大连网站优化公司,微信营销,平台网站如何优化,wordpress 4.0 漏洞文章目录 【机器学习篇】从新手探寻到算法初窥#xff1a;数据智慧的开启之门前言一、什么是机器学习#xff1f;二、机器学习的基本类型1. 监督学习#xff08;Supervised Learning#xff09;2. 无监督学习#xff08;Unsupervised Learning#xff09;3. 半监督学习数据智慧的开启之门前言一、什么是机器学习二、机器学习的基本类型1. 监督学习Supervised Learning2. 无监督学习Unsupervised Learning3. 半监督学习Semi-supervised Learning4. 强化学习Reinforcement Learning 三、机器学习的工作流程四、常见的机器学习算法五、模型评价指标1. 回归问题2. 分类问题 六、常见问题1. 过拟合Overfitting2. 欠拟合Underfitting 七、机器学习的实际应用 结语 【机器学习篇】从新手探寻到算法初窥数据智慧的开启之门 欢迎交流在学习过程中如果你有任何疑问或想法欢迎在评论区留言我们可以共同探讨学习的内容。你的支持是我持续创作的动力 点赞、收藏与推荐如果你觉得这篇文章对你有所帮助请不要忘记点赞、收藏并分享给更多的小伙伴你们的鼓励是我不断进步的源泉 推广给更多人如果你认为这篇文章对你有帮助欢迎分享给更多对机器学习感兴趣的朋友让我们一起进步共同提升 前言
随着人工智能的快速发展机器学习作为其重要的基础分支越来越受到关注。
本文将从两个方面对机器学习进行全面介绍。
什么是机器学习机器学习的主要内容和核心知识 一、什么是机器学习
机器学习Machine Learning, ML是人工智能的一个分支其核心目标是让计算机系统通过从数据中学习而非依赖人工显式编程。
数学定义 机器学习可以被视为一种优化问题。给定训练数据 ( D {(x_1, y_1), (x_2, y_2), \dots, (x_n, y_n)} )目标是找到一个函数 ( f )使得对于新数据 ( x’ )预测 ( y’ f(x’) ) 尽可能准确。
通俗解释 人类通过经验总结规律并解决问题机器学习的本质是用算法让计算机从数据中自动提取规律从而完成类似任务。
二、机器学习的基本类型
机器学习按数据标签和学习方式划分为四类
1. 监督学习Supervised Learning
目标从标注数据中学习输入与输出的映射关系。
数学公式给定数据 D { ( x i , y i ) } D \{(x_i, y_i)\} D{(xi,yi)}寻找函数 ( f ) ( f ) (f)使得 f ( x i ) ≈ y i f(x_i) \approx y_i \ f(xi)≈yi 代码示例线性回归
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X [[1], [2], [3]] # 输入特征
y [2, 4, 6] # 标签
model LinearRegression()
model.fit(X, y) # 训练模型
print(model.predict([[4]])) # 输出 [8]应用场景垃圾邮件分类分类问题房价预测回归问题。 2. 无监督学习Unsupervised Learning
目标从无标签数据中发现模式或结构。
数学公式寻找数据的分布 p ( x ) p(x) p(x) 或最优聚类 C C C使得类内相似性最大类间相似性最小。代码示例K-Means 聚类
from sklearn.cluster import KMeans
X [[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]]
kmeans KMeans(n_clusters2)
kmeans.fit(X)
print(kmeans.labels_) # 输出每个点的簇编号应用场景客户分群、降维PCA。 3. 半监督学习Semi-supervised Learning
目标结合少量标注数据和大量未标注数据提升模型性能。
特点减少对标注数据的依赖适合标注成本高的场景。应用场景医学影像分析部分数据有标签。 4. 强化学习Reinforcement Learning
目标通过智能体与环境的交互基于奖励反馈优化策略。
数学公式最大化累计奖励 R ∑ t γ t r t R \sum_t \gamma^t r_t Rt∑γtrt其中 r t r_t rt 为每步的即时奖励 γ \gamma γ为折扣因子。代码示例简单 Q-Learning
import numpy as np
Q np.zeros((5, 2)) # 状态-动作值表
for episode in range(100):state np.random.randint(0, 5)action np.argmax(Q[state])reward np.random.random() # 假设奖励Q[state, action] 0.1 * (reward - Q[state, action])应用场景AlphaGo、自动驾驶、机器人控制。 三、机器学习的工作流程
