數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)概述

數(shù)智創(chuàng)新變革未來數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程模型評(píng)估與優(yōu)化深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用案例未來趨勢(shì)與挑戰(zhàn)ContentsPage目錄頁數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)概述數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)概述數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的定義1.數(shù)據(jù)挖掘是通過特定算法對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢(shì)或關(guān)聯(lián)性的過程。2.機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域，它利用算法使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并改進(jìn)其性能。數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的歷史發(fā)展1.數(shù)據(jù)挖掘的起源可以追溯到20世紀(jì)80年代，而機(jī)器學(xué)習(xí)的起源則可以追溯到20世紀(jì)50年代。2.隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成為重要的研究領(lǐng)域，并在各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)概述數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景1.數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于各種場(chǎng)景，如自然語言處理、圖像識(shí)別、預(yù)測(cè)分析等。2.在商業(yè)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助企業(yè)進(jìn)行客戶細(xì)分、預(yù)測(cè)銷售等，以提高企業(yè)的效益。數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的基本流程1.數(shù)據(jù)挖掘的基本流程包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模式發(fā)現(xiàn)、模式評(píng)估和知識(shí)表示等步驟。2.機(jī)器學(xué)習(xí)的基本流程則包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征提取、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和應(yīng)用模型等步驟。數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)概述數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的常用技術(shù)1.數(shù)據(jù)挖掘常用的技術(shù)包括聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類分析等。2.機(jī)器學(xué)習(xí)常用的技術(shù)則包括深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等。數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展趨勢(shì)1.數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)面臨的挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法復(fù)雜度和模型可解釋性等問題。2.未來發(fā)展趨勢(shì)則包括加強(qiáng)與人工智能其他領(lǐng)域的融合、開發(fā)更高效和更強(qiáng)大的算法等。機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)定義和分類1.機(jī)器學(xué)習(xí)的定義：機(jī)器學(xué)習(xí)是通過算法使計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”規(guī)律和模式，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)和分析。2.機(jī)器學(xué)習(xí)的分類：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)理論1.線性代數(shù)：向量、矩陣、特征值和特征向量等概念在機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要應(yīng)用。2.概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)：概率分布、條件概率、貝葉斯公式等在機(jī)器學(xué)習(xí)中的使用。機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型選擇和評(píng)估1.模型選擇：根據(jù)不同的數(shù)據(jù)和問題選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如線性回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。2.模型評(píng)估：使用準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)評(píng)估模型的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理1.數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值和異常值，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。2.特征工程：通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和特征選擇等方式提高模型性能。機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)元、層、激活函數(shù)等基本概念。2.深度學(xué)習(xí)模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型的原理和應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域和前沿趨勢(shì)1.應(yīng)用領(lǐng)域：機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、生物信息學(xué)等領(lǐng)域的應(yīng)用。2.前沿趨勢(shì)：解釋性機(jī)器學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、自動(dòng)駕駛等前沿技術(shù)和趨勢(shì)。常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法線性回歸1.線性回歸是一種通過最小化預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的差距來擬合數(shù)據(jù)的方法。2.它可以用于預(yù)測(cè)連續(xù)型目標(biāo)變量，并可以處理多個(gè)自變量。3.線性回歸模型可以通過梯度下降等優(yōu)化算法進(jìn)行訓(xùn)練。決策樹1.決策樹是一種分類算法，通過遞歸地將數(shù)據(jù)集劃分成更小的子集來擬合數(shù)據(jù)。2.決策樹可以根據(jù)特定的特征來預(yù)測(cè)目標(biāo)變量，并且可以處理離散和連續(xù)型特征。3.為了避免過擬合，可以使用剪枝等技術(shù)來對(duì)決策樹進(jìn)行優(yōu)化。常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法支持向量機(jī)（SVM）1.支持向量機(jī)是一種分類算法，通過將數(shù)據(jù)映射到高維空間來尋找最優(yōu)分類面。2.SVM可以處理線性可分和不可分的情況，并可以通過核函數(shù)來處理非線性問題。3.SVM的訓(xùn)練結(jié)果取決于選擇的核函數(shù)和參數(shù)設(shè)置。隨機(jī)森林1.隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法，通過構(gòu)建多個(gè)決策樹并取其輸出的平均值來做出預(yù)測(cè)。