《数据挖掘与机器学习》教学大纲 (2).docx

《数据挖掘与机器学习》是一门综合性的课程，旨在教授学生如何从大量数据中发现有价值的信息和知识。课程涵盖了从基础的数据分析到高级的机器学习技术，以培养学生的理论分析和实践应用能力。 课程首先介绍数据挖掘的基本概念，包括数据挖掘的定义、过程、主要任务和技术，使学生理解数据挖掘在不同数据类型上的应用，以及如何运用初级的数据分析方法。Python作为数据科学的主流工具，被用作数据分析和可视化的基础，学生将学习Python的基础语法、内建数据结构、Numpy数值运算以及Pandas统计分析，掌握编程基础和数据可视化技巧。 接下来，课程深入到数据本身，讲解数据对象和属性类型，以及如何进行数据统计描述、度量数据的相似性和差异性。数据预处理是关键环节，包括数据清理、集成、规约、变换和离散化，以确保数据质量。回归分析章节则涵盖了从一元到多元线性回归，以及逻辑回归，帮助学生理解预测模型的构建。 关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要主题，学生会学习关联规则的基本思想，常用的算法如Apriori，并掌握Python实现关联规则分析。分类与预测是另一重点，涉及决策树、SVM、贝叶斯分类以及组合分类方法，通过Python实现各种分类算法，训练学生评估分类器性能。聚类分析则讲解了K-Means、层次聚类和基于密度的方法，以提升学生在无监督学习中的技能。 神经网络与深度学习章节介绍了神经网络的基本原理，如感知机和BP神经网络，以及深度学习的基础知识，为学生打开人工智能的大门。离群点检测是数据挖掘中的重要一环，学生将掌握离群点检测的方法，如使用sklearn进行异常值检测。 课程的通过数据挖掘案例分析，学生将在实践中应用所学知识，进行综合数据分析，提高实际问题解决能力。课程强调理论与实践的结合，鼓励学生利用现代教育技术，如多媒体和上机实践，提高学习效果。 实验部分要求学生通过上机操作，熟练掌握数据挖掘工具和算法，这将有助于他们在未来的职业生涯中有效应对大数据挑战。《数据挖掘与机器学习》课程为学生提供了全面的理论知识和实践经验，为他们成为互联网行业的数据分析师或数据科学家奠定了坚实基础。