數據挖掘概述p63課件?

數據挖掘背景與意義?

數據預處理技術?

常用算法介紹及原理分析?

機器學習在數據挖掘中應用?

深度學習在數據挖掘中應用?

實踐案例分析與討論?

總結與展望CHAPTER數據挖掘背景與意義大數據時代來臨數據量的爆炸式增長數據類型的多樣化數據價值的挖掘需求數據挖掘定義及作用數據挖掘定義數據挖掘作用應用領域與發展趨勢應用領域數據挖掘技術廣泛應用于金融、醫療、教育、交通、能源等各個領域。例如，在金融領域，數據挖掘可以用于信用評估、欺詐檢測、風險管理等；在醫療領域，數據挖掘可以用于疾病預測、藥物研發、臨床決策支持等。發展趨勢隨著大數據技術的不斷發展，數據挖掘技術也在不斷演進。未來數據挖掘技術的發展趨勢包括深度學習與神經網絡融合、多源異構數據融合挖掘、實時數據流挖掘等。同時，隨著人工智能技術的不斷進步，數據挖掘技術將在更多領域得到廣泛應用。CHAPTER數據預處理技術數據清洗與整合數據清洗數據整合將多個數據源的數據進行合并、連接、融合，形成一個統一的數據集，便于后續分析。特征選擇與降維處理特征選擇從原始數據中挑選出對目標變量有顯著影響的特征，降低數據維度，提高模型性能。降維處理通過主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等方法，將數據從高維空間映射到低維空間，減少計算復雜度，提高模型泛化能力。樣本平衡與劃分策略樣本平衡劃分策略CHAPTER常用算法介紹及原理分析關聯規則算法Apriori算法FP-growth算法聚類分析算法K-means算法層次聚類算法將數據劃分為K個聚類，使每個聚類內部相似度高，外部相似度低，適用于客戶分群、圖像識別等場景。通過逐層合并或分裂聚類，形成樹形聚類結構，適用于多尺度數據集的聚類分析。VS分類預測算法決策樹算法支持向量機（SVM）算法CHAPTER機器學習在數據挖掘中應用監督學習模型構建與優化方法模型評估模型選擇1超參數調優特征工程非監督學習模型構建及效果評估0103聚類分析異常檢測應用K-means、層次聚類等算法，對數據進行聚類分析，發現數據中的結構和規律。通過孤立森林、局部異常因子等算法，發現數據中的異常值，為業務提供風險預警。0204降維處理模型評估利用主成分分析（PCA）、t-SNE等方法，降低數據維度，提高數據處理效率。使用輪廓系數、CH指數等指標，對聚類效果和異常檢測性能進行評估。強化學習在推薦系統中應用環境建模獎勵函數設計策略學習探索與利用平衡CHAPTER深度學習在數據挖掘中應用神經網絡基本原理及模型構建神經元模型激活函數模擬人腦神經元，接收輸入信號并產將神經元輸出映射到非線性空間，增強模型表達能力。生輸出信號。前向傳播與反向傳播優化算法通過前向傳播計算輸出，反向傳播調整權重和偏置。運用梯度下降、動量、Adam等優化算法，最小化損失函數，提高模型性能。卷積神經網絡（CNN）圖像識別技術卷積層池化層全連接層圖像識別應用循環神經網絡（RNN）序列數據處理0102循環神經元序列建模具有記憶功能，能夠捕捉序列數據中的時間依賴性。處理變長序列數據，如文本、語音、視頻等。長期依賴問題序列數據處理應用解決傳統RNN在處理長序列時出現的梯度消失或爆炸問題。自然語言處理、語音識別、推薦系統等。0304CHAPTER實踐案例分析與討論電商用戶行為分析案例數據來源與預處理特征提取與選擇模型構建與優化結果解讀與應用金融風控欺詐檢測案例特征提取與選擇數據來源與預處理結果解讀與應用模型構建與優化醫療健康領域應用案例數據來源與預處理特征提取與選擇結果解讀與應用模型構建與優化CHAPTER總結與展望關鍵知識點總結回顧數據挖掘定義數據預處理通過大量數據分析，揭示隱藏其中的有用信息和規律。包括數據清洗、集成、轉換和規約，以提高數據質量和挖掘效果。挖掘算法評估與優化掌握常用的分類、聚類、關聯規則和異常檢測等算法原理及應