尹成老师清华大学课程：机器学习与数据挖掘

资源摘要信息:"本资源是一套由清华大学尹成老师教授的机器学习与数据挖掘课程。机器学习是人工智能的一个重要分支，它让计算机系统能够通过学习和改进自身性能而无需明确的编程指令。数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”信息的过程，这些信息通常是预先未知的，但对决策制定非常有价值。通过本课程的学习，学生将能够掌握以下知识点： 1. 机器学习基础：理解机器学习的基本概念、学习算法的分类以及主要的学习方法，包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。 2. 数据预处理：学习如何对原始数据进行处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤，为后续的学习算法提供准确和干净的数据集。 3. 特征工程：掌握如何选择和构造有助于提升模型性能的特征，包括特征选择、特征提取和特征构造等技术。 4. 常见的机器学习模型：深入了解各种机器学习模型，如决策树、随机森林、支持向量机(SVM)、神经网络、k-最近邻算法(k-NN)等。 5. 模型评估与选择：学习如何使用交叉验证、学习曲线、性能指标（如准确率、召回率、F1分数等）来评估和选择最佳的机器学习模型。 6. 调参与模型优化：了解如何通过参数调整和模型优化技术来提高模型的性能和泛化能力。 7. 数据挖掘技术：研究数据挖掘中的关键任务，包括分类、回归、聚类、关联规则学习等。 8. 大数据与机器学习：了解大数据背景下，如何应用机器学习技术，以及如何利用分布式计算框架（如Hadoop和Spark）进行大数据的机器学习处理。 通过本课程的学习，学生不仅能够掌握机器学习和数据挖掘的理论知识，还能获得实际操作的经验，将理论应用于实践，解决实际问题。同时，本课程还会介绍一些前沿研究方向和工业应用案例，为学生提供更广阔的视野。"