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文本内容:
《讲信息挖掘训练》课件PPT讲信息挖掘训练#课程概述##信息挖掘的基本概念-信息挖掘在实际应用中的重要性-信息挖掘技术分类-数据预处理数据清洗数据集成12处理数据中的噪声、重复值和缺失值,以将多个数据源的数据合并成一个统一的数提高数据质量据集数据转换数据归约34将数据转换成适合特定算法和模型的形式减少数据量,保留关键信息,以节省计算资源分类算法决策树朴素贝叶斯支持向量机神经网络使用树形结构进行基于贝叶斯定理的找到一个最优超平模拟神经元之间的分类,易于理解和概率分类方法面来分离数据连接与传递,用于解释分类和预测聚类算法1K-Means将数据分成个簇,每个簇内的样本k相似DBSCAN2根据样本的密度来划分簇,适用于发现任意形状的聚类层次聚类3基于样本的相似性,逐步合并聚类簇密度聚类4根据样本的密度来划分簇,对于发现不规则形状的聚类有良好效果关联规则挖掘算法算法Apriori FP-Growth发现频繁项集和关联规则,用于市场篮子分使用频繁模式树来发现频繁项集和关联规则析特征选择过滤型特征选择包裹型特征选择嵌入型特征选择根据统计指标对特征进行评估,利用学习器来评估特征的质量,在学习算法中直接进行特征选选择重要的特征将特征选择任务转化为子集搜择,将特征选择与模型训练过索问题程相结合推荐系统基于内容的推荐协同过滤推荐混合推荐根据用户的历史行为和喜好,基于用户相似性或物品相似结合多种推荐算法和方法,为其推荐具有相似内容的物性,利用其他用户的行为进提高推荐准确度和多样性品行推荐实战案例商品推荐系统1根据用户历史购买数据,为用户推荐可能感兴趣的商品新闻分类系统2将新闻文章自动分类到不同的主题,便于用户浏览和检索客户流失预警系统3通过分析客户行为和反馈,预测客户流失风险并采取相应措施总结信息挖掘的挑战和问题1数据质量、算法性能和隐私保护等是信息挖掘面临的挑战未来的发展趋势2深度学习、增强学习和自然语言处理等技术将推动信息挖掘的发展学习资源推荐3推荐一些优秀的学习资源,帮助学习者深入了解信息挖掘领域。