数据挖掘导论复习大纲：从数据探索到机器学习

数据挖掘导论复习大纲 本资源摘要信息涵盖了数据挖掘的基础知识和技术，涵盖了数据挖掘的基本任务、建模过程、数据类型、数据探索、数据预处理、数据挖掘建模、集成学习、神经网络、深度学习、聚类分析和关联规则等方面。 一、数据挖掘的基本任务和建模过程 * 数据挖掘的八个等级：从数据到知识的八个等级，包括数据、信息、知识、智慧、 insight、awareness、design和innovation。 * 数据挖掘的基本任务：描述数据、探索数据、建模数据和评估模型。 * 建模过程：problem understanding、data preparation、modeling和evaluation。 二、数据类型和数据探索 * 数据类型：数值型、类别型、字符串型、日期型等。 * 数据探索：数据质量、数据特征分析、Python主要数据探索函数和统计作图函数。 * 数据探索的目的：了解数据的分布、关联和 Pattern。 三、数据预处理 * 数据预处理的主要任务：处理缺失值、异常值、数据集成和数据变换。 * 处理缺失值的方法：均值、中位数、众数和插值法。 * 异常值的检测和处理方法：Boxplot、Z-score和修改法。 四、数据挖掘建模 * 分类与预测：决策树、回归、logistic回归、SVM和集成学习。 * 决策树：基本流程、不纯性度量方法、计算和过拟合、欠拟合。 * 回归方法：岭回归、套索回归、弹性回归和SVM。 五、集成学习 * 集成学习的概念：Bootstrap抽样方法、Bagging、Boosting、Stacking和随机森林。 * Bagging：基本原理、误差分析和与Boosting对比。 * Boosting：基本原理、误差分析和与Bagging对比。 六、神经网络和深度学习 * 神经元结构：输入层、隐藏层和输出层。 * 优化方法：反向传播、激活函数、学习率和优化方法。 * 深度学习：基本原理、AutoEncoder和CNN。 七、聚类分析 * k-means：概念、评价指标和原理。 * 密度聚类：核心点、边界点、噪音点、密度直达、密度可达、密度相连、非密度相连和DBSCAN参数影响及优缺点。 * 层次聚类：两种类型、簇之间距离计算方法和谱聚类。 八、关联规则 * 概念：项集、支持度计数、支持度、频繁项集、关联规则、支持度和置信度。 * Apriori算法：先验原理、候选集产生与剪枝、支持度计数。 本资源摘要信息涵盖了数据挖掘的基础知识和技术，涵盖了数据挖掘的基本任务、建模过程、数据类型、数据探索、数据预处理、数据挖掘建模、集成学习、神经网络、深度学习、聚类分析和关联规则等方面，为读者提供了一个系统的数据挖掘知识框架。