大数据分析技术

陈清华、田启明、施郁文等

目录

  • 课程简介
    • ● 课程简介
  • 环境准备
    • ● Anaconda环境安装与使用
    • ● Pycharm环境安装
    • ● 常用第三方包的安装与配置
  • 项目一 电影数据统计
    • ● 任务简介
    • ● 数据获取
    • ● 数据解析
    • ● 数据分析
    • ● 数据可视化
    • ● 课堂思政:新型冠状病毒疫情分析与可视化
    • ● 课堂思政:中国工匠精神
  • 项目二 电影数据分析(回归)
    • ● 任务简介
    • ● 使用一元线性回归分析电影票房数据
    • ● 使用多项式回归分析电影票房数据
    • ● 使用多元线性回归分析电影票房数据
    • ● 课堂实训:工资分析
  • 项目三 爬取房产租赁数据
    • ● 任务简介
    • ● 电影数据爬取
    • ● 房产租赁数据爬取
    • ● 房产租赁数据统计
    • ● 课后实训:二手房数据爬取
    • ● 课堂思政:疫情数据的爬取与可视化
  • 项目四 房屋租赁数据分析与可视化
    • ● 任务简介
    • ● 使用箱形图展现租赁价格分布特征
    • ● 使用散点图展现房屋面积与租赁价格的关系
    • ● 使用饼图展现不同行政区域的可租赁房源占比
    • ● 使用折线图可视化房间数与租赁价格的关系
    • ● 使用热力图展现地理位置的影响
    • ● 课后实训:二手房数据分析
    • ● 课堂思政:疫情数据分析与可视化
  • 项目五 身高与体重数据分析(分类器)
    • ● 使用身高、体重数据进行性别分类
      • ● 使用逻辑回归进行性别分类
      • ● 使用朴素贝叶斯进行性别分类
      • ● 使用决策树模型进行性别分类
      • ● 使用支持向量机进行性别分类
    • ● 使用支持向量机进行肥胖程度分类
    • ● 课后实训: 身高体重数据分析(分类器)
  • 项目六 鸢尾花分类
    • ● 任务简介
    • ● 使用K近邻对鸢尾花进行分类
    • ● 使用随机森林对鸢尾花进行分类
    • ● 使用神经网络对鸢尾花进行分类
  • 项目七 电影评分数据分析(聚类)
    • ● 任务简介
    • ● 使用BDSCAN确定质心个数
    • ● 使用K-Means对观影用户进行聚类
  • 项目八 人脸检测与人脸识别
    • ● 任务简介
    • ● 图像中的人脸检测
    • ● 视频中的人脸检测
    • ● 图像中的人脸识别
    • ● 视频中的人脸识别
    • ● 课后实训:眼睛与笑脸检测
    • ● 课堂思政:人工智能与弯道超车
  • 项目九 手写数字识别应用
    • ● 任务简介
    • ● 图像数据集准备
    • ● 使支持向量机识别手写数字
    • ● 使用神经网络识别手写数字
    • ● 课后实训:使用不同的机器学习方法识别数字手写体
  • 项目十  深度学习在行为识别中的应用
    • ● 任务简介
    • ● 使用卷积神经网络识别行为
    • ● 使用循环神经网络识别行为
    • ● 课后实训:电影评论数据分析
  • 项目十一 TensorFlow与神经网络
    • ● 任务简介
    • ● 使用单层神经网络预测花瓣宽度
    • ● 设计多层神经网络实现鸢尾花分类
    • ● 课后实训:卷积神经网络的实现与应用
  • 项目综合实训(17级学生案例)
    • ● 综合实训要求
    • ● 确定数据采集目标
    • ● 数据采集与预处理
    • ● 数据统计与分析
    • ● 数据分析与预测
    • ● 数据分类应用
    • ● 17级实训案例:二手车数据获取与市场分析
任务简介

机器学习中常用的分类算法主要有:项目五中涉及到的逻辑回归(Logistic Regression)、朴素贝叶斯(Naive Bayes)、决策树、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)外,还有K近邻(K-NearestNeighbor,KNN)、集成学习(如随机森林)、神经网络、深度学习等方法。前一章对前四种方法有了一个初步的认识,本章主要了解KNN、随机森林、神经网络方法的使用。

下面就以经典的鸢尾花分类为例,对以上三个方法进行讲解和说明。

如下表所示,鸢尾花数据集iris.csv以鸢尾花的特征作为数据源,包含150个数据集根据鸢尾花4个不同的特征将数据集分为3个品种,分别是山鸢尾(setosa)、变色鸢尾(versicolor)和维吉尼亚鸢尾(virginica)。每个品种均有50个数据,每一朵鸢尾花的4个独立的属性,分别为花萼长度(spepal length)、花萼宽度(spepal width)、花瓣长度(petal length)和花瓣宽度(petal width)。

                             


    要求以iris数据集为分析对象,根据已知的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度,使用不同的机器学习方法来预测对应的鸢尾花品种。

任务概要

具体实现过程可参考PPT及后续讲解内容,即3.2


下载并完成实验报告,找到发布的作业并上传至平台:

  • word版


  • ipynb版


本次实验用到的数字资源