机器学习与数据挖掘复习
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。
机器学习与数据挖掘读书笔记
《机器学习与数据挖掘》读书笔记一、内容概要引言：简要介绍机器学习和数据挖掘的背景、应用领域以及它们的重要性。
概述机器学习和数据挖掘的基本概念及其在现代社会的广泛应用。
机器学习概述：阐述机器学习的基本原理、分类及关键要素。
包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等不同类型的机器学习方法的介绍。
数据挖掘技术：详细介绍数据挖掘的基本概念、过程和方法。
包括数据预处理、特征选择、聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等内容。
常用算法解析：介绍机器学习和数据挖掘中常用的算法，包括决策树、神经网络、支持向量机（SVM）、随机森林等，并对各个算法的原理和应用进行解析。
实践案例分析：通过具体案例，展示机器学习和数据挖掘技术在各个领域的应用，包括金融、医疗、电商等行业的实际应用案例。
技术挑战与前沿趋势：分析机器学习和数据挖掘领域面临的技术挑战，如数据质量问题、模型泛化能力、计算资源限制等，并探讨当前领域的前沿趋势和未来发展方向。
应用前景展望：探讨机器学习和数据挖掘技术在未来的发展趋势，以及它们在不同领域的应用前景，如人工智能、物联网、自动驾驶等领域。
通过阅读本书，我对机器学习和数据挖掘有了更深入的了解，掌握了相关理论知识和技能，对实际应用有了更清晰的认知。
也认识到了该领域的挑战和发展趋势，对未来的学习和工作具有重要的指导意义。
1. 本书背景及简介在数字化时代，数据成为了一种宝贵的资源，如何有效地挖掘和利用这些数据，成为了各行各业所面临的共同挑战。
《机器学习与数据挖掘》一书正是在这样的背景下应运而生。
本书集结了机器学习与数据挖掘领域的最新理论与实践成果，旨在帮助读者深入理解和掌握这两个领域的核心技术与原理。
本书首先对机器学习和数据挖掘的起源、发展及现状进行了全面的介绍。
随着信息技术的飞速发展，尤其是大数据时代的到来，传统的数据处理和分析方法已经无法满足复杂多变的数据环境需求。
而机器学习和数据挖掘技术的崛起，为从海量数据中提取有价值信息、预测未来趋势、实现智能化决策提供了强有力的支持。
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。
机器学习与数据挖掘复习.
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。
数据挖掘复习知识点整理超详细
数据挖掘复习知识点整理超详细必考知识点：信息增益算法/ ID3决策树(计算) (详细见教材)使⽤朴素贝叶斯分类预测类标号(计算)FP-TREE(问答) (详细见教材)数据仓库的设计(详见第⼆章)(问答) (见PPT)数值规约Equi-depth、equi-width、v-optimal、maxdiff(问答) (详细见教材)BUC (这个也要考，但不记得怎么考的了)后向传播神经⽹络(名词解释)K-平均，K-中⼼点，DBSCAN解析特征化(这个也要考)总论数据挖掘：是从⼤量数据中发现有趣（⾮平凡的、隐含的、先前未知、潜在有⽤）模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或其他信息存储中。
挖掘流程：(1)学习应⽤域（2）⽬标数据创建集（3）数据清洗和预处理（4）数据规约和转换（5）选择数据挖掘函数（总结、分类、回归、关联、分类）（6）选择挖掘算法（7）找寻兴趣度模式（8）模式评估和知识展⽰（9）使⽤挖掘的知识概念/类描述：⼀种数据泛化形式，⽤汇总的、简洁的和精确的⽅法描述各个类和概念，通过（1）数据特征化：⽬标类数据的⼀般特性或特征的汇总；（2）数据区分：将⽬标类数据的⼀般特性与⼀个或多个可⽐较类进⾏⽐较；（3）数据特征化和⽐较来得到。
关联分析：发现关联规则，这些规则展⽰属性-值频繁地在给定数据集中⼀起出现的条件，通常要满⾜最⼩⽀持度阈值和最⼩置信度阈值。
