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1、数据挖掘导论教材配套教学认识数据挖掘,第1章认识数据挖掘数据挖掘定义机器学习数据查询专家系统数据挖掘过程/作用/技术/应用Weka数据挖掘软件,清华大学出版社本章目标掌握数据挖掘的定义了解机器学习中的基本方法概念学习归纳学习有指导的学习无指导的聚类了解与数据挖掘有关的数据查询、专家系统了解数据挖掘的过程、作用、技术、应用掌握Weka数据挖掘软件的使用方法2019年3月14日星期四,1.1数据挖掘定义,清华大学出版社数据挖掘( Data Mining)技术角度利用种或多种计算机学习技术,从数据中自动分析并提取信息的处理过程。目的是寻找和发现数据中潜在的有价值的信息、知识、规律、联系和模式数据挖掘
2、与计算机科学有关,一般使用机器学习、统计学、联机分析处理、专家系统和模式识别等多种方法来实现.学科角度数据挖掘是一门交叉学科,涉及数据库技术、人工智能技术、统计学、可视化技术、并行计算等多种技术。2019年3月14日星期四,清华大学出版社数据挖掘( Data Mining)商业角度商业智能信息处理技术围绕商业目标开展的,对大量商业数据进行抽取、转换、分析和处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据,揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性是种深层次的商业数据分析方法2019年3月14日星期四,1.2机器学习,清华大学出版社1.2.1概念学习通过对大量实例进行训陈练,从中发现经验化规律的过程机器学习结果
3、的通常表现形式为概念机器最擅长的是学习概念。概念( Concept)具有某些共同特征的对象、符号或事件的集合。概念可以从三个不同的角度来看待2019年3月14日星期四,清华大学出版社1.2.1概念学习1、传统角度( Classical view)所有概念都有明确的定义。2、概率角度( Probabilistic View)对个别样本实例进行概括性描述,概括性说明构成了概率角度中的概念。3、样本角度( Exemplar View)样本角度中的概念是将某个概念中的典型实例组成一个集合使用该集合来描述概念定义2019年3月14日星期四,清华大学出版社122归纳学习( Induction- Based
4、 Learning)基于归纳的学习机器学习方式人类学习最重要方式之一人类通过对事物的特定实例的观察,对所掌握的已有经验材料研究归纳学习从归纳中获取和探索新知识,并以概念的邢式表现出来的学习2019年3月14日星期四,清华大学出版社123有指导的学习( Supervised Learning)定义通过对大量已知分类或输出结果值的实例进行训练,调整分类模型的结构,达到建立能够准确分类或预测未知模型的目的这种基于归纳的概念学习过程被称为有指导(监督)的学习数据实例( Instance)用于有指导学习的样本数据训练实例( Training Instance)用于训练的实例检验实例( Test Instance分类模型建立完成后,经过检验实例进行检验,判断模型是否能够很好地应用在未知实例的分类或預测中。2019年3月14日星期四,谢谢,46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。卡耐基47、书到用时方恨少、事非经过不知难。陆游48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。史美尔斯49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。孙洙50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。莫扎特,
