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
- 数据收集：获取相关数据
- 数据预处理：清洗、转换和规范化数据
- 特征工程：选择和创建相关特征
- 模型选择：选择适合问题的算法
- 模型训练：使用训练数据拟合模型
- 模型评估：使用测试数据评估模型性能
- 模型调优：优化模型参数
- 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