●Python实践课：数据集划分以及测试误差估计 第三节预测模型的选择问题 1、模型过拟和 。基木概今进轻 ●Python实践课：模型的过拟合 2、预测模型的偏差和方差 ●基本概念讲解 ●Python实践课：模型的偏差和方差 第四章揭示数据内在结构：聚类分析 【教学内容】 第一节聚类分析一般问题 1、聚类分析的目的 2、聚类算法概述 3、聚类解的评价 4、聚类解的可视化 第二节基于质心的聚类模型：K均值聚类 1、K均值聚类基本过程 2、K均值聚类中的聚类数目 3、Python实践课：探讨K 均值聚类特点和确定聚类数目K的方法 第三节基于联通性的聚类模型：系统聚类 1、系统聚类的基本过程 2、系统聚类中距离的联通性测度 3、系统聚类中的聚类数目 4、Python实践课：探讨系统聚类过程和可视化工具 5、Python实我课：探讨聚类分析的实际应用 第四节基于高斯分布的聚类模型：EM聚类 1、基于高斯分布聚类的出发点：有限混合分布 2、EM聚类算法 3、Python实践课：探讨EM聚类的适用场景和聚类实现 思政教育：慎重择友：人以群分，物以类聚：近朱者赤近墨者黑 生活在我们周围的其他人的品格、生活方式、习惯和他们对事物的看法都有意无意地 在影响我们。有时，我们自己深受其影响而不自觉。好的行为规则无疑地对我们的生活具有指 导作用，而好的榜样发挥的作用则更大。榜样的行动是一种活生生的现身说法的救育，这种教 育最丰富、最生动、最富有感染力。 年轻人品格正在形成之中，慎重择友就显得十分重要。牛津大学的叶格卫斯先生坚定 地认为，年轻的朋友们在一起，极易形成一致意见，因为每一个人都易被对方所同化，因而大 伙儿易趋于一致。经常相聚的人，连讲话的腔调都十分近似。我们看一个人只须看他有些什么 55 ⚫ Python 实践课：数据集划分以及测试误差估计 第三节 预测模型的选择问题 1、模型过拟和 ⚫ 基本概念讲解 ⚫ Python 实践课：模型的过拟合 2、预测模型的偏差和方差 ⚫ 基本概念讲解 ⚫ Python 实践课：模型的偏差和方差 第四章 揭示数据内在结构：聚类分析 【教学内容】 第一节 聚类分析一般问题 1、聚类分析的目的 2、聚类算法概述 3、聚类解的评价 4、聚类解的可视化 第二节 基于质心的聚类模型：K-均值聚类 1、K-均值聚类基本过程 2、K-均值聚类中的聚类数目 3、Python 实践课：探讨 K-均值聚类特点和确定聚类数目 的方法 第三节 基于联通性的聚类模型：系统聚类 1、系统聚类的基本过程 2、系统聚类中距离的联通性测度 3、系统聚类中的聚类数目 4、Python 实践课：探讨系统聚类过程和可视化工具 5、Python 实践课：探讨聚类分析的实际应用 第四节 基于高斯分布的聚类模型：EM 聚类 1、基于高斯分布聚类的出发点：有限混合分布 2、EM 聚类算法 3、Python 实践课：探讨 EM 聚类的适用场景和聚类实现 思政教育：慎重择友：人以群分，物以类聚；近朱者赤近墨者黑 生活在我们周围的其他人的品格、生活方式、习惯和他们对事物的看法都有意无意地 在影响我们。有时，我们自己深受其影响而不自觉。好的行为规则无疑地对我们的生活具有指 导作用，而好的榜样发挥的作用则更大。榜样的行动是一种活生生的现身说法的教育，这种教 育最丰富、最生动、最富有感染力。 年轻人品格正在形成之中，慎重择友就显得十分重要。牛津大学的叶格卫斯先生坚定 地认为，年轻的朋友们在一起，极易形成一致意见，因为每一个人都易被对方所同化，因而大 伙儿易趋于一致。经常相聚的人，连讲话的腔调都十分近似。我们看一个人只须看他有些什么