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大数据挖掘与统计机器学习最全课件完整版ppt全书电子教案全套教学教程PPT课件.pptx
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大数据挖掘与统计机器学习
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大数据挖掘与统计机器学习
• 、宋捷(2016),《大数据挖掘与统计机器学习》,中国人
民大学出版社
• 第一章:概述
• 第二章:线性回归方法
• 第三章:线性分类方法
• 第四章:模型评价与选择
• 第五章:决策树与组合方法
• 第六章:神经网络与深度学习
• 第七章:支持向量机
• 第八章:聚类分析
• 第九章:推荐系统
• 第十章:大数据案例分析
• R、Python上机实践
• 大数据案例分析: 单机及分布式实现
2
•主要参考书
• Hastie, Tibshirani, Friedman (2008), The
Elements of Statistical Learning – Data
Mining, Inference and Prediction, Second
Edition, Springer
• James, Witten, Hastie and Tibshirani (2013),
An Introduction to Statistical Learning with
Applications in R, Springer
• Hastie, Tibshirani, and Wainwright (2015),
Statistical Learning with Sparsity – The Lasso and
Generalizations, CRC Press
3
4
第1章 概述
1.统计学
• 统计学是一门科学,应该是以分析数据、解决问题为导向,不断
的提出新方法,并探讨其理论性质。
2.数据智慧
• 郁彬(2016),数据科学中的数据智慧,《中国计算机学会通讯
》(中译稿)
• 将统计学核心部分重新定义为“数据智慧”非常必要,因为它比“应用
统计学”这个术语起到更好的概括作用。
• “数据智慧”是将领域知识、数学和方法论与经验、理解、常识、洞察
力以及良好的判断力相结合,思辨性地理解数据并依据数据做决策的一
种能力。
• 十个基本问题
• (1)要回答的问题
• (2)数据收集
• (3)数据的含义
• (4)相关性
• (5)问题的转化
• (6)可比性:数据变换
• (7)可视化
• (8)随机性:数据的代表性、结果的不确定性
• (9)稳定性:结果的可解释性、可重复性
• (10)结果验证
5
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