1、机器学习算法简介 ~4 v0 S! s( l! x) E机器学习算法是一种基于数据和经验的算法,通过对大量数据的学习和分析,自动发现数据中的模式、规律和关联,并利用这些模式和规律来进行预测、分类或优化等任务。机器学习算法的目标是从数据中提取有用的信息和知识,并将其应用于新的未知数据中。& m# q v% I7 o" K" D. j4 n
2 E: c9 F2 J$ { % h: c2 B7 z7 d* Q6 j3 P- L1.1 机器学习算法包含的两个步骤% g* g8 b% v# a( m, n0 x/ |
机器学习算法通常包括两个主要步骤:训练和预测。在训练阶段,算法使用一部分已知数据(训练数据集)来学习模型或函数的参数,以使其能够对未知数据做出准确的预测或分类。在预测阶段,算法将学习到的模型应用于新的数据,通过模型对数据进行预测、分类或其他任务。# Q: d+ U3 t2 X
s7 h7 ^) q( V, T+ T8 g
1.2 机器学习算法的分类 - z! J( a/ @( A, f% v; V& Z机器学习算法可以是基于统计学原理、优化方法、神经网络等等。根据学习的方式不同,机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等几种类型。不同的机器学习算法适用于不同的问题和数据类型,选择合适的算法可以提高机器学习的任务效果。* y0 V6 z% N4 Q, s
1 n& O2 q; t. G! n& A# i; ~2 {
监督学习算法:监督学习算法需要训练数据集中包含输入和对应的输出(或标签)信息。常用的监督学习算法包括:线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、人工神经网络等。 3 p* R* |& k7 M" o. f2 G+ s9 _ % b! H) N6 h# q! G$ z无监督学习算法:无监督学习算法不需要训练数据集中的输出信息,主要用于数据的聚类和降维等问题。常用的无监督学习算法包括:K均值聚类、层次聚类、主成分分析、关联规则挖掘等。 & y( L' S5 _+ y9 b9 m+ C" `: F7 ]0 O1 h* |) t
强化学习算法:强化学习算法通过与环境进行交互,试图找到最优策略来最大化奖励。常用的强化学习算法包括:Q学习、深度强化学习算法等。 * W$ P' Y5 f0 Q& }, D1 y* o- J! a/ A. F1 |6 \
此外,还有一些常用的机器学习算法和技术,如集成学习、降维方法、深度学习、迁移学习、半监督学习等,它们通过不同的方式和建模方法来解决不同的问题。选择合适的机器学习算法需要考虑问题的性质、数据的特点、算法的可解释性和计算效率等因素。 $ h4 J, V7 ~* c0 c, O) a- J' F& Z
2、线性回归算法0 g2 F p) A) k, T* S
线性回归是一种统计方法,用于检查两个连续变量之间的关系:一个自变量和一个因变量。线性回归的目标是通过一组数据点找到最佳拟合线,然后可用于对未来的观察进行预测。7 {% v6 Q) R$ [! T, v" Z9 C" y
0 x& P! h& j- a9 E8 A' x; j' A F9 N
简单线性回归模型的方程为: ) Z% r5 t0 g; b4 h, j& E$ g* U. E( \0 \7 K, H
y = b 0 + b 1 ∗ x y = b0 + b1*x0 D8 s4 \& ^, _0 t) Q
y=b0+b1∗x3 U, o2 t O$ R% Y6 ]" M
* H7 |, W% O+ k, X3 m
其中 y 是因变量,x 是自变量,b0 是 y 截距(直线与 y 轴的交点),b1 是直线的斜率。斜率表示给定 x 变化时 y 的变化。 $ p2 `& H+ d9 n) q, `1 g ' j, V) L. F/ |* e, f为了确定最佳拟合线,我们使用最小二乘法,该方法找到使预测 y 值与实际 y 值之间的平方差之和最小化的线。线性回归也可以扩展到多个自变量,称为多元线性回归。多元线性回归模型的方程为:y = b 0 + b 1 x 1 + b 2 x 2 + … + b n ∗ x n y = b0 + b1x1 + b2x2 + … + bn*xny=b0+b1x1+b2x2+…+bn∗xn。其中 x1, x2, …, xn 是自变量,b1, b2, …, bn 是相应的系数。1 e, f' z3 Q+ z% w) J' K
! X! R% T! c+ h6 z
线性回归可用于简单线性回归和多元线性回归问题。系数 b0 和 b1, …, bn 使用最小二乘法估计。一旦估计了系数,它们就可以用于对因变量进行预测。线性回归可用于对未来进行预测,例如预测股票的价格或将出售的产品的单位数量。然而,线性回归是一种相对简单的方法,可能并不适合所有问题。它假设自变量和因变量之间的关系是线性的,但情况可能并非总是如此。此外,线性回归对异常值高度敏感,这意味着如果存在任何不遵循数据总体趋势的极值,将会显着影响模型的准确性。 * k% y6 H* q! E$ Q0 y1 s 5 r9 T1 t4 [$ ^& @0 n总之,线性回归是一种强大且广泛使用的统计方法,可用于检查两个连续变量之间的关系。它是一个简单但功能强大的工具,可用于预测未来。但是,请务必记住,线性回归假设变量之间存在线性关系,并且对异常值敏感,这可能会影响模型的准确性。5 H9 ~7 i% o V1 v# C8 O# ~