到神经元状态中。
27
下一步我们就去做。 我们给旧的状态乘以一个ft,遗忘掉我们之前决定要遗忘的信息，然后我们增加it∗Ct˜。这是新的 候选值，是由我们想多大程度上更新每个状态的值来度量的。
深度学习之循环神经网络 --RNN
王尚 管优
2021
目录
1：深度学习发展史 2：从神经网络到深度学习 3：循环神经网络基础
2021
2
1：深度学习发展史
2021
3
深度学习发展史
Hebb Rosenblatt Geoffrey Hinton
Learning model Perceptron Neural network
12
递归神经网络模型
时序扩展
13
Recurrent Neural Network
RNN是一类扩展的人工神经网络，它是为了对序列数据进行建模而产生的。 针对对象：序列数据。例如文本，是字母和词汇的序列；语音，是音节的序列；
视频，是图像的序列；气象观测数据，股票交易数据等等，也都是序列数据。 核心思想：样本间存在顺序关系，每个样本和它之前的样本存在关联。通过神经
网络在时序上的展开，我们能够找到样本之间的序列相关性。
14
循环神经网络模型
激活函数
RNN常用的激活函数是tanh和sigmoid。
15
循环神经网络模型
softmax
Softmax函数是sigmoid函数的一个变种，通常我们将其用在多分类任务的输出层， 将输入转化成标签的概率。
《人工智能与数据挖掘教学课件》lect-7-13.ppt
3. Most popular ANN - Backpropagation Network (8.5.1 The Backpropagation Algorithm: An example)
2021/3/11
AI & DM
7
2. How ANN: working principle (I)
– Step 1: Collect data
• ANN is an information processing technology that emulates a biological neural network.
– Neuron (神经元) vs Node (Transformation) – Dendrite (树突) vs Input – Axon (轴突) vs Output – Synapse (神经键) vs Weight
Input Layer
1.0
Node 1
W1j
W1i
W2j
0.4
Node 2
W2i
W3j
0.7
Node 3
W3i
Hidden Layer
Output Layer
Node j Node i
Wjk
Node k
Wik
2021/3/11
AI & DM
5
What is ANN: Basics
– Types of ANN
• Set the initial weights either by rules or randomly • Rate of learning (pace to adjust weights) • Select learning algorithm (More than a hundred
2021/3/11
AI & DM
7
2. How ANN: working principle (I)
– Step 1: Collect data
• ANN is an information processing technology that emulates a biological neural network.
– Neuron (神经元) vs Node (Transformation) – Dendrite (树突) vs Input – Axon (轴突) vs Output – Synapse (神经键) vs Weight
Input Layer
1.0
Node 1
W1j
W1i
W2j
0.4
Node 2
W2i
W3j
0.7
Node 3
W3i
Hidden Layer
Output Layer
Node j Node i
Wjk
Node k
Wik
2021/3/11
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5
What is ANN: Basics
– Types of ANN
• Set the initial weights either by rules or randomly • Rate of learning (pace to adjust weights) • Select learning algorithm (More than a hundred
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先求 E3 对于W 的梯度:
当我们求 到：
对于W 的偏导时。注意
求和可得。
V W
U
其中： 依赖于 ，而 又依赖于 和W ，依赖关系 一直传递到 t = 0 的时刻。因此，当我们计算对于W 的偏 导数时，不能把 看作是常数项！
20
循环神经网络模型
随时间反向传播算法BPTT
（3）求 E 对于U 的梯度。情况与W 类似。 先求 E3 对于U 的梯度:
网络在时序上的展开，我们能够找到样本之间的序列相关性。
14
循环神经网络模型
激活函数
RNN常用的激活函数是tanh和sigmoid。
15
循环神经网络模型
softmax
Softmax函数是sigmoid函数的一个变种，通常我们将其用在多分类任务的输出层， 将输入转化成标签的概率。
本质就是将一个K维的任意实数向量压缩（映射）成另一个K维的实数向量，其中向量 中的每个元素取值都介于（0，1）之间。
当我们求 到：
对于W 的偏导时。注意
求和可得。
V W
U
同样： 依赖于 ，而 又依赖于 和U 。 类似求W，当我们计算对于U 的偏导数时，也不 能把 看作是常数项！
21
循环神经网络模型
随时间反向传播算法BPTT
参数意义: Whv:输入层到隐含层的权重参数， Whh:隐含层到隐含层的权重参数， Woh：隐含层到输出层的权重参数， bh:隐含层的偏移量,bo输出层的偏移量， h0:起始状态的隐含层的输出，一般初始为0。
