机器学习与数据挖掘复习.pdf

《机器学习与数据挖掘复习》是一份深入探讨这两个领域的复习资料。本文主要涵盖了机器学习与数据挖掘的基础概念、数据预处理的重要性和具体方法，以及概念学习的初步介绍。 数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，这些知识应当是有效的、新颖的、有用的，并且易于理解。数据挖掘分为描述型和预测型两大类，前者如聚类、摘要和关联规则，后者如分类、回归和时间序列分析。KDD（知识发现于数据库）是整个数据挖掘过程的核心，包括数据选择、预处理、挖掘和模式评估等步骤，旨在发现现实世界的现象模型。 数据预处理是KDD过程中至关重要的一环。数据被定义为数据对象及其属性的集合，属性可以是标称、序数、区间或比率类型。属性可以是离散或连续的，非对称属性强调非零值的重要性。数据集有多种类型，如记录型、图数据、有序数据等，每种类型都有其独特的处理方式。噪声是原始数据的变异，而离群点是与其他数据显著不同的值。处理噪声数据的方法包括分箱、回归、聚类和人工检查。数据预处理还包括数据清洗、集成、转换、约减和离散化等任务。 数据归一化是数据转换的一种，常见的方法有最小-最大规范化、Z-score规范化和小数定标规范化。属性约减则是通过回归、直方图、聚类和抽样等手段降低数据复杂性。数据离散化则包括多种策略，如直方图、聚类分析、基于熵的方法和卡方分析等。 在概念学习部分，我们了解到概念是大集合中特定对象的子集。这部分内容可能涉及到概念形成、概念表示以及学习算法，如决策树、朴素贝叶斯和神经网络等。概念学习的目标是构建能够概括数据的模型，以便对新数据进行预测或分类。 这份复习资料全面概述了机器学习与数据挖掘的关键概念和实践技巧，从数据的理解、预处理到模型构建和评估，为深入理解和应用这两个领域提供了坚实的基础。对于互联网行业的从业者来说，掌握这些知识有助于提升数据分析和决策制定的能力。