分类：找出能够描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使⽤模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。
导出模型的算法：决策树、神经⽹络、贝叶斯、（遗传、粗糙集、模糊集）。
预测：建⽴连续值函数模型，预测空缺的或不知道的数值数据集。
孤⽴点：与数据的⼀般⾏为或模型不⼀致的数据对象。
聚类：分析数据对象，⽽不考虑已知的类标记。
训练数据中不提供类标记，对象根据最⼤化类内的相似性和最⼩化类间的原则进⾏聚类或分组，从⽽产⽣类标号。
第⼆章数据仓库数据仓库是⼀个⾯向主题的、集成的、时变的、⾮易失的数据集合，⽀持管理部门的决策过程。
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。
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汇报人：可编辑
2023-12-24
目录
Contents
• 数据挖掘与机器学习概述 • 数据预处理 • 常用数据挖掘算法 • 常用机器学习算法 • 算法选择与模型评估 • 数据挖掘与机器学习实践
01 数据挖掘与机器学习概述
定义与概念
定义
数据挖掘是从大量数据中提取有 用信息和知识的全过程，而机器 学习则是通过计算机算法让机器 自动地学习并改进的一种技术。
02 数据预处理
数据清洗
缺失值处理
对于缺失的数据，可以采用填充缺失 值、删除含有缺失值的记录或使用插 值等方法进行处理。
异常值检测与处理
通过统计方法、基于距离的方法、基 于密度的方差等多种方法检测异常值 ，并选择适合的方法进行处理。
数据集成与融合
数据匹配
通过匹配算法将不同数据源的数据进行匹配，确保数据的一致性和完整性。
通过构建决策树对数据进行分类，适用于具 有明确分类结果的数据集。
K最近邻（KNN）分类
根据数据点的最近邻距离进行分类，适用于 特征空间分布不均的情况。
朴素贝叶斯分类
基于贝叶斯定理的分类方法，适用于特征之 间相互独立的情况。
支持向量机（SVM）分类
通过找到能够将不同分类的数据点最大化分 隔的决策边界进行分类。
概念
数据挖掘和机器学习都是从数据 出发，通过不同的方法和技术， 发现数据中的模式和规律，从而 为决策提供支持。
数据挖掘与机器学习的关系
数据挖掘是应用
数据挖掘是应用驱动的，目的是从大量数据中提取有用的信息和知识，而机器学习则是实 现这一目的的一种技术手段。
机器学习是方法
机器学习是一种自动化的方法，通过训练和学习，让计算机系统能够自动地识别和预测数 据中的模式和规律。
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CHAPTER 05
关联规则挖掘与推荐系统
关联规则挖掘原理与应用
关联规则挖掘定义
关联规则挖掘是从大量数据中挖掘出项集之间的有趣关系，如购 物篮分析中经常一起购买的商品组合。
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 繁项集和关联规则。
关联规则挖掘应用
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。
CHAPTER 02
MSE、RMSE、MAE 等回归模型评估指标
超参数调整技巧与实践案例
01
网格搜索、随机搜索、贝叶斯优 化等超参数调整方法
02
调整学习率、批量大小、迭代次 数等超参数的实践案例
集成学习策略在数据挖掘中的应用
Bagging、Boosting、 Stacking等集成学习策略
Adaboost、GBRT、XGBoost 等常用集成学习方法
实践案例
以电商为例，可以通过关联规则挖掘发现不同商品之间的关联关系，然 后利用推荐系统为用户推荐相关商品或套餐，提高用户购买率和销售额 。
CHAPTER 06
数据挖掘与机器学习算法优化策略
模型评估指标选择与优化方法
准确率、召回率、F1 分数等分类模型评估 指标
交叉验证、留出验证 、自助采样等方法
用于连续型目标变量。
逻辑回归
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
宁夏回族自治区考研计算机应用技术复习资料数据挖掘与机器学习方法总结