机器学习的典型工作流程如下
数据收集从传感器、网络、数据库中获取数据。数据预处理填补缺失值、标准化、降维等。特征工程提取重要特征如词频统计、主成分分析。模型训练选择算法如 SVM、决策树并优化超参数。模型评估使用训练集和验证集评估模型性能。模型部署将模型用于实际应用中。 四、常见的机器学习算法
以下是几种常用算法及其适用场景
算法任务类型应用场景线性回归回归问题房价预测、温度预测决策树分类/回归用户行为预测K-Means 聚类聚类问题市场细分、客户分群主成分分析PCA降维数据压缩、可视化支持向量机SVM分类问题图像识别、文本分类卷积神经网络CNN图像处理人脸识别、目标检测循环神经网络RNN序列数据语音识别、时间序列预测 五、模型评价指标
根据任务不同模型评价指标各异
1. 回归问题
均方误差MSE M S E 1 n ∑ i 1 n ( y i − y ^ i ) 2 MSE \frac{1}{n} \sum_{i1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2 MSEn1i1∑n(yi−y^i)2决定系数R² R 2 1 − ∑ ( y i − y ^ i ) 2 ∑ ( y i − y ˉ ) 2 R^2 1 - \frac{\sum (y_i - \hat{y}_i)^2}{\sum (y_i - \bar{y})^2} R21−∑(yi−yˉ)2∑(yi−y^i)2
2. 分类问题
精度Accuracy预测正确的样本比例。F1 分数 F 1 2 ⋅ Precision ⋅ Recall Precision Recall F1 2 \cdot \frac{\text{Precision} \cdot \text{Recall}}{\text{Precision} \text{Recall}} F12⋅PrecisionRecallPrecision⋅Recall 六、常见问题
1. 过拟合Overfitting
表现模型在训练集上表现极好但对测试集效果差。解决方法正则化L1/L2、增加数据量、剪枝等。
2. 欠拟合Underfitting
表现模型过于简单无法捕获数据中的规律。解决方法增加特征、提升模型复杂度。 七、机器学习的实际应用
机器学习作为一项强大的技术工具已经在多个领域广泛应用其核心价值体现在数据驱动的预测、决策和优化能力。以下是机器学习在不同领域的主要应用场景 1. 自然语言处理NLP 自然语言处理旨在让计算机理解和生成人类语言是机器学习的重要应用方向。
文本分类如垃圾邮件识别、新闻分类、社交媒体内容过滤。情感分析分析评论、社交媒体内容中的情感倾向正面、中立或负面。机器翻译如 Google 翻译将文本从一种语言转换为另一种语言。语音识别通过语音转文字实现人机交互的自然沟通。 2. 计算机视觉CV 计算机视觉利用机器学习从图像或视频数据中提取信息广泛用于以下任务
人脸识别应用于安防、社交软件如人脸解锁。目标检测识别图像中的物体位置和类别如自动驾驶中的障碍物检测。图像生成通过生成对抗网络GAN生成高质量的图像、视频或艺术品。医学影像分析如肿瘤检测、医学图像分割。 3. 金融领域 金融领域对精准预测和风险评估的需求使机器学习成为关键技术
信用风险评估分析用户信用记录预测违约风险。股票价格预测通过时间序列分析预测金融市场趋势。欺诈检测识别异常交易模式防止金融欺诈。智能投顾根据用户的投资偏好提供个性化理财建议。 4. 推荐系统 推荐系统通过分析用户行为和偏好为用户提供个性化推荐内容
商品推荐如电商平台推荐相关商品如亚马逊、淘宝。个性化广告根据用户兴趣投放精准广告提升广告转化率。内容推荐如 Netflix、YouTube、Spotify 的视频或音乐推荐。 5. 医疗健康 医疗领域的机器学习应用正在改变疾病诊断、治疗和管理的方式
疾病预测基于患者历史数据预测疾病风险如心脏病预测。医学影像分析自动检测病灶如癌症筛查并辅助医生诊断。药物研发通过分析化合物数据快速筛选潜在药物。个性化医疗根据患者的基因信息和病史制定精准治疗方案。 6. 自动驾驶 自动驾驶是机器学习和人工智能的前沿应用之一
环境感知通过传感器和摄像头收集数据识别道路、障碍物、行人等。路径规划基于地图和交通信息计算最优驾驶路径。实时决策处理实时数据做出刹车、加速、转向等驾驶决策。车队管理在无人车车队中实现协同优化提高交通效率。 结语
机器学习是一个跨学科的领域其核心是数据驱动的建模和优化。在实际应用中需要根据任务选择合适的学习类型、算法和评价指标同时关注模型的泛化能力。
感谢你可以看到这里❤️ 意气风发漫卷疏狂 学习是成长的阶梯每一次的积累都将成为未来的助力。我希望通过持续的学习不断汲取新知识来改变自己的命运并将成长的过程记录在我的博客中。 如果我的博客能给您带来启发如果您喜欢我的博客内容请不吝点赞、评论和收藏也欢迎您关注我的博客。 您的支持是我前行的动力。听说点赞会增加自己的运气希望您每一天都能充满活力 愿您每一天都快乐也欢迎您常来我的博客。我叫意疏希望我们一起成长共同进步。 我是意疏 下次见
