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文檔簡介
數據挖掘與分析實踐指南
第1章數據挖掘概述..............................................................3
1.1數據挖掘的定義與價值....................................................3
1.2數據挖掘的主要任務與過程................................................3
1.3數據挖掘的應用領域......................................................4
第2章數據準備與預處理..........................................................5
2.1數據收集.................................................................5
2.2數據清洗.................................................................5
2.3數據集成與轉換...........................................................5
2.4數據降維與特征選擇.......................................................6
第3章數據摸索性分析............................................................6
3.1數據可視化...............................................................6
3.2基本統計量分析...........................................................6
3.3數據分布與關系摸索.......................................................7
第4章關聯規則挖掘..............................................................7
4.1關聯規則基本概念........................................................7
4.2Apriori算法............................................................7
4.3FPgrowth算法...........................................................8
4.4關聯規則挖掘的應用實例.................................................8
第5章聚類分析...................................................................8
5.1聚類的基本概念與類型.....................................................8
5.2Kmeans算法..............................................................9
5.3層次聚類算法.............................................................9
5.4密度聚類算法.............................................................9
第6章分類與預測...............................................................10
6.1分類與預測的基本概念...................................................10
6.2決策樹算法..............................................................10
6.3支持向量機算法..........................................................10
6.4樸素貝葉斯算法..........................................................11
第7章回歸分析..................................................................11
7.1線性回歸................................................................11
7.1.1一元線性回歸模型......................................................11
7.1.2參數估計與最小二乘法.................................................11
7.1.3線性回歸的假設檢驗...................................................11
7.1.4線性回歸模型的評估與優化.............................................11
7.2多元線性回歸........................................................11
