清华机器学习与数据挖掘课程项目

该项目基于机器学习方法，利用心电数据开展研究。项目中提供了相关工具，包括：- 解析心电数据注释的 MATLAB 程序- 心脏疾病类型及其数字/字母注释- 生理数据库工具包，用于解读生理数据库中的数据和注释文件

这篇文章的内容较为概要，主要用于初学者入门。

本项目分析商业贷款组合中的风险和损失债务，通过人口统计、业务和部门特征进行详细统计分析。使用机器学习模型预测贷款还款前景，提高贷款管理效率。

使用 Spark、PySpark、Spark 管道、Jupyter Notebook 学习数据挖掘机器学习

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数据集在数据科学和机器学习项目中扮演关键角色，它包含用于训练和验证模型的数据。在名为“Draft 2020-04-06 08:57:08-数据集”的压缩包中，我们发现一个专注于“二手车预测交易价格”的数据挖掘项目，这是一个典型的回归问题。回归问题涉及预测连续数值输出，例如二手车价格。 数据集组成包括： - used_car_train_20200313.csv：训练数据集，包含已知特征和对应的目标变量（交易价格），用于训练机器学习模型。模型通过学习数据来理解特征与价格的关系。 - used_car_testA_20200313.csv：测试数据集，仅包含特征，不包含目标变量。用于评估模型在未见数据上的表现。 - used_car_sample_submit.csv：可能是一个提交样例文件，展示如何根据测试数据生成预测结果的格式，通常用于竞赛或在线平台的提交。 - 数据说明.txt：提供数据集的详细信息，包括特征含义、缺失值处理和异常值检测等，对于理解和预处理数据至关重要。 数据预处理阶段通常包括： 缺失值处理、异常值检测、特征工程和类别编码。在选择回归模型时，考虑线性回归、决策树、随机森林和梯度提升机等模型，以适应不同的数据和复杂性需求。 训练和验证模型的过程中，使用交叉验证确保模型泛化能力，并优化损失函数如均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）。

数据挖掘和机器学习领域中，回归算法广泛应用于预测连续数值型输出。回归分析帮助理解输入变量对输出变量的影响，在金融预测、销售预测和天气预报等实际问题中至关重要。实验“数据挖掘与机器学习：回归算法优化”包括线性回归、逻辑回归、多项式回归、岭回归与Lasso回归、支持向量回归（SVR）、随机森林回归和梯度提升回归（GBRT）等内容。评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²），同时介绍模型选择与调参方法。聚类算法如K-means也可能作为预处理步骤。

吴恩达机器学习编程作业（MATLAB实现） 林轩田机器学习基石课程编程作业（MATLAB实现） 吴恩达机器学习编程作业： 作业一Q15-17 作业一Q18-20 作业二Q16-18 作业二Q19-20 林轩田机器学习基石课程编程作业： 作业三Q7-10 作业三Q13-15 作业三Q18-20 作业四Q13-20

是在蒋良孝老师指导下完成的课程报告。报告涵盖了四个改进思路：1. 通过查阅论文、自行思考和实验验证后完成；2. 源码位于Weka的src/main/java/weka/classifiers/wangliyu/ID3，包含报告前三个改进思路的代码，可供参考；3. 上传此文为有需要的同学提供一些指导。