wi xi
o f (net)
Σ net = WTX
o=f(net) 激励函数
典型的激励函数(Activation Function)： 线性函数，非线性斜面函数，阶跃函数， S型函数等。
x1
x2
w1
y
u w1x1 wN xN
y
•••
w2
θ
wn
xn
a if u
a
y 0 if u
2006
机器学习第一次浪潮： 浅层学习模型
(Shallow Learning)
Second Winter2o02f1NN
2011 2012
• DBN • CNN • RBM • RNN •…
2014
机器学习第二次浪潮 深度学习模型 (Deep Learning)
4
神经元模型
神经元是构成神经网络的最基本单元(构件), 因此, 首要任务是构造人工神经元模型。
递归神经网络（RNN），是两种人工神经 网络的总称：
一种是时间递归神经网络（recurrent neural network）；
一种是结构递归神经网络（recursive neural network）；
吸收了HMM模型的有限序列关联的思想。 神经网络的隐藏层结构能够更好的表达有限的观察值背后的复杂分布。
深度学习之循环神经网络 --RNN
王尚 管优
2021
目录
1：深度学习发展史 2：从神经网络到深度学习 3：循环神经网络基础
2021
2
1：深度学习发展史
2021
3
深度学习发展史
Hebb Rosenblatt Geoffrey Hinton
Learning model Perceptron Neural network
of neurons
Back propagation
Geoffrey Hinton
Deep belief net
Science
Speech
Computer vision NLP
Speech ……
1949
1958
1986
First of NN
• SVM • Boosting • Decision tree • KNN •…
7
2：从神经网络到深度学习
2021
8
神经网络
深度学习网络
相似之处：
模拟人脑的分层网络结构；
不同之处：
强调深度的重要性；
突出特征学习的重要性；（逐层抽象）
2021
训练机制；
9
为什么需要深度？
深层网络具有刻画复杂函数的能力
2021
10
3：循环神经网络（RNN）
2021
11
递归神经网络模型
递归神经网络
16
循环神经网络模型
随时间反向传播算法BPTT
BP回顾：定义损失函数 E 来表示输出 和真实标签y的误差，通过链式法则自顶向 下求得 E 对网络权重的偏导。沿梯度的反方向更新权重的值，直到 E 收敛。
BPTT的本质其实和BP很像，就是加上了时序演化。定义权重U，V，W。
定义损失函数:
我们将整个序列作为一次训练，所以需要对每个时刻的误差进行求和。
12
递归神经网络模型
时序扩展
13
Recurrent Neural Network
RNN是一类扩展的人工神经网络，它是为了对序列数据进行建模而产生的。 针对对象：序列数据。例如文本，是字母和词汇的序列；语音，是音节的序列；
视频，是图像的序列；气象观测数据，股票交易数据等等，也都是序列数据。 核心思想：样本间存在顺序关系，每个样本和它之前的样本存在关联。通过神经
o
x
2021
6
神经网络一般形式
h1 w11
x1
wm1 wM1
v11 o1 vl1
vL1
xM
Input Layer
wmLw1L
wML hL
Hidden Layer
vLN oN
Output Layer
nethl
WT hl
X
wml xm hl f (nethl )
neton
VT on
H
vln hl on f (neton )
2021
x1
x2
• ••
www12n
o c
xn
net x1 w1 xN wN
o f (net) k net c
• Nonlinearity 非线性
• Parallel Processing 并行处理
• Input—Output Mapping 输入输出匹配
• Adaptivity 自适应性
18
循环神经网络模型
随时间反向传播算法BPTT
目前的任务是求 E 对于U，V，W 的梯度。 定义E对于W 的梯度(U，V 同理):
（1）求 E 对于V 的梯度。 先求 E3 对于V 的梯度:
其中：
V W
U
求和可得。
19
循环神经网络模型
随时间反向传播算法BPTT
（2）求 E 对于W 的梯度。注意，现在 情况开始变得复杂起来。
x1
w1
xn
wn
Σ
线性动态 系统
o 激励函数
Synaptic terminals
synapse dendrite
轴突末梢 突触 树突
Cell body
细胞体
Axon
轴突
树突dendrite
细胞体Cell body
突触synapse
轴突Axon
来自其它神经元 2021
5
神经元模型
x1
w1
xn
wn
net W T X
当我们求 到：
对于W 的偏导时。注意
求和可得。
V W
U
其中： 依赖于 ，而 又依赖于 和W ，依赖关系 一直传递到 t = 0 的时刻。因此，当我们计算对于W 的偏 导数时，不能把 看作是常数项！
20
循环神经网络模型
随时间反向传播算法BPTT
（3）求 E 对于U 的梯度。情况与W 类似。 先求 E3 对于U 的梯度:
网络在时序上的展开，我们能够找到样本之间的序列相关性。
14
循环神经网络模型
激活函数
RNN常用的激活函数是tanh和sigmoid。
15
循环神经网络模型
softmax
Softmax函数是sigmoid函数的一个变种，通常我们将其用在多分类任务的输出层， 将输入转化成标签的概率。
本质就是将一个K维的任意实数向量压缩（映射）成另一个K维的实数向量，其中向量 中的每个元素取值都介于（0，1）之间。
当我们求 到：
对于W 的偏导时。注意
求和可得。
V W
U
同样： 依赖于 ，而 又依赖于 和U 。 类似求W，当我们计算对于U 的偏导数时，也不 能把 看作是常数项！
21
循环神经网络模型
随时间反向传播算法BPTT
