2、机器学习在行星科学中的应用：方法与策略

机器学习在行星科学中的应用：方法与策略

1. 回归分析

回归分析旨在根据输入特征，从连续的可能值范围中预测一个实数。它类似于曲线拟合，即给定特定输入，回归模型会预测一个与训练数据最匹配的输出。

1.1 回归示例

• 气象参数预测 ：根据包含温度、湿度和风速的特征向量，预测气压等与天气相关的参数。
• 金融市场预测 ：预测股票或债券价格随时间的变化。

1.2 回归模型类型

回归模型可以是输入特征向量的线性或非线性函数。选择回归模型时，需要确定模型的阶数，这类似于选择拟合训练数据样本的多项式的阶数：
- 线性回归 ：选择一阶多项式，其模型形式为 (f (x) = w_1x + w_0)，其中 (w_1) 和 (w_0) 是模型参数，也称为回归系数。对于特定的数据集，可以使用常用方法（如最小二乘法）来确定这些参数，该方法试图找到使预测值与给定标签值之间的误差最小的系数。
- 非线性回归 ：选择二次或更高阶的多项式。

2. 无监督学习

无监督学习是指处理未标记数据集的机器学习技术。无监督学习模型可用于将相似的数据样本分组（聚类），或将输入特征向量映射到另一种（更简化或更紧凑）表示（降维）。此外，还包括异常检测和概率密度估计等应用。

2.1 聚类

聚类是将相似的数据样本组织在一起的过程。例如，聚类算法可用于对航天器仪器观测到的相似光谱进行分组，