人工智能与数据挖掘基础教学资料

人工智能与数据挖掘基础教学资料汇报人：XX2024-02-03目录人工智能概述数据挖掘基本概念与方法关联规则与聚类分析应用实例决策树与神经网络在数据挖掘中应用目录数据预处理与特征选择技巧评估指标和模型优化策略人工智能与数据挖掘实践项目设计01人工智能概述人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学，它是计算机科学的一个分支，旨在生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能定义人工智能的发展经历了符号主义、连接主义和行为主义等阶段，目前正处于深度学习、强化学习等技术的快速发展时期。发展历程人工智能定义与发展历程人工智能技术体系包括机器学习、知识表示与推理、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等。技术体系人工智能已广泛应用于各个领域，如智能客服、智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。应用领域人工智能技术体系及应用领域人工智能未来将向更加智能化、自主化、协同化的方向发展，同时与物联网、区块链等技术进行深度融合。人工智能发展面临着数据安全与隐私保护、伦理道德、法律法规等方面的挑战，需要加强相关研究和监管。人工智能发展趋势与挑战挑战发展趋势02数据挖掘基本概念与方法数据挖掘定义及目标数据挖掘定义数据挖掘是从大量的、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。数据挖掘目标数据挖掘的目标是从数据集中发现模式或关联，进而为决策提供支持。这些模式可以是分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测等。数据挖掘常用技术包括统计分析、机器学习、数据库技术、可视化技术等。这些技术可以单独使用，也可以结合使用，以提高数据挖掘的效率和准确性。常用技术数据挖掘常用算法包括分类算法（如决策树、朴素贝叶斯等）、聚类算法（如K-means、层次聚类等）、关联规则挖掘算法（如Apriori、FP-Growth等）、序列模式挖掘算法（如GSP、PrefixSpan等）等。这些算法各有特点，适用于不同类型的数据和挖掘目标。常用算法数据挖掘常用技术与算法ABDC数据准备包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤，目的是将原始数据转换成适合数据挖掘的形式。模式挖掘根据挖掘目标和所选算法，在准备好的数据上进行模式挖掘，以发现有用的信息和知识。结果评估与解释对挖掘结果进行评估，判断其是否满足挖掘目标，并对结果进行解释，以便于用户理解和应用。应用与部署将挖掘结果应用到实际场景中，为决策提供支持，并部署相关系统和工具，以实现数据挖掘的自动化和智能化。数据挖掘流程与步骤03关联规则与聚类分析应用实例010203关联规则定义描述数据项之间存在的有趣关系或模式，形如A=>B的蕴含式，其中A称为前提，B称为结论。支持度与置信度支持度表示项集在所有事务中出现的频率，置信度表示在前提出现的情况下结论出现的概率。算法原理通过寻找频繁项集，再基于频繁项集生成关联规则，常用算法有Apriori、FP-Growth等。关联规则基本概念及算法原理聚类分析定义衡量对象之间相似程度的方法，常用距离、相似系数等作为度量标准。相似度度量算法原理通过迭代计算对象之间的相似度，将相似度高的对象划分到同一类中，常用算法有K-Means、DBSCAN等。将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类分析基本概念及算法原理03其他应用关联规则和聚类分析还可应用于推荐系统、社交网络分析、生物信息学等领域。01购物篮分析通过关联规则挖掘顾客购买商品之间的关联关系，从而优化商品组合和陈列方式，提高销售额。02客户细分通过聚类分析将客户划分为不同的群体，针对不同群体的特征制定个性化的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。应用实例：购物篮分析、客户细分等04决策树与神经网络在数据挖掘中应用决策树定义01一种树形结构，用于分类和决策。每个内部节点表示一个属性上的判断条件，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。算法原理02通过训练数据集，利用信息增益、增益率或基尼指数等准则来选择最优划分属性，递归地构建决策树。常用算法有ID3、C4.5和CART等。剪枝处理03为避免过拟合，需对决策树进行剪枝。剪枝分为预剪枝（在决策树生成过程中进行）和后剪枝（在决策树生成后进行），通过剪去部分分支来降低模型复杂度。