机器学习 | 机器学习基础知识
2023-12-14 20:43:59
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一、机器学习是什么
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????????计算机从数据中学习规律并改善自身进行预测的过程。
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二、数据集
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1、最常用的公开数据集
2、结构化数据与非结构化数据
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三、任务地图
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1、分类任务 Classification
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- 已知样本特征
- 判断样本类别
- 二分类、多分类、多标签分类
??????? 二分类:垃圾邮件分类、图像识别等
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??????? 多分类问题:鸢尾花分类问题
??????? 多标签分类问题:标签间不互斥,概率和不为1????????
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2、回归任务 Regression
- 线性回归
- 多项式回归:一个因变量,一个或多个自变量。
- 任何函数都可以用多项式逼近。
- 逻辑回归:实际是分类,简单可并行,细节很多
- 类似二分类,但求法不同
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?三、机器学习的分类
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?根据有没有老师 ~
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1、监督学习 Supervised Learning
??????? 分类和回归
??????? 训练数据有标记
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2、无监督学习 Unsupervised Learning
???????? 训练数据未经标记
??????? 聚类 —— K均值算法 K-means、密度聚类 DBSCAN、最大期望算法
??????? 降维 —— 主成分分析 PCA、核方法
??????? 关联规则学习 —— 挖掘特征间关联关系,Apriori方法、Eclat方法
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3、半监督学习 Semi-supervised Learning
???????? 少量标记学习,大量无标记数据
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4、强化学习 Reinforcement Learning
??????? 观测环境、估计状态、执行操作、获得回报或惩罚
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?根据数据怎么用 ~
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1、 批量学习 (Batch Learning)
????????先训练再使用
????????需要大量的时间和计算资源
????????通常都是离线完成
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2、在线学习
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? 根据模型怎么扩展 ~
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1、基于实例的学习
??????? 先记住训练实例,相似度计算
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2、基于模型的学习
??????? 先构建模型
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文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_47187147/article/details/135001833
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