2.隨機(jī)森林可以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，并可以處理大量的特征和數(shù)據(jù)集。3.隨機(jī)森林的訓(xùn)練結(jié)果取決于決策樹的數(shù)量和參數(shù)設(shè)置。常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元連接方式的計(jì)算模型，可以用于分類、回歸等任務(wù)。2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的表示能力，可以處理復(fù)雜的非線性問題。3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要使用反向傳播等算法，并且需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。深度學(xué)習(xí)1.深度學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的延伸，具有更深層次的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和更強(qiáng)大的表示能力。2.深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。3.深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練需要使用大量的GPU等計(jì)算資源，并且需要考慮過擬合等問題。數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性1.數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的影響：高質(zhì)量的數(shù)據(jù)可以提高模型的準(zhǔn)確性，而低質(zhì)量的數(shù)據(jù)則可能導(dǎo)致模型性能下降。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理的作用：數(shù)據(jù)預(yù)處理可以清洗和整理數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而有助于提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能。3.數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要技術(shù)：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)歸一化、特征選擇等。數(shù)據(jù)清洗1.缺失值處理：可以采用刪除、填充、插值等方法處理缺失值，以保證數(shù)據(jù)的完整性。2.異常值處理：可以采用刪除、替換、修正等方法處理異常值，以避免對(duì)模型產(chǎn)生不良影響。3.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為合適的類型，以便于后續(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換1.離散化處理：將連續(xù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散型數(shù)據(jù)，以便于后續(xù)的特征工程和模型處理。2.數(shù)據(jù)歸一化：將數(shù)據(jù)歸一化到合適的范圍，以避免某些特征對(duì)模型產(chǎn)生過大的影響。3.特征交叉：通過將不同的特征進(jìn)行交叉組合，可以生成新的特征，提高模型的表達(dá)能力。特征選擇1.特征重要性的評(píng)估：可以采用過濾式、包裹式、嵌入式等方法評(píng)估特征的重要性，以便于選擇最重要的特征。2.特征選擇的作用：可以減少數(shù)據(jù)的維度，提高模型的效率，也可以避免過擬合現(xiàn)象的出現(xiàn)。3.特征選擇的注意事項(xiàng)：需要考慮到特征與目標(biāo)變量的相關(guān)性、特征的冗余性、特征之間的相關(guān)性等因素。以上內(nèi)容僅供參考，具體內(nèi)容還需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行調(diào)整和修改。模型評(píng)估與優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估與優(yōu)化模型評(píng)估指標(biāo)1.準(zhǔn)確率：分類模型預(yù)測(cè)正確的樣本占總樣本的比例。2.召回率：分類模型正確預(yù)測(cè)正樣本的數(shù)量占所有正樣本數(shù)量的比例。3.F1分?jǐn)?shù)：綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的指標(biāo)，用于評(píng)估分類模型的性能。過擬合與欠擬合1.過擬合：模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)較差，因?yàn)槟Ｐ瓦^于復(fù)雜，導(dǎo)致對(duì)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)過度擬合。2.欠擬合：模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上的表現(xiàn)都不理想，因?yàn)槟Ｐ瓦^于簡(jiǎn)單，無法捕捉到數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。3.正則化：通過添加懲罰項(xiàng)來限制模型復(fù)雜度，避免過擬合。模型評(píng)估與優(yōu)化模型優(yōu)化方法1.梯度下降：通過計(jì)算損失函數(shù)的梯度來更新模型參數(shù)，以最小化損失函數(shù)。2.隨機(jī)梯度下降：每次只使用一個(gè)樣本來計(jì)算梯度，加速訓(xùn)練過程。3.Adam優(yōu)化器：結(jié)合動(dòng)量和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的方法，能夠更好地優(yōu)化模型參數(shù)。超參數(shù)調(diào)優(yōu)1.超參數(shù)：模型訓(xùn)練過程中需要手動(dòng)設(shè)置的參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、批次大小、迭代次數(shù)等。2.網(wǎng)格搜索：通過搜索超參數(shù)空間中的不同組合來找到最佳超參數(shù)。3.隨機(jī)搜索：在超參數(shù)空間中隨機(jī)采樣不同的組合來找到最佳超參數(shù)，相比網(wǎng)格搜索更高效。模型評(píng)估與優(yōu)化集成學(xué)習(xí)方法1.Bagging：通過集成多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果來降低模型的方差，提高泛化能力。2.Boosting：通過加權(quán)集成多個(gè)弱分類器的預(yù)測(cè)結(jié)果來提高模型的精度。3.Stacking：將多個(gè)不同模型的預(yù)測(cè)結(jié)果作為輸入，訓(xùn)練一個(gè)元模型來得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化1.批量歸一化：通過規(guī)范化每個(gè)批次的輸入數(shù)據(jù)來加速訓(xùn)練過程，提高模型的泛化能力。2.Dropout：在訓(xùn)練過程中隨機(jī)丟棄一部分神經(jīng)元，避免過擬合。3.數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)變換來擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，提高模型的泛化能力。深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介深度學(xué)習(xí)的定義1.深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，它使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)和建模。2.深度學(xué)習(xí)的名稱來源于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的“深度”，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)較多。3.深度學(xué)習(xí)可以解決一些傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)難以解決的問題，例如圖像和語音識(shí)別等復(fù)雜問題。深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程1.