参数意义: Whv:输入层到隐含层的权重参数， Whh:隐含层到隐含层的权重参数， Woh：隐含层到输出层的权重参数， bh:隐含层的偏移量,bo输出层的偏移量， h0:起始状态的隐含层的输出，一般初始为0。
wi xi
o f (net)
Σ net = WTX
o=f(net) 激励函数
典型的激励函数(Activation Function)： 线性函数，非线性斜面函数，阶跃函数， S型函数等。
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u w1x1 wN xN
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2006
机器学习第一次浪潮： 浅层学习模型
(Shallow Learning)
Second Winter2o02f1NN
2011 2012
• DBN • CNN • RBM • RNN •…
2014
机器学习第二次浪潮 深度学习模型 (Deep Learning)
4
神经元模型
神经元是构成神经网络的最基本单元(构件), 因此, 首要任务是构造人工神经元模型。
递归神经网络（RNN），是两种人工神经 网络的总称：
一种是时间递归神经网络（recurrent neural network）；
一种是结构递归神经网络（recursive neural network）；
吸收了HMM模型的有限序列关联的思想。 神经网络的隐藏层结构能够更好的表达有限的观察值背后的复杂分布。
深度学习之循环神经网络 --RNN
王尚 管优
2021
目录
1：深度学习发展史 2：从神经网络到深度学习 3：循环神经网络基础
2021
2
1：深度学习发展史
2021
3
深度学习发展史
Hebb Rosenblatt Geoffrey Hinton
Learning model Perceptron Neural network
of neurons
Back propagation
Geoffrey Hinton
Deep belief net
Science
Speech
Computer vision NLP
Speech ……
1949
1958
1986
First of NN
• SVM • Boosting • Decision tree • KNN •…
7
2：从神经网络到深度学习
2021
8
神经网络
深度学习网络
相似之处：
模拟人脑的分层网络结构；
不同之处：
强调深度的重要性；
突出特征学习的重要性；（逐层抽象）
2021
训练机制；
9
为什么需要深度？
深层网络具有刻画复杂函数的能力
2021
10
3：循环神经网络（RNN）
2021
11
递归神经网络模型
递归神经网络
16
循环神经网络模型
随时间反向传播算法BPTT
BP回顾：定义损失函数 E 来表示输出 和真实标签y的误差，通过链式法则自顶向 下求得 E 对网络权重的偏导。沿梯度的反方向更新权重的值，直到 E 收敛。
BPTT的本质其实和BP很像，就是加上了时序演化。定义权重U，V，W。
定义损失函数:
我们将整个序列作为一次训练，所以需要对每个时刻的误差进行求和。
12
递归神经网络模型
时序扩展
13
Recurrent Neural Network
RNN是一类扩展的人工神经网络，它是为了对序列数据进行建模而产生的。 针对对象：序列数据。例如文本，是字母和词汇的序列；语音，是音节的序列；
视频，是图像的序列；气象观测数据，股票交易数据等等，也都是序列数据。 核心思想：样本间存在顺序关系，每个样本和它之前的样本存在关联。通过神经
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6
神经网络一般形式
h1 w11
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wm1 wM1
v11 o1 vl1
vL1
xM
Input Layer
wmLw1L
wML hL
Hidden Layer
vLN oN
Output Layer
nethl
WT hl
X
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neton
VT on
H
vln hl on f (neton )
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x1
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o c
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o f (net) k net c
• Nonlinearity 非线性
• Parallel Processing 并行处理
• Input—Output Mapping 输入输出匹配
• Adaptivity 自适应性
18
循环神经网络模型
随时间反向传播算法BPTT
目前的任务是求 E 对于U，V，W 的梯度。 定义E对于W 的梯度(U，V 同理):
（1）求 E 对于V 的梯度。 先求 E3 对于V 的梯度:
其中：
V W
U
求和可得。
19
循环神经网络模型
随时间反向传播算法BPTT
（2）求 E 对于W 的梯度。注意，现在 情况开始变得复杂起来。
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Σ
线性动态 系统
o 激励函数
Synaptic terminals
synapse dendrite
轴突末梢 突触 树突
Cell body
细胞体
Axon
轴突
树突dendrite
细胞体Cell body
突触synapse
轴突Axon
来自其它神经元 2021
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神经元模型
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