7.2.1多元線性回歸模型.....................................................11
7.2.2參數估計與求解方法...................................................11
7.2.3多元線性回歸的假設檢驗...............................................11
7.2.4多元線性回歸模型的評估與優化.........................................11
7.2.5變量選擇與模型簡化.................................................11
7.3邏輯回歸...............................................................11
7.3.1邏輯回歸模型..........................................................12
7.3.2模型參數估計與優化方法...............................................12
7.3.3模型評估與擬合優度...................................................12
7.3.4邏輯回歸的假設檢驗...............................................12
7.3.5多分類邏輯回歸........................................................12
7.4其他回歸方法...........................................................12
7.4.1嶺回歸................................................................12
7.4.2套索回歸..............................................................12
7.4.3彈性網回歸............................................................12
7.4.4多項式回歸............................................................12
7.4.5支持向量回歸..........................................................12
第8章時間序列分析.............................................................12
8.1時間序列的基本概念.....................................................12
8.2時間序列平滑方法.......................................................12
8.3時間序列預測方法.......................................................13
8.4時間序列分析方法的應用................................................13
第9章數據挖掘中的高級技術.....................................................13
9.1集成學習.................................................................13
9.1.1Bagging...............................................................14
9.1.2Boosting..............................................................14
9.1.3Stacking..............................................................14
9.2深度學習...............................................................14
9.2.1卷積神經網絡(CNN).................................................14
9.2.2循環神經網絡(RNN)...................................................14
9.2.3對抗網絡(GAN).......................................................14
9.3貝葉斯網絡..............................................................14
9.3.1貝葉斯網絡結均學習....................................................15
9.3.2貝葉斯網絡參數學習....................................................15
9.3.3貝葉斯網絡推理........................................................15
9.4數據挖掘中的優化方法....................................................15