深度學(xué)習(xí)的起源可以追溯到1943年，當(dāng)時(shí)心理學(xué)家McCulloch和數(shù)學(xué)家Pitts提出了第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型MP模型。2.深度學(xué)習(xí)的發(fā)展經(jīng)歷了多個(gè)階段，包括低迷期和爆發(fā)期，目前已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域最熱門的技術(shù)之一。3.隨著計(jì)算機(jī)算力和數(shù)據(jù)集的不斷提高，深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍也越來越廣泛。深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介深度學(xué)習(xí)的基本原理1.深度學(xué)習(xí)的基本原理是通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來讓機(jī)器自主學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過不斷的迭代更新權(quán)重，使得模型的預(yù)測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確。2.深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，因此需要高性能計(jì)算機(jī)和大量的存儲(chǔ)資源。3.深度學(xué)習(xí)的模型具有很強(qiáng)的表示能力，可以處理各種復(fù)雜的非線性問題。深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域1.深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。2.深度學(xué)習(xí)可以幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率、降低成本、提升服務(wù)質(zhì)量，因此備受企業(yè)青睞。3.深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用前景非常廣闊，未來有望在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介1.深度學(xué)習(xí)面臨著一些挑戰(zhàn)，例如模型的可解釋性不強(qiáng)、數(shù)據(jù)隱私問題等。2.未來深度學(xué)習(xí)的發(fā)展方向可以包括更高效的算法、更強(qiáng)大的硬件、更優(yōu)秀的模型等。3.深度學(xué)習(xí)將與其他技術(shù)結(jié)合，產(chǎn)生更多的創(chuàng)新應(yīng)用，推動(dòng)人工智能的發(fā)展。深度學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展方向機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用案例數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用案例醫(yī)療診斷輔助1.利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行分析，提高疾病診斷的準(zhǔn)確性。2.通過深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)基因序列進(jìn)行預(yù)測(cè)，輔助精準(zhǔn)醫(yī)療的決策。3.結(jié)合病歷數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)疾病發(fā)展趨勢(shì)，為醫(yī)生制定治療方案提供參考。自然語言處理1.使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行文本分類，提高信息檢索的準(zhǔn)確性。2.通過深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行語音識(shí)別，提高語音轉(zhuǎn)文字的準(zhǔn)確率。3.利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)文本進(jìn)行情感分析，為輿情監(jiān)控提供支持。機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用案例智能推薦系統(tǒng)1.結(jié)合用戶歷史行為數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)用戶興趣，為個(gè)性化推薦提供依據(jù)。2.通過協(xié)同過濾算法，找出相似用戶，為推薦系統(tǒng)提供精準(zhǔn)的用戶群體。3.利用深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)用戶行為時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提高推薦時(shí)效性。智能交通系統(tǒng)1.利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)交通流量進(jìn)行預(yù)測(cè)，為城市交通規(guī)劃提供支持。2.結(jié)合實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)交通擁堵狀況，為導(dǎo)航系統(tǒng)提供最佳路線建議。3.通過深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)交通監(jiān)控視頻進(jìn)行分析，提高交通事件處理的效率。機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用案例智能制造1.利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)生產(chǎn)線數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提高生產(chǎn)效率。2.結(jié)合設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)設(shè)備故障，提高設(shè)備維護(hù)的及時(shí)性。3.通過深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)，提高產(chǎn)品質(zhì)量控制的準(zhǔn)確性。金融風(fēng)險(xiǎn)管理1.利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)市場(chǎng)波動(dòng)。2.結(jié)合歷史交易數(shù)據(jù)，識(shí)別異常交易行為，防范金融風(fēng)險(xiǎn)。3.通過深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)信貸數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提高信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性。未來趨勢(shì)與挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)未來趨勢(shì)與挑戰(zhàn)模型解釋的必要性1.隨著機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的廣泛，模型的可解釋性變得越來越重要。用戶需要理解模型的決策過程，以確保公平性和透明度。2.未來的研究將更多地關(guān)注如何構(gòu)建具有內(nèi)在可解釋性的模型，以及如何事后解釋復(fù)雜模型的決策過程。數(shù)據(jù)隱私和安全1.隨著數(shù)據(jù)量的增長和機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，數(shù)據(jù)隱私和安全問題將變得更加突出。2.需要在保證模型性能的同時(shí)，研究如何在訓(xùn)練和使用模型的過程中保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。未來趨勢(shì)與挑戰(zhàn)邊緣計(jì)算1.隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的增加，邊緣計(jì)算將變得越來越重要。機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要在設(shè)備端進(jìn)行推理，以滿足實(shí)時(shí)性和隱私性的要求。2.需要研究如何在資源受限的設(shè)備上高效地運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型?？沙掷m(xù)機(jī)器學(xué)習(xí)1.機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)