基于机器学习的数据挖掘技术课件

基于机器学习的数据挖掘技术本课程将深入探讨数据挖掘与机器学习的交汇点，带领您掌握运用机器学习技术从海量数据中提取有价值信息的方法和技巧课程目标与学习路径目标路径理解数据挖掘的基本概念和方法数据挖掘基础•

1.掌握机器学习常用的算法与模型机器学习算法•

2.能够将机器学习应用于实际的数据挖掘项目模型评估与优化•

3.数据挖掘工具与实战

4.案例分析

5.数据挖掘的基本概念定义目标应用数据挖掘是从大量数据中提取隐含的发现数据中的模式、趋势、关联和异商业智能、客户关系管理、市场营销、先前未知的、有潜在价值的信息的常，为决策提供支持、金融分析、医疗保健等领域过程数据挖掘与机器学习的关系数据挖掘机器学习数据挖掘是更广泛的领域，涵盖数据收集、预处理、分析、可视机器学习是数据挖掘的核心技术，提供算法和模型，帮助挖掘数化等多个阶段据中的模式数据挖掘的应用场景客户细分欺诈检测将客户群组划分成不同的子群，以便更好地理解客户需求识别异常交易，保护金融系统免受欺诈行为精准营销风险评估根据客户特征和行为，推荐个性化的产品和服务预测潜在风险，帮助企业制定风险管理策略数据挖掘项目生命周期业务理解1明确项目目标，收集业务需求数据收集2获取相关数据，确保数据质量数据预处理3清洗、转换数据，使其适合分析模型构建4选择合适的机器学习算法，构建模型模型评估5评估模型性能，调整参数部署应用6将模型应用于实际场景，解决问题数据预处理的重要性数据预处理是数据挖掘中至关重要的环节，它直接影响模型的质量和预测结果数据预处理的目的是确保数据准确、完整、一致，并消除噪声和冗余信息，从而提高模型的可靠性数据清洗技术缺失值处理异常值检测数据规范化处理缺失的数据，例如识别不符合预期的数据统一数据格式，例如将删除记录或插值，并进行处理或排除日期格式转换为标准格式缺失值处理方法删除记录插值法使用默认值123删除包含缺失值的记录，适用于缺用其他值替换缺失值，例如平均值将缺失值替换为预先定义的默认值失值比例较低的情况、中位数或模型预测，例如0或空字符串异常值检测与处理检测方法处理方法箱线图法删除异常值••标准差法替换异常值•••Z-score法•使用鲁棒算法基于聚类的方法•数据标准化和归一化标准化将数据缩放到均值为，方差为的范围内01归一化将数据缩放到到的范围内01特征工程概述特征工程是数据挖掘中非常重要的一个环节，它涉及到对原始数据的加工和处理，目的是提取出对模型预测有帮助的特征，提高模型的性能特征选择方法过滤式包裹式嵌入式123根据特征本身的性质进行选择，例利用模型性能评估特征子集，例如将特征选择集成到模型训练过程中如信息增益、基尼系数向前选择、向后删除，例如L1正则化特征提取技术文本特征提取图像特征提取音频特征提取将文本数据转换为数值特征，例如词袋模提取图像中的关键信息，例如SIFT、提取音频中的特征，例如MFCC、LPC型、TF-IDF HOG降维技术详解PCA（主成分分析）是一种常用的降维技术，它通过将原始数据投影到一个PCA低维空间，保留数据中的主要信息，同时去除噪声和冗余信息的原理PCA是找到数据方差最大的方向，并将数据投影到这些方向上监督学习基础监督学习是机器学习中最常见的类型之一，它利用带标签的数据进行训练，学习数据特征与标签之间的关系，并预测新数据的标签监督学习的任务可以分为分类和回归两类分类算法概述决策树1根据特征值进行递归划分，构建树形结构进行预测支持向量机2寻找最优超平面，将不同类别的数据分开朴素贝叶斯3基于贝叶斯定理，计算每个类别的概率进行预测4K近邻根据最近的个样本的标签进行预测K决策树算法详解决策树算法是一种非参数化的有监督学习算法，它通过将数据集分成多个子集来构建一棵决策树，每个节点对应一个特征，每个分支对应一个特征值，叶子节点对应一个类别标签决策树算法的优点是易于理解和解释，缺点是容易过拟合决策树的优化与剪枝优化方法剪枝目的信息增益减少决策树的复杂度，避免过拟合，提高模型的泛化能力•基尼系数•剪枝技术•随机森林算法随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树，并对这些决策树的预测结果进行投票或平均来进行预测随机森林算法的优点是抗过拟合能力强，对噪声数据和缺失值比较鲁棒，缺点是模型复杂度较高，解释性较差支持向量机原理支持向量机（）是一种二元分类算法，它旨在寻找一个最优超平面，将SVM不同类别的数据点分开这个最优超平面应该尽可能地远离数据点，这样可以最大程度地减少分类错误的核心思想是最大化分类间隔SVM核函数选择SVM线性核函数多项式核函数12适用于线性可分的数据集适用于非线性可分的数据集，但容易过拟合径向基核函数3适用于非线性可分的数据集，泛化能力强朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间相互独立，利用先验概率和似然概率计算后验概率，选择概率最大的类别作为预测结果朴素贝叶斯分类器简单易懂，计算效率高，但对特征之间的依赖关系比较敏感近邻算法详解K近邻（）算法是一种非参数化的有监督学习算法，它根据样本特征之K