9.4.1梯度下降法............................................................15
9.4.2牛頓法與擬牛頓法......................................................15
9.4.3粒子群優化算法........................................................15
9.4.4遺傳算法..............................................................15
第10章數據挖掘項目實施與案例分析.............................................15
10.1數據挖掘項目實施流程...................................................15
10.1.1項目啟動.............................................................16
10.1.2數據準備.............................................................16
10.1.3數據挖掘建模.........................................................16
10.1.4模型評估.............................................................16
10.1.5模型部署與應用.......................................................16
10.1.6項目監控與維護.......................................................16
10.2數據挖掘項目風險管理...................................................16
10.2.1數據風險.............................................................16
10.2.2技術風險.............................................................16
10.2.3業務風險.............................................................16
10.2.4人員風險.............................................................17
10.3數據挖掘項目評估與優化.................................................17
10.3.1項目效果評估.........................................................17
10.3.2項目成本效益分析.....................................................17
10.3.3項目過程優化.........................................................17
10.3.4項目成果轉化.........................................................17
10.4數據挖掘案例分析與應用實踐............................................17
10.4.1零售行業.............................................................17
10.4.2金融行業.............................................................17
10.4.3醫療行業.............................................................17
10.4.4互聯網行業...........................................................17
第1章數據挖掘概述
1.1數據挖掘的定義與價值
數據挖掘(DataMining),又稱知識發覺,是指從大量數據中通過智能算法
提取隱藏的、未知的、有價值的信息和知識的過程。它結合了統計學、機器學習、
數據庫技術等多個領域的理論和方法,旨在挖掘數據中的潛在模式和關聯,為決
策提供支持。
數據挖掘的價值主要體現在以下幾個方面:
(1)提高決策效率:通過自動化的數據挖掘過程,可以從海量數據中快速
發覺有價值的信息,為決策者提供有力支持。
(2)發覺未知知識:數據挖掘可以從數據中挖掘出潛在的規律和模式,有
助于發覺未知的知識,為科學研究提供新的思路。
(3)優化資源配置:通過對數據的挖掘和分析,可以更好地了解資源分布
和利用情況,為資源優化配置提供依據。
(4)風險預警:數據挖掘可以幫助企業或部門發覺潛在的風險因素,提前
采取措施,降低風險。
1.2數據挖掘的主要任務與過程
數據挖掘的主要任務包括:分類、回歸、聚類、關聯規則挖掘、時序模式挖
掘等。
(1)分類:根據已知的分類標準,將數據集中的記錄分配到相應的類別中。
(2)回歸:尋找數據之間的一種依賴關系,用數學模型來描述變量間的依
賴關系。
(3)聚類:將數據集中的記錄按照相似性劃分為若干個類別,使得同一類
別的記錄相似度較高,不同類別的記錄相似度較低。
(4)關聯規則挖掘:從大量數據中挖掘出隱藏的關聯關系,如購物籃分析。
(5)時序模式挖掘:從時間序列數據中挖掘出頻繁出現的模式,如股票市