宁夏回族自治区考研计算机应用技术复习资料数据挖掘与机器学习方法总结数据挖掘与机器学习是计算机应用技术中的重要领域，也是考研的热门科目之一。
宁夏回族自治区作为我国西部地区的重要教育中心，对于考研计算机应用技术的复习资料也非常丰富。
本文将对宁夏回族自治区考研计算机应用技术复习资料中数据挖掘与机器学习方法进行总结。
一、数据挖掘方法总结1.1 分类算法分类算法是数据挖掘领域中常用的方法之一。
宁夏回族自治区考研复习资料中常涉及的分类算法有：朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等。
朴素贝叶斯算法适用于离散型数据的分类问题，决策树算法可用于处理多类别问题，而支持向量机在处理高维数据方面表现出色。
1.2 聚类算法聚类算法是将相似的样本数据归为一类的方法，常用的聚类算法有：K均值算法、层次聚类算法、DBSCAN算法等。
K均值算法是一种迭代的聚类方法，层次聚类算法通过多次聚合将数据分为不同的类别，DBSCAN算法则是一种基于密度的聚类算法。
1.3 关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法主要用于发现数据集中的关联关系，常用的关联规则挖掘算法有：Apriori算法、FP-growth算法等。
Apriori算法是一种频繁项集挖掘方法，通过扫描事务数据库来发现频繁项集，FP-growth 算法则是一种基于前缀树的高效挖掘方法。
二、机器学习方法总结2.1 监督学习算法监督学习算法是通过已有的标注数据来学习出一个函数，再根据函数对未知数据进行预测的方法。
在宁夏回族自治区的考研计算机应用技术复习资料中，常见的监督学习算法有：线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
这些算法适用于不同的问题类型，如线性回归用于拟合线性关系，逻辑回归用于二分类问题。
2.2 非监督学习算法非监督学习算法是对无标注数据进行学习和分析的方法，常见的非监督学习算法有：K均值聚类、DBSCAN聚类、主成分分析等。
这些算法主要用于从数据中发现隐藏的结构和模式，提供数据的降维和聚类分析等功能。
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：
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通过分析历史销售数据，利用机器学习算法预测商品价格走势，帮 助电商企业制定合理的定价策略。
竞价广告
利用数据挖掘技术对广告投放效果进行分析和优化，提高广告点击 率和转化率。
安全领域的应用
威胁检测
利用机器学习算法分析网络流量和日志数据，检测潜在的网络攻击 和恶意行为，提高网络安全防护能力。
欺诈识别
数据挖掘与机器学 习算法培训
汇报人：可编辑 2023-12-23
目 录
• 数据挖掘与机器学习概述 • 数据挖掘的主要算法 • 机器学习的主要算法 • 数据挖掘与机器学习的应用场景
01
数据挖掘与机器学习概述
数据挖掘的定义与重要性
定义
数据挖掘是从大量数据中提取有用信 息和知识的过程，这些信息和知识可 能是未知的、有价值的。
通过构建决策树对数据进行分类，适 用于具有明确分类结果的数据集。
根据数据点的最近邻类别进行分类， 适用于具有连续特征的数据集。
朴素贝叶斯分类
基于贝叶斯定理的分类方法，适用于 具有离散特征的数据集。
聚类算法
01
02
03
K均值聚类
将数据点划分为K个聚类 ，使得每个数据点与其所 在聚类的中心点距离最小 。
04
K-均值聚类
将数据点划分为K个集群，使 得同一集群内的数据点尽可能
相似。
层次聚类
通过构建树形结构来对数据进 行层次聚类。
主成分分析
通过找到能够解释数据变异性 最大的少数几个变量来降维。
关联规则学习
用于发现数据集中项之间的有 趣关系。
强化学习算法
Q-learning
通过建立一个Q表来学习在给定状态 下采取行动的策略，以最大化累积奖 励。
数据挖掘与机器学习基础
数据挖掘与机器学习基础随着互联网的迅速发展和技术的日新月异，数据挖掘和机器学习作为两种重要的数据处理工具越来越受到人们的关注。
