本内容将通过实际案例的形式，介绍如何提炼创新点，以及如何发表高水平论文等相关经验。旨在帮助学员掌握Python编程的基础知识与技巧、特征工程（数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法）、回归拟合（线性回归、BP神经网络、极限学习机）、分类识别（KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost与LightGBM等）、聚类分析（K均值、DBSCAN、层次聚类）、关联分析（关联规则、协同过滤、Apriori算法）的基本原理及Python代码实现方法。

【原文链接】：Python 数据挖掘与机器学习实践技术应用

【内容简介】：

模块一：Python编程【夯实基础】

Python编程入门

1. Python环境搭建（ 下载、安装与版本选择）。

2. 如何选择Python编辑器？（IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…）

3. Python基础（数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等）

4. 常见的错误与程序调试

5. 第三方模块的安装与使用

6. 文件读写（I/O）

7. 实操练习

Python进阶与提高：

1. Numpy模块库（Numpy的安装；ndarray类型属性与数组的创建；数组索引与切片；Numpy常用函数简介与使用）

2. Pandas模块库（DataFrame数据结构、表格的变换、排序、拼接、融合、分组操作等）

3. Matplotlib基本图形绘制（线形图、柱状图、饼图、气泡图、直方图、箱线图、散点图等）

4. 图形样式的美化（颜色、线型、标记、字体等属性的修改）

5. 图形的布局（多个子图绘制、规则与不规则布局绘制、向画布中任意位置添加坐标轴）

6. 高级图形绘制（3D图、等高线图、棉棒图、哑铃图、漏斗图、树状图、华夫饼图等）

7. 坐标轴高阶应用（共享绘图区域的坐标轴、坐标轴刻度样式设置、控制坐标轴的显示、移动坐标轴的位置）

8. 实操练习

模块二：特征工程

数据清洗

1. 描述性统计分析（数据的频数分析：统计直方图；数据的集中趋势分析：算数平均值、几何平均数、众数、极差与四分位差、平均离差、标准差、离散系数；数据的分布：偏态系数、峰度；数据的相关分析：相关系数）

2. 数据标准化与归一化（为什么需要标准化与归一化？）

3. 数据异常值、缺失值处理

4. 数据离散化及编码处理

5. 手动生成新特征

6. 实操练习

变量降维 ：

1. 主成分分析（PCA）的基本原理

2. 偏最小二乘（PLS）的基本原理

3. 案例实践

4. 实操练习

特征选择 ：

1. 常见的特征选择方法（优化搜索、Filter和Wrapper等；前向与后向选择法；区间法；无信息变量消除法；正则稀疏优化方法等）

2. 案例实践

3. 实操练习

群优化算法：

1. 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的基本原理（以遗传算法为代表的群优化算法的基本思想是什么？粒子群算法、蜻蜓算法、蝙蝠算法、模拟退火算法等与遗传算法的区别与联系）

2. 遗传算法的Python代码实现

3. 案例实践一：一元函数的寻优计算

4. 案例实践二：离散变量的寻优计算（特征选择）

5. 实操练习

模块三：回归拟合模型

线性回归模型

1. 一元线性回归模型与多元线性回归模型（回归参数的估计、回归方程的显著性检验、残差分析）

2. 岭回归模型（工作原理、岭参数k的选择、用岭回归选择变量）

3. LASSO模型（工作原理、特征选择、建模预测、超参数调节）

4. Elastic Net模型（工作原理、建模预测、超参数调节）

5. 案例实践

6. 实操练习

前向型神经网络 ：

1. BP神经网络的基本原理（人工智能发展过程经历了哪些曲折？人工神经网络的分类有哪些？BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的？什么是梯度下降法？BP神经网络建模的本质是什么？）

2. BP神经网络的Python代码实现（怎样划分训练集和测试集？为什么需要归一化？归一化是必须的吗？什么是梯度爆炸与梯度消失？）

3. BP神经网络参数的优化（隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置？什么是交叉验证？）

4. 值得研究的若干问题（欠拟合与过拟合、泛化性能评价指标的设计、样本不平衡问题等）

5. 极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）的工作原理

6. 案例演示

7. 实操练习

模块四：分类识别模型

KNN、贝叶斯分类与支持向量机 ：

1. KNN分类模型（KNN算法的核心思想、距离度量方式的选择、K值的选取、分类决策规则的选择）

2. 朴素贝叶斯分类模型（伯努利朴素贝叶斯BernoulliNB、类朴素贝叶斯CategoricalNB、高斯朴素贝叶斯besfGaussianNB、多项式朴素贝叶斯MultinomialNB、补充朴素贝叶斯ComplementNB）

3. SVM的工作原理（SVM的本质是解决什么问题？SVM的四种典型结构是什么？核函数的作用是什么？什么是支持向量SVM扩展知识（如何解决多分类问题？SVM除了建模型之外，还可以帮助我们做哪些事情？）

4. 案例实践

5. 实操练习

决策树、随机森林、LightGBM、XGBoost ：

1. 决策树的工作原理（微软小冰读心术的启示；什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C4.5算法的区别与联系）；决策树除了建模型之外，还可以帮我们做什么事情？

2. 随机森林的工作原理（为什么需要随机森林算法？广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么？“随机”体现在哪些地方？随机森林的本质是什么？怎样可视化、解读随机森林的结果？）

3. Bagging与Boosting的区别与联系

4. AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理

5. 常用的GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM）

6. 案例实践

7. 实操练习

模块五：聚类分析算法K均值、DBSCAN、

层次聚类 ：

1. K均值聚类算法的工作原理

2. DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法的工作原理

3. 层次聚类算法的工作原理

4. 案例讲解

5. 实操练习

模块六：关联分析算法

关联规则、协同过滤、Apriori算法 :

1. 关联规则算法的工作原理

2. 协同过滤算法的工作原理

3. Apriori算法的工作原理

4. 案例讲解

5. 实操练习

模块七：总结与答疑讨论

信息检索与常用科研工具 :

1. 如何无障碍地访问Google、YouTube等网站？（谷歌访问助手、VPN等）

2. 如何查阅文献资料？怎样能够保证对最新论文的追踪？

3. Google Scholar、ResearchGate的使用方法

4. 应该去哪些地方查找与论文配套的数据和代码？

5. 文献管理工具的使用（Endnote、Zotero等）

6. 当代码出现错误时，应该如何高效率解决？

7. 实操练习

总结与答疑讨论 ：

1. SCI不同分区的论文差别在哪些地方？你知道你的论文为什么显得很单薄吗？

2. 从审稿人的角度看，SCI期刊论文需要具备哪些要素？（审稿人关注的点有哪些？如何回应审稿人提出的意见？）

3. 如何提炼与挖掘创新点？（如果在算法层面上难以做出原创性的工作，如何结合自己的实际问题提炼与挖掘创新点？）

4. 相关学习资料分享与拷贝（图书推荐、在线课程推荐等）

5. 建立微信群，便于后期的讨论与答疑

6. 答疑讨论（提前把问题准备好）