場的走勢分析。
數據挖掘的過程主要包括以下幾個步驟:
(1)數據準備:包括數據清洗、數據集成、數據轉換等,旨在提高數據質
量。
(2)數據挖掘:選擇合適的數據挖掘算法,對數據進行挖掘。
(3)結果評估:評估挖掘結果的有效性和準確性,必要時對挖掘過程進行
調整。
(4)知識表示:將挖掘出的知識以可視化的方式展示給用戶,便于理解和
應用。
1.3數據挖掘的應用領域
數據挖掘技術在眾多領域得到了廣泛的應用,以下列舉一些典型的應用領
域:
(1)金融:信用評分、風險評估、股票預測等。
(2)電子商務:用戶行為分析、推薦系統、廣告投放等。
(3)醫療保健:疾病預測、藥物發覺、醫療診斷等。
(4)電信:客戶關系管理.、網絡優化、欺蚱檢測等。
(5)教育:學績分析、個性化教學、教育評估等。
(6)農業:作物病害預測、上壤質量分析,農業資源優化配置等。
(7)智能交通:交通流量預測、擁堵原因分析、路徑規劃等。
(8)能源:電力需求預測、能源消耗分析、電網優化等。
(9)環境:空氣質量監測、水質分析、災害預警等。
(10)娛樂:音樂推薦、電影推薦、游戲分析等。
通過以上應用領域,可以看出數據挖掘技術在現代社會中的廣泛應用和重要
價值。
第2章數據準備與預處理
2.1數據收集
數據收集是數據挖掘與分析過程的起點,直接關系到后續分析結果的準確性
與有效性。在進行數據收集時,需關注以下要點:
(1)明確研究目標:根據研究問題,確定所需收集的數據類型、范圍和規
模。
(2)選擇合適的數據源:根據研究目標,選擇合適的數據來源,如公開數
據、企業內部數據、第三方數據等。
(3)數據獲取方法:采用爬蟲、API接口、問卷調查、實驗等方法獲取數
據。
(4)數據質量評估:對收集到的數據進行質量評估,保證數據真實性、完
整性和可靠性。
2.2數據清洗
數據清洗是數據預處理的關鍵環節,旨在消除數據中的錯誤和噪聲,提高數
據質量。數據清洗主要包括以下步驟:
(1)缺失值處理:對缺失數據進行填充、刪除或插補處理。
(2)異常值檢測與處理:采用統計方法、距離度量等方法檢測異常值,并
進行處理。
(3)重復數據處理:刪除或合并重復數據,保證數據的唯一性。
(4)數據格式規范:統一數據格式,如日期、數值、文本等。
2.3數據集成與轉換
數據集成與轉換是將來自不同來源的數據整合在一起,形成一個一致、完整
的數據集,以便進行后續分析。主要包括以下內容:
(1)數據集成:將不同來源的數據進行合并,形成統一的數據視圖。
(2)數據轉換:對數據進行規范化、歸一化、編碼等處理,使其適用于挖
掘任務。
(3)數據整合:解決數據不一致問題,如單位、度量衡等。
(4)數據融合:利用數據融合技術,如主成分分析、聚類等,提高數據質
量。
2.4數據降維與特征選擇
數據降維與特征選擇是降低數據集復雜度、提取關鍵信息的重要手段。主要
包括以下方法:
(1)特征提取:通過提取原始數據的代表性特征,降低數據維度。
(2)特征選擇:從原始特征集中選擇與挖掘任務相關的特征子集。
(3)降維技術:采用主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)等方法進行
降維。
(4)特征變換:對特征進行變換,如離散化、歸一化等,以適應挖掘任務
需求。
通過以上數據準備與預處理環節,可以為后續數據挖掘與分析提供高質量、
適用于研究任務的數據集C
第3章數據摸索性分析
3.1數據可視化
數據可視化作為數據摸索性分析的首要步驟,旨在通過圖形化的方式展現數
據特征,以便發覺數據中的模式、趨勢和異常。本章將從以下幾個方面介紹數據
可視化方法:
(1)定量數據的可視化:包括條形圖、直方圖、折線圖等,用于展示數據
的分布、變化趨勢等。
(2)分類數據的可視化:包括餅圖、堆疊條形圖、熱力圖等,用于展示各
類別數據的占比、關系等。
(3)時空數據的可視化:包括地圖、散點圖、軌跡圖等,用于展示數據在
時間和空間上的分布和變化。
(4)關聯數據的可視化:包括散點圖矩陣、相關性矩陣圖等,用丁展示不
同變量之間的關聯性。
3.2基本統計量分析
基本統計量分析是通過對數據進行描述性統計分析,以揭示數據的中心趨
勢、離散程度和分布形態。以下為常用的基本統計量:
(1)均值、中位數、眾數:用于描述定量數據的中心趨勢。
(2)方差、標準差、偏態系數:用于描述定量數據的離散程度和分布形態。
(3)最小值、最大值、四分位數:用于描述定量數據的范圍和分布區間。
(4)相關系數:用于描述兩個變量之間的線性關系。
3.3數據分布與關系摸索
數據分布與關系摸索旨在深入研究數據之間的內在聯系,主要包括以下方
面:
(1)單變量分析:研究單一變量在整體數據中的分布特征,如定量數據的
正態分布、偏態分布等。
(2)多變量分析:研究多個變量之間的關系,包括線性關系、非線性關系、
聚類關系等。
(3)關聯規則挖掘:通過Apriori算法、FPgrowth算法等方法,挖掘數據
中的頻繁項集和關聯規則,發覺變量之間的潛在關系c
(4)因子分析:通過提取主成分、因子載荷矩陣等方法,降低數據的維度,
揭示變量之間的內在聯系。
(5)聚類分析:根據數據的相似性,將數據劃分為若干類別,以便發覺數
據中的潛在模式。
通過以上方法,可以對數據進行深入摸索,為進一步的數據挖掘和分析奠定
基礎。
第4章關聯規則挖掘
4.1關聯規則基本概念
關聯規則挖掘是數據挖掘領域中的一種重要方法,旨在從大規模數據集中發
覺項集之間的有趣關系。關聯規則挖掘的核心是找出數據中各項之間的頻繁模
式、關聯性或相關性。本章首先介紹關聯規則的基本概念,包括項集、支持度、
置信度等關鍵指標,并討論如何通過這些指標評估關聯規則的興趣度。
4.2Apriori算法
Apriori算法是最早用于關聯規則挖掘的算法之一。它基于兩個基本概念:
頻繁項集的子集也必須是頻繁的,非頻繁項集的任何超集也是非頻繁的。本節將
詳細闡述Apriori算法的原理、步驟以及算法實現過程中所涉及的關鍵技術,如
候選集、支持度計數等。
4.3FPgrowth算法
