基于机器学习的数据挖掘技术课件.ppt

基于机器学习的数据挖掘技术;课程大纲;第一章：数据挖掘引论;数据挖掘的发展历程;数据挖掘的关键特征;数据挖掘的应用领域;机器学习在数据挖掘中的角色;数据类型与特征;数据预处理技术;第二章：机器学习基础算法;监督学习算法;非监督学习算法;聚类算法详解;分类算法原理;决策树算法;支持向量机(SVM);神经网络基础;深度学习概述;第三章：特征工程;特征选择方法;特征提取技术;特征工程实践;第四章：模型评估与验证;模型评估指标;交叉验证技术;过拟合与欠拟合;模型调优策略;第五章：高级机器学习技术;集成学习;迁移学习;强化学习基础;生成式AI技术;第六章：实际应用案例;金融风控应用;营销精准推荐;医疗诊断;工业智能;自然语言处理;计算机视觉;第七章：技术挑战与伦理问题;数据隐私保护;算法偏见与公平性;可解释性AI;伦理与责任;第八章：未来发展趋势;自动机器学习;跨模态学习;边缘智能;量子机器学习;大规模预训练模型;计算与存储技术;人机协作智能;系统架构创新;第九章：学习路径与职业发展;技能图谱;学习资源推荐;职业发展路径;持续学习策略;行业展望;结语：拥抱智能未来