从广义上讲，数据挖掘是从大量数据中发现潜在模式、关联和趋势的过程，而机器学习是通过让计算机自动学习和适应数据，从而获得具有预测能力的模型。
本文将介绍数据挖掘和机器学习的基础知识和应用。
一、数据挖掘的基础知识数据挖掘主要包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评价等步骤。
首先，数据预处理是指对原始数据进行清理、转换和集成，以便更好地进行后续的分析。
其次，特征选择是指从所有可用的特征中选择出最具预测力的特征，以提高模型的准确性和效果。
然后，模型构建是指根据所选特征和预处理后的数据构建数据挖掘模型，常见的模型包括决策树、支持向量机和神经网络等。
最后，模型评价是指对构建好的模型进行评估和验证，以确保其在未知数据上的性能表现。
二、机器学习的基础知识机器学习主要涉及监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
在监督学习中，我们给计算机提供带有标签的训练样本，通过构建一个函数将输入映射到输出，从而让计算机能够预测未知样本的标签。
在无监督学习中，我们不提供样本的标签，而是让计算机自己发现数据中的结构和关系。
在强化学习中，计算机通过与环境不断交互，根据反馈信号来调整自己的行为，以达到最大化预期奖励的目标。
三、数据挖掘与机器学习的应用数据挖掘和机器学习在各个领域都有广泛的应用。
在金融领域，数据挖掘和机器学习可以用于信用评分、风险预测、投资决策等方面；在医疗领域，可以用于疾病诊断、药物研发和医疗资源优化等方面；在社交媒体和电子商务领域，可以用于用户推荐、广告定向和舆情分析等方面。
此外，数据挖掘和机器学习也在图像识别、自然语言处理和智能交通等领域有很大的应用潜力。
四、数据挖掘与机器学习的挑战虽然数据挖掘和机器学习有着广泛的应用前景，但也面临一些挑战。
首先，数据挖掘需要大量的高质量数据来进行模型构建和评估，而获取高质量数据并不容易。
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。
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
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。
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8. 性能评估的方法： a) Holdout：用 2/3 训练，1/3 测试。 b) 随机二次抽样：多次重复 Holdout 方法来改进最分类器性能的评估。 c) 交叉验证：把数据分为大小相同的 k 份，在每次运行，选择其中一份作检验集，其 余的全做为训练集，该过程重复 k 次，使得每份数据都用于检验恰好一次。 d) 分块抽样。 e) 带回放抽样：适用于数据集小的情况。 9. ROC（接受者操作特征曲线） ：曲线上的每一点代表每个分类器的性能。
6. 整个 KDD 过程： a) 合并多个数据源的数据。 b) 对数据进行选择和预处理。 c) 进行数据挖掘过程得到模式或者模型。 d) 对模型进行解释和评价得到知识。
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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、街道号码。 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。 数据矩阵： 如果一个数据集中的所有数据对象都具有相同的数值属性集， 则数据对 象可以看做是多维空间中的点，其中每个位代表描述对象的一个不同属性。 文档数据：每个文档看成是一个向量。 事务数据：每一个事务涉及一个项的集合。 b) 图数据：可以表示数据对象间的关系或者是数据对象本身就是用图形表示。 c) 有序数据：属性在时间或者空间上有关系。 时态数据：记录型数据的扩展，但是每个记录都有一个时间。 序列数据：由数据构成的序列，没有时间，但表述了一个时间的先后顺序。 时间序列数据：每个记录都是一个时间序列。 空间数据：属性和空间位置有关。 6. 