16、探索机器学习与数据挖掘：从基础到实践

探索机器学习与数据挖掘：从基础到实践

1 数据挖掘与机器学习简介

在当今数字化时代，数据已经成为企业和科研机构最为宝贵的资产之一。然而，仅仅拥有海量数据并不能直接转化为有价值的洞察力。数据挖掘和机器学习技术的出现，为从数据中提取有价值信息提供了强大的工具。

1.1 数据挖掘的概念

数据挖掘是从大型数据集中发现隐藏模式、趋势和关联的过程。它不仅限于简单的统计分析，而是利用先进的算法和技术，从看似杂乱无章的数据中找出潜在的规律。数据挖掘可以应用于多个领域，如市场营销、金融风险评估、医疗诊断等。

1.2 机器学习的作用

机器学习是数据挖掘的核心技术之一。它通过构建模型，使计算机能够自动从数据中学习并做出预测或决策。机器学习算法分为监督学习、非监督学习和强化学习三大类。监督学习使用标记数据进行训练，非监督学习处理未标记数据，而强化学习则通过奖励机制指导模型优化。

2 输入输出表示

在数据挖掘过程中，正确表示输入和输出是至关重要的。不同的表示方法会影响模型的选择和效果。以下将介绍几种常见的输入输出表示方式。

2.1 名义属性与数值属性

• 名义属性 ：表示类别或标签，例如性别（男/女）、颜色（红/蓝/绿）等。
• 数值属性 ：表示连续或离散的数值，例如年龄、收入等。

属性类型	描述