机器学习：从多层关联规则到数据挖掘

"这篇资源是大连海事大学智能科学与技术课程中的机器学习课件，主要探讨了挖掘多层关联规则的方法。课程包含了监督学习、分类、回归、密度估计等多个机器学习主题，并强调了理解和实践的重要性。" 在机器学习领域，多层关联规则的挖掘是一种寻找数据集中项集之间关系的技术。这种方法通常基于置信度和支持度框架，采用自顶向下的策略。在概念分层中，一个节点的支持度总是不低于其任何子节点的支持度。这意味着在分析过程中，我们会从高层次的概念开始，逐渐深入到更具体的概念层。在每层，频繁项的计算会进行累加，以找出各个层次的关联规则。 举例来说，我们可以首先在高层次发现如"computer -> printer"的关联规则，其置信度为20%，支持度为60%。然后，我们可以进一步挖掘到较低层次，如"laptop -> color printer"，其置信度为10%，支持度为50%。这样的挖掘过程可以帮助我们识别更细致的消费行为模式，比如在购买笔记本电脑时，用户可能更倾向于购买彩色打印机。 课程考核方式包括平时成绩、点名、上机作业和期末考核。教材选用的是Tom M. Mitchell的《机器学习》以及Ethem Alpaydin的《机器学习导论》。课程涵盖了监督学习（分类和回归）、密度估计、非参数方法、决策树、人工神经网络、贝叶斯学习、增强学习和遗传算法等内容。学习这门课程的关键在于理解基本概念，把握机器学习方法的核心思想，以及掌握并能编程实现一些经典算法。 机器学习的定义是基于历史数据来发现模式和规律，以便进行描述和预测。随着计算机技术的发展，特别是大数据的存储和处理能力的提升，机器学习成为了从海量数据中提取有价值信息的重要手段。通过分析历史数据，机器学习可以揭示隐藏的关联和趋势，例如购物行为分析，从而为推荐系统或市场策略提供依据。未来，机器学习将继续在数据挖掘、预测分析等领域发挥关键作用。