KNN间的距离，选择距离最近的个样本，并根据这个样本的标签进行投票或加K K权平均来进行预测算法简单易懂，但对数据质量和值的选择比较敏KNN K感神经网络基础神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型，它由多个神经元组成，这些神经元之间通过连接权重相互连接神经网络可以学习复杂的非线性关系，并用于解决各种问题，例如图像分类、自然语言处理和机器翻译深度学习入门深度学习是神经网络的一种扩展，它使用多层神经网络来学习数据的深层特征，并提高模型的性能深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果卷积神经网络卷积神经网络（）是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型，它通过卷积操作提取图像的局部特征，并通过池化操作降低特CNN征维数，最后使用全连接层进行分类在图像识别、目标检测、图像分割等领域取得了巨大成功CNN循环神经网络循环神经网络（）是一种专门用于处理序列数据的深度学习模型，它通RNN过循环连接，可以记住之前的信息，并用于预测序列数据的下一部分RNN在自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域有着广泛的应用回归分析基础回归分析是一种统计方法，用于分析自变量和因变量之间的关系，并预测因变量的值回归分析的目标是建立一个模型，能够解释自变量对因变量的影响，并进行预测线性回归详解线性回归是一种简单的回归模型，它假设自变量与因变量之间存在线性关系，并使用一条直线来拟合数据点线性回归的优点是简单易懂，计算效率高，缺点是只能处理线性关系，对非线性关系的拟合能力较差多项式回归多项式回归是线性回归的扩展，它假设自变量与因变量之间存在非线性关系，并使用多项式函数来拟合数据点多项式回归可以处理比线性回归更复杂的关系，但容易过拟合逻辑回归逻辑回归是一种用于二元分类的回归模型，它将线性回归的结果通过一个函数映射到到的范围内，从而得到预测结果逻辑回归的优点是sigmoid01简单易懂，计算效率高，缺点是只能处理二元分类问题非监督学习概述非监督学习是机器学习中的一种类型，它利用无标签的数据进行训练，学习数据的内部结构和模式非监督学习的任务可以分为聚类、降维和关联规则挖掘等聚类分析基础聚类分析是一种将数据点分组到多个簇中的非监督学习技术，这些簇中的数据点彼此相似，而不同簇中的数据点差异较大聚类分析的目标是找到数据中的内在结构，帮助理解数据的分布和规律算法K-means算法是一种常用的聚类算法，它将数据点划分为个簇，每个簇都K-means K有一个质心，算法的目标是找到个质心，使得每个数据点到其所属簇的质心K的距离最小算法简单易懂，计算效率高，但对初始质心的选择比K-means较敏感层次聚类方法层次聚类方法是一种将数据点逐级合并或拆分的聚类算法，它可以构建一个树形结构，表示数据点的层次关系层次聚类方法的优点是能够识别数据点的层次结构，缺点是计算复杂度较高密度聚类DBSCAN（密度可达空间聚类）算法是一种基于密度的聚类算法，它将数据点分为核心点、边界点和噪声点算法可以识DBSCAN DBSCAN别形状不规则的簇，并且对噪声数据比较鲁棒关联规则挖掘关联规则挖掘是一种用于发现数据集中不同项之间的关联关系的非监督学习技术关联规则挖掘的目标是找出频繁项集，并将其转化为关联规则，例如“购买啤酒的人，也经常购买尿布”算法Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，它基于频繁项集的性质，通过Apriori逐层扩展候选频繁项集，最终找到所有频繁项集和关联规则算法简Apriori单易懂，但计算复杂度较高，尤其是在数据集较大时算法FP-Growth算法是一种基于树结构的关联规则挖掘算法，它通过构建FP-Growth FP-来存储数据，并通过递归遍历，高效地找到所有频繁项集和关tree FP-tree联规则算法比算法效率更高，但理解起来相对复杂FP-Growth