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

《数据挖掘与机器学习》是中山大学数据科学与计算机学院开设的重要课程，深入介绍数据挖掘基础理论、机器学习核心算法及其应用。课件经过精心整理，内容丰富，适合初学者使用。课程涵盖数据预处理（如数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据转换）、聚类（如K-means、层次聚类）、分类（如决策树、贝叶斯分类、随机森林）、关联规则学习（如Apriori算法）、监督学习（如线性回归、逻辑回归、支持向量机）、非监督学习（如主成分分析、自编码器）、强化学习以及深度学习（如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络）。课程还结合实际案例，帮助学生掌握Python或R等编程语言中的实现技巧。学生通过学习，将掌握数据分析工具、算法原理，并具备解决实际问题的能力。

这篇文章的内容较为概要，主要用于初学者入门。

在这篇文章中，我们简要介绍了机器学习不同算法在Python 2.7中的实现版本，需要预先安装Python 2.7以及包括numpy、scipy和matplotlib等相关库。未来，我们还计划将其他算法的实现逐步添加，并更新至C++版。

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

卡尔科技 CS155 荣誉守则：未经授课教授允许，请勿使用该课程中的内容。

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。