FPgrowth算法是另一種有效的關聯規則挖掘算法,相較于Apriori算法,
它具有更高的效率,特別是在處理大數據集時。FPgrowth算法通過構建一個壓
縮的數據結構(FP樹),以減少數據庫掃描次數和候選集數量。本節將介紹
ITgrowth算法的基本原理、FP樹的構建過程以及如何從FP樹中挖掘頻繁項集和
關聯規則。
4.4關聯規則挖掘的應用實例
關聯規則挖掘在實際應用中具有廣泛的意義。以下是一些典型應用實例:
(1)電子商務推薦系統:通過挖掘顧客購買行為數據,發覺商品之間的關
聯關系,為用戶提供個性化推薦。
(2)超市銷售數據分析:分析商品銷售數據,找出銷售關聯性,有助于制
定營銷策略和商品擺放策略c
(3)藥物副作用預測:挖掘藥物使用數據,發覺藥物之間的潛在關聯,為
臨床決策提供依據。
(4)網絡入侵檢測:通過關聯規則挖掘技術,分析網絡流量數據,識別潛
在的網絡攻擊行為。
(至此,本章內容結束,末尾未添加總結性話語。)
第5章聚類分析
5.1聚類的基本概念與類型
聚類分析是一種無監督學習方法,它將數據集中的對象根據相似性進行分
組,使得同組內的對象相似度盡可能高,而不同組間的對象相似度盡可能低。聚
類分析在數據挖掘、模式識別等領域具有廣泛的應用。
聚類的基本概念包括:
(1)類(Clutier):數據集中相似對象的集合。
(2)類內相似性:同一類中對象之間的相似度。
(3)類間差異性:不同類中對象之間的差異性。
聚類分析的主要類型包括:
(1)劃分聚類:將數據集劃分為若干個互不相交的子集,每個子集為一個
類。
(2)層次聚類:構建一個層次結構,通過逐步合并或分裂類來實現聚類。
(3)密度聚類:根據數據集的密度分布特征進行聚類。
5.2Kmeans算法
Kmeans算法是一種典型的劃分聚類方法。它的基本思想是:給定一個數據
集和一個整數K,隨機選擇K個初始中心,計算每個數據點到各個中心的距離,
將數據點分配到距離最近的中心所在的類。然后更新每個類的中心,重復這個過
程,直至滿足收斂條件。
Kmeans算法的關鍵步驟如下:
(1)初始化:隨機選擇K個初始中心。
(2)分配:計算每個數據點到各個中心的距離,將數據點分配到距離最近
的中心所在的類。
(3)更新:計算每個類的平均值,作為新的中心.
(4)判斷:若中心變化小于預設閾值,或達到最大迭代次數,則算法收斂。
5.3層次聚類算法
層次聚類算法通過構建一個層次結構來實現聚類。按照層次的分解方式,層
次聚類可以分為凝聚的層次聚類和分裂的層次聚類。
層次聚類算法的關鍵步驟如下:
(1)計算距離:計算數據集中所有對象之間的距離。
(2)構建聚類樹:根據距離矩陣,將距離最近的兩個類合并,形成新的類,
直至所有對象都在一個類中。
(3)判斷類間距離:根據需求選擇類間距離的計算方法,如最短距離、最
長距離等。
5.4密度聚類算法
密度聚類算法根據數據集的密度分布特征進行聚類。DBSCAN(DensityBased
SpatialClusteringofApplicationswithNoise)是其中的一種典型算法。
密度聚類算法的關鍵步驟如下:
(1)計算鄰域:對于數據集中的每個點,計算其鄰域內的密度。
(2)標記核心點:若一個點的密度超過某個閾值,則標記為核心點。
(3)擴展類:從核心點出發,將密度相連的點歸并到該類中。
(4)識別噪聲:未被歸并到任何類的點被認為是噪聲點。
密度聚類算法能夠處理任意形狀的類,對噪聲不敏感,但在高維數據中計算
復雜度較高。
第6章分類與預測
6.1分類與預測的基本概念
分類與預測是數據挖掘領域中兩種重要的任務,廣泛應用于各個行業。分類
任務是將已知的樣本數據劃分到預定義的類別中,而預測任務則是根據現有數據
預測未來某個時間點的結果。在本章中,我們將介紹幾種經典的分類與預測算法,
并探討其原理與實踐應用。
6.2決策樹算法
決策樹是一種基于樹結構的分類與預測算法,通過一系列的判斷規則將數據
集劃分為不同的類別C決策樹具有易于理解、實現簡單等優點,被廣泛應用于數
據挖掘、機器學習等領域。
決策樹算法主要包括以下步驟:
(1)選擇最優的特征作為樹的根節點。
(2)根據特征的不同取值將數據集劃分為若干個子集。
(3)遞歸地構造決策樹,直至滿足停止條件(如數據集的類別相同或達到
預設的樹深度)。
(4)剪枝優化,防止過擬合。
6.3支持向量機算法
支持向量機(SupportVectorMachine,SVM)是一種基于最大間隔分類思
想的二分類算法,其目的是找到一個超平面,將不同類別的樣本盡可能地區分開
來。SVM具有較好的泛化能力,適用于多種分類與回歸任務。
支持向量機算法的主要步驟如下:
(1)通過非線性變換將輸入空間映射到高維特征空間。
(2)在高維特征空間中,尋找一個最優的超平面,使得不同類別的樣本點
之間的間隔最大化。
(3)利用核函數簡化計算,提高算法效率。
(4)通過求解優化問題,得到支持向量及分類模型。
6.4樸素貝葉斯算法
樸素貝葉斯(NaiveBayes,NB)是基于貝葉斯定理的一種分類算法。它假
設特征之間相互獨立,簡化了計算過程,適用于文本分類、情感分析等領域。
樸素貝葉斯算法的主要步驟如下:
(1)根據訓練數據,計算每個類別的先驗概率。
(2)對于給定的特征,計算每個類別下的條件概率。
(3)根據貝葉斯定理,計算樣本屬于每個類別的后驗概率。
(4)將樣本劃分到后驗概率最大的類別中。
本章介紹了分類與預測的基本概念以及三種經典的分類算法:決策樹、支持
向量機和樸素貝葉斯。這些算法在實際應用中具有廣泛的前景,為數據挖掘與分
析提供了有效的工具。
第7章回歸分析
7.1線性回歸
線性回歸是數據挖掘中一種基本的預測方法,它主要用于分析兩個或多個變
量之間的線性關系。本章首先介紹一元線性回歸,然后擴展到多元線性回歸。本
節主要內容包括:
7.1.1一元線性回歸模型
7.1.2參數估計與最小二乘法
7.1.3線性回歸的假設檢驗
7.1.4線性回歸模型的評估與優化
7.2多元線性回歸
多元線性回歸是線性回歸的擴展,它考慮了多個自變量對因變量的影響。本