Apriori集成学习方法集成学习是一种将多个机器学习模型组合起来，共同进行预测的算法集成学习的目的是通过多个模型的协作，提高模型的性能，并降低模型的方差或偏差技术Bagging技术是一种集成学习方法，它通过从原始数据集中进行有放回的采Bagging样，生成多个子数据集，并训练多个模型，最后对这些模型的预测结果进行投票或平均技术的优点是降低模型的方差，提高模型的稳定性Bagging算法详解Boosting算法是一种集成学习方法，它通过迭代地训练多个模型，并将每个模型的预测结果进行加权组合来进行预测算Boosting Boosting法的优点是提高模型的精度，降低模型的偏差原理XGBoost（）是一种常用的算法XGBoost ExtremeGradient BoostingBoosting，它在的基础上进行改进，引入了正则化、树剪枝等技Gradient Boosting术，提高了模型的性能和效率在各种机器学习竞赛中表现出色XGBoost模型评估方法模型评估是数据挖掘中非常重要的一个环节，它用于衡量模型的性能，并判断模型是否能够满足项目需求模型评估的方法很多，常用的方法包括交叉验证、性能指标分析、曲线与等ROC AUC交叉验证技术交叉验证是一种用于评估模型性能的常用方法，它将数据集划分成多个子集，将其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集，重复多次，并将多次测试结果进行平均，得到模型的性能评估结果性能指标分析准确率召回率123F1-score正确预测的样本数占总样本数的比正确预测的正样本数占所有正样本准确率和召回率的调和平均数例数的比例曲线与ROC AUC曲线（接收者操作特征曲线）是一种用于评估二元分类器性能的图形工ROC具，它将模型的真阳性率（）和假阳性率（）绘制成曲线，（TPR FPRAUC曲线下面积）可以衡量模型的整体性能混淆矩阵详解混淆矩阵是一个二维矩阵，用于展示二元分类器的预测结果混淆矩阵可以直观地展示模型的分类性能，帮助分析模型的预测误差过拟合与欠拟合过拟合欠拟合模型对训练数据的拟合程度过高，导致对新数据的预测能力下降模型对训练数据的拟合程度过低，导致对新数据的预测能力也不高正则化方法1L1正则化将模型参数的绝对值加入损失函数，可以使模型稀疏化，提高模型的泛化能力2L2正则化将模型参数的平方值加入损失函数，可以降低模型参数的权重，避免模型过拟合模型调优技术模型调优是指通过调整模型参数，提高模型性能的过程常用的模型调优技术包括网格搜索、随机搜索、交叉验证等网格搜索与随机搜索网格搜索随机搜索在参数空间中进行穷举搜索，找到最佳参数组合从参数空间中随机采样，找到最佳参数组合数据挖掘工具介绍1Python一种流行的编程语言，拥有丰富的机器学习库和数据分析库2R一种专门用于统计分析和数据挖掘的编程语言3SAS一种商业数据分析软件，功能强大，适用于大规模数据分析4SPSS一种统计分析软件，操作简单，适合初学者学习数据分析库Python1NumPy2Pandas用于数值计算的库，提供高效的数组操作和矩阵运算用于数据处理和分析的库，提供数据结构和数据分析工具3Matplotlib4Seaborn用于数据可视化的库，提供各种图形绘制功能基于Matplotlib的库，提供高级的数据可视化功能实战Scikit-learn是一个基于的机器学习库，它提供了丰富的算法和模型，并包含了数据预处理、模型评估和模型选择等功能Scikit-learn Python易于使用，适合用于各种机器学习任务，包括分类、回归、聚类、降维等Scikit-learn基础TensorFlow是一个开源的机器学习库，它提供了一个灵活的框架，可以构建TensorFlow和训练各种深度学习模型支持各种平台和设备，并拥有强大的TensorFlow社区支持，适合用于各种深度学习任务，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等实际案例分析客户流失预测客户流失预测是一个常见的数据挖掘任务，它利用机器学习算法预测哪些客户可能会流失，并帮助企业采取措施降低流失率可以使用逻辑回归、决策树、支持向量机等算法来构建客户流失预测模型实际案例分析信用评分模型信用评分模型是一个用于评估借款人信用的模型，它利用机器学习算法根据借款人的历史数据，预测其违约风险可以使用逻辑回归、决策树、随机森林等算法来构建信用评分模型实际案例分析市场篮子分析市场篮子分析是一种关联规则挖掘应用，它通过分析顾客购物篮中的商品组合，找出商品之间的关联关系，帮助企业制定商品促销策略、优化货架布局等可以使用算法、算法等来进行市场篮子分析Apriori FP-Growth。