《数据挖掘与机器学习》教学大纲.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。课程涵盖了从数据预处理到模型构建、评估的全过程，涉及到多个关键领域，如数据分析、可视化、预处理、回归分析、关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、神经网络和深度学习以及离群点检测。 课程的基础是概率论与数理统计、数据库原理和程序设计，这些先修课程为学生提供了必要的数学和计算机科学背景。课程目标是培养学生具备数据挖掘和机器学习的理论分析与实践应用能力，能够运用所学解决实际问题。 教学内容包括： 1. 数据分析与可视化基础：学习Python基础语法、Numpy数值运算、Pandas统计分析以及Matplotlib图表绘制，用于数据探索和初步理解。 2. 认识数据：理解数据对象的属性类型，进行基本统计描述，以及度量数据相似性和差异性的方法，使用数据可视化工具进行展示。 3. 数据预处理：涵盖数据清理、数据集成、数据变换和数据消减，使用Python进行数据预处理以优化建模效果。 4. 回归分析：讲解一元、多元线性回归以及逻辑回归，让学生掌握预测建模的方法。 5. 关联规则挖掘：介绍关联规则的基本概念、算法，如Apriori，并使用Python实现关联规则分析。 6. 分类与预测：教授决策树、SVM、贝叶斯分类算法，以及模型评估与选择，使用Python实现分类任务。 7. 聚类：讲解K-Means、层次聚类、基于密度的聚类方法，利用sklearn库进行聚类分析。 8. 神经网络与深度学习：介绍神经网络的基础，如感知机模型，以及深度学习的基本原理。 9. 离群点检测：学习离群点的概念及其检测方法，掌握在sklearn库中进行异常值检测的技巧。 教学时数分配合理，既有理论教学，也有实验实践，确保学生既能理解理论，也能动手操作。课程考核要点强调对关键概念的理解、算法的掌握以及在实际问题中的应用。 通过这门课程的学习，学生将具备数据挖掘与机器学习的全面知识，能够处理复杂数据，构建有效的预测模型，识别数据中的模式，以及检测异常情况，从而在互联网等行业中发挥关键作用，推动数据分析和智能决策的发展。