噪声和离群点的区别：噪声是对原始值产生了修改；离群点是具有不同于数据集中其他 大部分数据对象的特征的数据对象，或是相对于该属性的典型值不寻常的属性值。 7. 如何处理噪声数据： a) 分箱（binning） ：分享方法通过考察数据的近邻来光滑有序数据的值。 b) 回归：可以用一个函数拟和数据来光滑数据。 c) 聚类：将数据划分为不同的类，落在类之外的视为离群点。 d) 把计算机分析的结果让人检查看是否有问题。 8. 数据预处理中的主要任务： a) 数据清洗：填补缺值、去除噪声、解决数据不一致、解决冗余。 b) 数据集成：将不同数据源的数据放在一个地方。 c) 数据转换：平滑处理、数据聚合、数据泛化、归一化、属性特征构造。 d) 数据约减：减少数据量，但仍需从少量的数据中得到原有或接近原有的结果。 e) 数据离散化对给定连续值划分为若干小区间，每个区间用一个值表示。 9. 相关分析两类方法：对于数值属性可以通过计算两属性之间的相关系数。对于分类数据 两属性之间的相关联系可以通过卡方来计算。
6. 贝叶斯信念网：贝叶斯信念网用有向环图的方式来表示一组随机变量之间的概率关系， 他用更中立的态度进行分类。它还可以被看做是变量之间的因果关系图，用于推理和预测。 实例：见课件。
第七章基于实例的学习
1. 基于实例的学习：对训练样本不作处理，不构造模型，只是存储起来，当新的数据来时， 从样本中找出类似的进行评估。 基于实例的学习方法有时被称为消极学习法， 因为他们把处 理工作延迟到必须分类新实例时。 这种消极学习方法有一个关键的优点， 就是他们不是在整 个实例空间上一次性的估计目标函数， 而是针对每个待分类新实例做出局部的和相异的估计。 2. KNN 基本思想：它假定所有实例都是 N 维空间中的点，新的实例的值可能和离他较近的 只比较类似，则用离新实例较近的 k 个实例的值来预测新实例的值。如果是离散的，就用投 票的方法，实数的就用平均的方法。K 值较大时对噪声不敏感，取得比较好的结果的可能性 比较大。K 值小时可以将局部的结构拟合得很好（前提是数据质量要高） ，计算成本小。 3. KNN 的优缺点： a) 优点：训练快速。 局部拟合，故可以学习较复杂的问题。 没有损失信息。
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3. 极大后验假设 MAP 和极大似然度 ML：考虑候选假设集合 H 并在其中寻找给定数据 D 是 可能性最大的假设 h。这样的具有最大可能性的假设被称为 MAP 假设。
当 H 中每个假设有相同的先验概率时，最大后验假设就可以进一步化简为极大似然假设：
4. 贝叶斯最优分类器：分类通过合并所有假设的预测得到，用后验概率来加权。
机器学习与数据挖掘复习
第一章：Introduction
1. 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，关联规则，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、精确的、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 的组成部分。 4. 用数据挖掘解决实际问题的大概步骤： a) 对数据进行 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、得到问题然后改进。 5. KDD 过程中的角色问题：
b)
在有限次使用感知器训练法则后， 上面的训练过程会收敛到一个能正确分类所有训 练样例的权向量，前提是训练样例线性可分，并且使用了充分小的η 。如果数据不 是线性可分的，那么不能保证训练过程收敛。 Delta 法则： 如果训练样本不是线性可分的， 那么 delta 法则会收敛到目标概念的最 佳近似。Delta 规则的拟合精度是足够好的，他用梯度下降的方法在假设空间中找 出一组能够最好的拟合训练样本的一组。 梯度下降法则：随意给一组初始值，循环的修改初始值使误差 E 要足够小，他要在 曲面上找一个下降方向最快的方向进行估计。
第五章神经网络