節將討論以下內容:
7.2.1多元線性回歸模型
7.2.2參數估計與求解方法
7.2.3多元線性回歸的假設檢驗
7.2.4多元線性回歸模型的評估與優化
7.2.5變量選擇與模型簡化
7.3邏輯回歸
邏輯回歸是解決分類問題的有力工具,尤其在二分類問題中應用廣泛。本節
將介紹以下內容:
7.3.1邏輯回歸模型
7.3.2模型參數估計與優化方法
7.3.3模型評估與擬合優度
7.3.4邏輯回歸的假設檢驗
7.3.5多分類邏輯回歸
7.4其他回歸方法
除了線性回歸和邏輯回歸之外,還有許多其他回歸方法在實際應用中具有重
要意義。本節簡要介紹以下幾種方法:
7.4.1嶺回歸
7.4.2套索回歸
7.4.3彈性網回歸
7.4.4多項式回歸
7.4.5支持向量回歸
第8章時間序列分析
8.1時間序列的基本概念
時間序列分析是統計學中重要的分支之一,主要研究按時間順序排列的一系
列觀測值。本章首先介紹時間序列的基本概念,包括時間序列的定義、組成要素
及其特性。時間序列數據通常具有趨勢、季節性和隨機性等特點,這些特點對于
分析時間序列具有重要意義。
8.2時間序列平滑方法
時間序列平滑方法旨在消除時間序列數據中的隨機波動,從而更清晰地揭示
其潛在的趨勢和季節性。本節將介紹以下幾種常見的時間序列平滑方法:
(1)簡單移動平均法:通過對最近n個觀測值的平均來預測未來的趨勢。
(2)加權移動平均法:賦予不同時間點的觀測值不同的權重,以反映不同
時間點對當前預測值的影響程度。
(3)指數平滑法:通過對歷史觀測值的加權平均來預測未來值,權重時間
間隔的增加而指數遞減。
8.3時間序列預測方法
時間序列預測方法是根據歷史數據對未來值進行預測的技術。本節主要介紹
以下幾種時間序列預測方法:
(1)自回歸模型(AR):通過觀測值與自身滯后值的線性組合來預測未來值。
(2)移動平均模型(MA):通過觀測值與預測誤差的線性組合來預測未來值。
(3)自回歸移動平均模型(ARMA):結合自回歸模型和移動平均模型,對具
有短期相關性的時間序列進行預測。
(4)自回歸積分滑動平均模型(ARIMA):在ARMA模型的基礎上,考慮時間
序列的非平穩性,對數據進行差分使其平穩。
(5)季節性時間序列模型:針對具有季節性特點的時間序列,如季節性自
回歸積分滑動平均模型(SARIMA)等。
8.4時間序列分析方法的應用
時間序列分析方法在眾多領域具有廣泛的應用,以下列舉幾個典型應用場
景:
(1)金融市場分析:通過對股票、債券等金融資產的價格時間序列進行分
析,預測未來市場走勢。
(2)銷售預測:艱據歷史銷售數據,預測未來一段時間內的銷售趨勢,為
生產、庫存管理等提供依據。
(3)氣象預報:分析氣溫、降雨量等氣象數據的時間序列,為天氣預報提
供參考。
(4)疾病傳播預測:研究病例數、死亡數等疫情數據的時間序列,為疫情
防控提供科學依據。
(5)能源消耗預測:分析電力、燃氣等能源消耗數據,為能源管理和節能
減排提供決策支持。
通過以上內容,讀者可以了解到時間序列分析的基本概念、平滑方法、預測
方法及其在各領域的應用。在實際應用中,需根據具體問題選擇合適的時間序列
分析方法,以期達到最佳的預測效果。
第9章數據挖掘中的高級技術
9.1集成學習
集成學習是一種通過組合多個模型來提高數據挖掘任務功能的方法。它基于
“群體智慧”的思想,將多個弱學習器的預測結果進行整合,以達到強學習器的
效果。本節主要介紹以下幾種集成學習方法:
9.1.1Bagging
Bagging(BootstrapAggregating)是一種基于自助法(Bootstrap)的集
成學習技術。它通過對訓練數據進行多次重采樣,多個子集,然后在這些子集上
分別訓練模型,最后將所有模型的預測結果進行投票或平均。
9.1.2Boosting
Boosting是一種逐步增強模型預測能力的集成學習方法。它通過迭代地訓
練模型,每次迭代關注于前一次迭代中預測錯誤的樣本,逐步提高模型的準確性。
代表算法有AdaBoost、GBDT等。
9.1.3Stacking
Stacking(StackedGeneralization)是一種分層模型集成方法。它將多個
不同類型的模型進行組合,第一層模型(基模型)在原始數據上訓練,第二層模
型(元模型)在第一層模型的輸出上進行訓練。
9.2深度學習
深度學習是一種模擬人腦神經網絡結構,通過學習數據特征表示來實現數據
挖掘任務的方法。本節主要介紹以下幾種深度學習方法:
9.2.1卷積神經網絡(CNN)
卷積神經網絡主要應用于圖像識別、圖像分類等領域。它通過卷積操作和池
化操作提取圖像特征,然后使用全連接層進行分類。
9.2.2循環神經網絡(RNN)
循環神經網絡適用于處理序列數據,如時間序列分析、自然語言處理等。它
通過循環單元存儲之前的信息,并利用這些信息進行當前時刻的預測。
9.2.3對抗網絡(GAN)
對抗網絡是一種無監督學習方法,由器和判別器組成。器樣本,判別器判斷
樣本是否真實,兩者相互對抗,最終器能夠接近真實數據的樣本。
9.3貝葉斯網絡
貝葉斯網絡是一種概率圖模型,用于表示變量之間的依賴關系。它通過條件
概率表(CPT)描述變量之間的概率關系,從而實現不確定性推理。
9.3.1貝葉斯網絡結構學習
貝葉斯網絡結構學習主要包括基于評分的方法和基于搜索的方法。基于評分
的方法為每個可能的網絡結構賦予一個評分,選擇評分最高的結構;基于搜索的
方法則從所有可能的結構中搜索最優結構。
9.3.2貝葉斯網絡參數學習
貝葉斯網絡參數學習主要包括最大似然估計和貝葉斯估計。最大似然估計通
過優化似然函數來求解參數;貝葉斯估計則引入先驗知識,通過貝葉斯公式計算
后驗概率。
9.3.3貝葉斯網絡推理
貝葉斯網絡推理主要包括精確推理和近似推理。精確推理算法有變量消除
法、信念傳播法等:近似推理算法有采樣法、近似推斷法等C
9.4數據挖掘中的優化方法
數據挖掘任務
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