AIR-QUALITY-PREDICTION 使用数据挖掘和机器学习预测AQI及分类

机器学习的发展中，有一条被称为“没有免费的午餐”定理。简单来说，它指出没有一种算法能够解决所有问题，尤其是在监督学习领域。

数据挖掘中常用的工具和技术

机器学习常用开源数据集 在进行机器学习项目时，使用真实数据至关重要。许多开源数据集涵盖了多个领域，为机器学习研究和应用提供了丰富的资源。 寻找开源数据集的途径： 数据仓库平台: 许多平台专门收集和整理开源数据集，例如 Google Dataset Search、Kaggle Datasets、UCI Machine Learning Repository 等。 相关领域网站: 许多研究机构或组织会发布自己领域内的开源数据集，例如医疗、金融、图像识别等。 数据挖掘、机器学习、深度学习的区别 数据挖掘 侧重于从数据中发现模式和规律，并利用算法模型进行分析。其核心目标是揭示数据变量之间的关系，并通过数据可视化等方式进行呈现。 机器学习 属于人工智能的一部分，通过训练数据和算法模型赋予机器学习能力。机器学习算法可以从数据中学习知识，并构建模型来进行预测或决策。 深度学习 是机器学习的一个子领域，其特点是使用多层神经网络进行学习。深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果，但通常需要大量的训练数据和计算资源。 三者之间的关系: 数据挖掘为机器学习提供数据基础和分析目标，而机器学习为数据挖掘提供算法支持。深度学习作为机器学习的一部分，进一步扩展了机器学习的应用领域和能力。

在机器学习和数据挖掘领域，图像分类是一项基础且关键的任务，涉及计算机视觉和模式识别。这个专为研究而设计的“猫狗分类数据集”包含猫和狗两类图像，用于训练模型并评估其性能。数据集已预先划分为训练集和测试集，便于开发者进行模型训练和泛化能力验证。数据预处理阶段包括图像缩放、归一化和增强等步骤，以提高模型训练效率。特征提取使用卷积神经网络（CNN）等方法，帮助模型从图像中提取有意义的特征。常用的模型包括SVM、随机森林以及经典的深度学习模型如AlexNet和ResNet，这些模型通过反向传播和梯度下降进行训练优化。模型评估通过准确率、精确率、召回率和F1分数等指标进行，以验证模型在测试集上的预测效果。

GeekBang 机器学习训练营系列课程之一 课程目标: 聚焦重要机器学习知识，本课程是该系列第一部分，系列二为自然语言建模，系列三为计算视觉与强化学习，侧重自动驾驶。 课程安排与贡献者: 每周更新一次，三个系列预计一年完成。课程内容由微软亚洲研究院、DeepMind、Facebook AI Research、清华大学、北京大学、阿姆斯特丹大学的专家学者共同打造。 课程语言: 课程讲义将提供中英文版本，英文版即将推出。 课程大纲 (持续更新中)* 第一章： Python Colab 与 Jupyter Notebook* 深度学习工作环境搭建* Python 与 R 回顾* 异常处理与函数式编程技巧* Python 函数式编程：装饰器、数据类、文档字符串* 第二章：Python 代码加速

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

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。

利用数据挖掘技术，我们可以建立分类预测模型，用于对未知数据进行分类测试。这些模型的应用不仅限于测试数据，还可以在实际情境中进行预测。

在WEKA中，分类和回归任务都统一在“Classify”选项卡中进行。这两种任务都以目标属性（即类别属性或输出变量）为核心。我们通过训练数据集，利用实例的特征来预测目标属性。模型的建立依赖于训练集中已知的输入输出关系。成功建模后，我们可以用这个模型来预测新的未知实例。模型质量的评估标准主要是预测准确度。