数据技术应用概论
第一章 绪论
数据素质培养意义
数据技术
数据科学应用体系框架
第二章 计算机信息系统
计算机信息系统的构成
计算机信息系统技术路线
第三章 抽样技术
抽样技术概述
网络调查和社会调查
抽样学习
抽样技术的基本概念
第四章 网络爬虫与文本数据生成
网络爬虫概述
网络爬虫技术操作
文本数据生成
第五章 数据库技术
数据库技术概述
数据库系统开发
关系数据库
数据仓库
第六章 SQL语言
SQL概述
SQL关系定义
SQL查询基本结构
数据库修改
视图
第七章 数据预处理技术
数据预处理概述
数据清理
数据集成
数据规约
数据变换
第八章 回归模型
回归模型的基础知识
最小二乘法
其他常用回归模型
第九章 Logistic建模技术
基础知识
梯度上升算法
第十章 关联规则挖掘
关联规则挖掘的基础知识
关联规则挖掘的 Apriori 算法
其它常用关联规则挖掘算法
第十一章 决策树分类规则
决策树分类规则的基础知识
决策树分类规则挖掘的ID3算法
几种常用的决策树
第十二章 K-平均聚类
基础知识
基于划分的K‐平均聚类算法
其他常用的聚类
第十三章 神经网络模型
神经网络模型的基础知识
误差逆传播算法
其他常用的神经网络算法
第十四章 支持向量机
支持向量机的基础知识
支持向量机的SMO算法
其他常用的支持向量机算法
第十五章 集成学习算法
集成学习算法的基础知识
随机森林算法
其他常用的集成学习算法
第十六章 数据可视化
数据可视化的基础知识
可视化设计基础
数据可视化工具
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第十五章 集成学习算法
```mindmap # 集成学习算法 ### 集成学习算法的基础知识 ### 随机森林算法 ### 其他常用的集成学习算法 ``` ------------ ### 集成学习算法的基础知识 - **定义：**`集成学习`是通过构建并结合多个学习器来解决单一任务的方法。 - **多样性：**集成学习依赖于各个学习器之间的多样性，以确保它们的错误不是完全相关的。 - **准确性：**通过结合多个`模型的预测`，集成学习方法通常能够比单一模型获得更高的准确性。 ### 随机森林算法 - **组成：**随机森林是一种`集成学习方法`，由多个`决策树`组成，每棵树都是在数据集的一个随机子集上训练得到的。 - **随机性：**每棵树在训练时不仅使用随机选择的数据，还使用随机选择的特征，这种双重随机性增加了森林中树的多样性。 - **投票机制：**最终的预测是通过多数投票或平均结果来确定的，这有助于减少个别树的`预测误差`。 ### 其他常用的集成学习算法 - **梯度提升树（Gradient Boosting Trees）：**一种通过逐步添加`预测弱学习器`（通常是决策树）来最小化损失函数的算法。 - **AdaBoost：**通过按错误率加权训练数据，逐渐关注被之前模型错误分类的样本。 - **堆叠（Stacking）：**一种将多个模型的预测结果作为新的特征，输入到一个或多个模型中进行`二次学习`的方法。 - **Bagging：**一种通过从原始数据集中创建多个不同的训练集来训练多个模型的方法，然后平均或多数投票来决定最终预测。 - **极端随机树（Extra-Trees）：**与随机森林类似，但每棵树在分裂时考虑所有特征的所有可能分割点，然后随机选择`最佳分裂点`。
张龙
2024年8月14日 16:32
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