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机器学习基础

简介​

机器学习是人工智能的一个分支，它专注于开发能够从数据中学习并做出预测的算法和模型，而无需显式编程。机器学习系统通过识别数据中的模式来改进其性能。

主要类型​

监督学习​

在监督学习中，算法从标记的训练数据中学习，并预测新的、未见过的数据的输出。

  • 分类：预测离散类别（如垃圾邮件检测）
  • 回归：预测连续值（如房价预测）

无监督学习​

在无监督学习中，算法从未标记的数据中学习，寻找隐藏的结构或模式。

  • 聚类：将相似的数据点分组（如客户细分）
  • 降维：减少数据的复杂性，同时保留重要特征
  • 异常检测：识别异常或罕见事件

强化学习​

在强化学习中，算法通过与环境交互并接收反馈（奖励或惩罚）来学习最佳行动策略。

常用算法​

  • 线性回归：用于回归问题的简单模型
  • 逻辑回归：用于二分类问题
  • 决策树：基于树结构的分类和回归模型
  • 随机森林：多个决策树的集成
  • 支持向量机(SVM)：用于分类和回归的强大算法
  • K-最近邻(KNN)：基于最近邻居的分类和回归
  • K-均值聚类：将数据分为K个聚类
  • 主成分分析(PCA)：用于降维的技术

评估指标​

  • 分类：准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线
  • 回归：均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、R²
  • 聚类：轮廓系数、Davies-Bouldin指数

机器学习工作流程​

  1. 数据收集：获取相关数据
  2. 数据预处理：清洗、转换和规范化数据
  3. 特征工程：选择和创建相关特征
  4. 模型选择：选择适合问题的算法
  5. 模型训练：使用训练数据拟合模型
  6. 模型评估：使用测试数据评估模型性能
  7. 模型调优：优化模型参数
  8. 模型部署：将模型应用于实际问题

常用工具和库​

  • Python：机器学习的主要编程语言
  • Scikit-learn：用于机器学习的Python库
  • TensorFlow：用于深度学习的开源库
  • PyTorch：另一个流行的深度学习框架
  • Pandas：用于数据操作和分析
  • NumPy：用于科学计算
  • Matplotlib和Seaborn：用于数据可视化