1. 神经网络适合具有下面特征的问题： a) 实例是用很多“属性-值”对表示的。 b) 目标函数的输出可能是离散值、 实数值或者由若干实数属性或离散属性组成的向量。 c) 训练数据可能包含错误。 d) 可容忍长时间的训练。 e) 可能需要快速求出目标函数值。 f) 人类能否理解学到的目标函数是不重要的。 2. 感知器：感知器以一个实数值向量作为输入，计算这些输出的线性组合，然后如果结果
第四章决策树
1. 决策数学系的概念：决策树学习是一个简单的逼近方法，学习一个离散型函数。学习函 数被用一个决策树来表示；同时，决策树能被描述为 if-then 规则。 2. 决策树分类的基本步骤： a) 从数据归纳产生出一棵树。 b) 用模型对新数据进行分类。 3. 决策树学习过程： a) 生成根节点：对每一个属性进行评估，得到一个最好的属性作为根。 b) 根属性有几个值就产生几个分支，将数据计划成若干部分。 c) 重复上述过程。 4. 不纯度计算方法： a) Gini Index：
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大于某个阈值就输出 1，否则输出-1。我们可以把感知器看作是 n 维实例空间中的超平面决 策面。 3. 感知器网络的训练方法： a) 感知器训练法则： 从随机的权值开始， 然后反复地应用这个感知器到每个训练样例， 只要它误分类样例就修改感知器的权值。 重复这个过程， 直到感知器正确分类所有 的训练样例。法则如下：
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10. 对数据归一化处理的三大类方法： a) 最小-最大规范化：
b)
Z-score 规范化：
c)
小数定标规范化：
11. 属性约减的方法： a) 回归：拟合函数。 b) 直方图： 将数据划分为一定的区间， 存储时只用存储其平均值。 （等宽度、 等深度、 V-optimal：取最优化分、MaxDiff：根据值间距离来划分） 。 c) 聚类：将数据聚为不同的类，存储类中最有代表性的数据，例如中心点。 d) 抽样：从数据中抽取一个样本，要能代表原来的数据。 12. 数据离散化的方法： a) 数值型： i. 直方图：自上而下的划分。 ii. 聚类的分析。 iii. 基于熵的离散化。 iv. 卡方分析。 v. 自然划分的方法。 b) 分类型数据： i. 模式集。 ii. 属性集。 iii. 通过只可以得到层次的关系。 iv. 根据不同属性的取值自动生成。 13. 计算二进制属性的相似性用 SMC 和 Jaccard 系数（也可以不用于二进制属性，也可用于 连续和计数属性） ，Cosine 相似性用来测文档和文档之间的距离。
第六章贝叶斯学习
1. 贝叶斯学习方法的特征： a) 观察到的每个训练样例可以增量的降低或升高某假设的估计概率。 b) 先验知识可以与观察数据一起决定假设的最终概率。 c) 贝叶斯方法可允许假设做出不确定性的预测。 d) 新的实例分类可由多个假设一起做出预测，用他们的概率来加权。 e) 即使在贝叶斯方法计算复杂度较高时， 他们仍可作为一个最优的决策的标准衡量其 他方法。 2. 贝叶斯公式：
第三章概念学习
1. 概念的概念： a) 概念是定义在一个大集合上的事物或对象的子集。 b) 概念是定义在一个大集合上的二值函数。 2. 概念学习的概念： a) 概念学习就是从数据里提取出此概念的定义。 b) 概念学习可看成从给定的数据（输入、输出）中拟合出一个二值函数。
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3. 概念学习的三种算法： a) Find-S：找到一个最具体的假设 i. 把 H 中的每个 h 初始化成最具体的假设。 ii. 它对所有否定样本都不处理。 iii. 它保证能收敛到一个最具体的假设。 iv. 缺点：找到一个假设，但是并没有表示他是唯一的，有可能有其他假设存在； 不一定最具体的假设就是最好的； 不能适应噪声的问题； 假设不止一个，然而此算法只能找到一个。 b) 候选-删除算法：输出与训练样例一致的所有假设的集合。 （使 S 更一般、使 G 更具 体） 。它也不适应噪声问题。 c) 列表后消除算法：列出所有的版本空间成员，然后把不合适的找出。他要先将所有 的假设找出来，然而这并不都是可以实现的。