决策树基本概念及算法原理神经网络定义一种模拟人脑神经元结构的计算模型，由大量神经元相互连接而成。每个神经元接收输入信号，通过激活函数处理后输出信号。算法原理神经网络通过学习训练数据集中的输入与输出映射关系，调整神经元之间的连接权重，使得网络能够逼近任意非线性函数。常用学习算法有反向传播算法、梯度下降法等。网络结构神经网络包括输入层、隐藏层和输出层。隐藏层可以有多层，每层包含多个神经元。不同层之间的神经元通过权重连接，形成复杂的网络结构。神经网络基本概念及算法原理信贷审批利用决策树或神经网络模型对客户信用进行评估，根据评估结果决定是否给予贷款。可以综合考虑客户的年龄、收入、职业、征信记录等因素进行建模分析。故障诊断在工业生产中，可以利用决策树或神经网络模型对设备故障进行诊断。通过收集设备运行数据并进行分析处理，可以及时发现设备异常并预测可能出现的故障类型及原因。其他应用除了信贷审批和故障诊断外，决策树和神经网络还广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。这些应用都离不开对大量数据的挖掘和分析处理。应用实例：信贷审批、故障诊断等05数据预处理与特征选择技巧包括去除重复数据、处理缺失值、删除无效数据等，以保证数据的质量和准确性。数据清洗将数据转换成适合进行数据挖掘和分析的格式，如将文本数据转换为数值数据，将日期数据转换为时间戳等。数据转换对数据进行标准化或归一化处理，以消除不同特征之间的量纲差异，提高算法的准确性和稳定性。数据规范化数据清洗和转换方法123从原始特征中选择出对于目标变量最相关的特征，以减少特征维度和降低模型复杂度。特征选择通过线性或非线性变换将高维数据映射到低维空间，以保留数据的主要特征并降低计算复杂度。降维技巧一种常用的线性降维方法，通过正交变换将原始特征转换为一组线性无关的新特征，以达到降维的目的。主成分分析（PCA）特征选择和降维技巧根据数据的实际情况选择合适的缺失值处理方法，如填充缺失值、删除缺失值等。缺失值处理通过统计学方法、机器学习算法等手段识别出数据中的异常值，并进行相应的处理。异常值检测一种常用的异常值检测方法，通过绘制数据的箱线图来识别出异常值。箱线图可以直观地展示出数据的分布情况，包括中位数、四分位数和异常值等信息。箱线图法缺失值处理和异常值检测方法06评估指标和模型优化策略分类问题评估指标介绍准确率（Accuracy）正确分类的样本占总样本的比例，是分类问题中最常用的评估指标之一。精确率（Precision）和召回率（R…精确率是指预测为正例的样本中真正为正例的比例，召回率是指所有真正为正例的样本中被预测为正例的比例。F1分数（F1Score）是精确率和召回率的调和平均数，用于综合评估模型的性能。ROC曲线（ROCCurve）和A…ROC曲线是以假正例率为横轴、真正例率为纵轴绘制的曲线，AUC值是ROC曲线下的面积，用于评估模型的分类效果。回归问题评估指标介绍均方误差（MeanSquaredEr…预测值与真实值之差的平方的平均值，常用于回归问题的损失函数和优化目标。均方根误差（RootMeanSqua…均方误差的平方根，与原始数据的量纲一致，更易于解释。平均绝对误差（MeanAbsolute…预测值与真实值之差的绝对值的平均值，对异常值较为鲁棒。R方值（R-squared）表示模型对数据的拟合程度，值越接近1说明拟合效果越好。模型优化策略和方法ABDC网格搜索（GridSearch）：通过遍历超参数空间来寻找最优超参数组合的一种方法。随机搜索（RandomSearch）：与网格搜索类似，但不再遍历所有可能的组合，而是随机选择一部分组合进行尝试，可以更快地找到较好的超参数组合。贝叶斯优化（BayesianOptimization）：基于贝叶斯定理的序列优化方法，通过对目标函数进行建模来寻找最优超参数组合，适用于高维、非凸的优化问题。集成学习（EnsembleLearning）：通过结合多个模型的预测结果来提高整体预测性能的一种方法，常用的集成学习算法包括Bagging、Boosting和Stacking等。07人工智能与数据挖掘实践项目设计确定项目目标和范围明确项目要解决的实际问题，以及项目的预期成果和应用场景。进行需求分析分析项目所需的数据、技术、人力等资源，以及可能面临的风险和挑战。制定项目计划根据项目目标和需求，制定详细的项目计划，包括时间节点、任务分工、资源预算等。项目需求分析和目标设定数据收集根据项目需求，从各种来源收集相关数据，包括公开数据集、企业内部数据、第三方数据等。数据清洗对收集到的数据进行清洗，去除重复、无效、错误等数据，确保数据的质量和准确性。数据预处理对数据进行必要的预处理操作，如数据变换、特征提取、降维等，以便于后续的模型构建和分析。数据收集和预处理工作模型选择参数调优模型评估模型优化根据项目需求和数据特点，选择合适的模型进行构建和训练。对模型进行参数调优，以提高模型的性能和准确度。使用合适的评估指标和方法