3、机器学习入门：算法与数据集准备全解析

机器学习入门：算法与数据集准备全解析

1. 常见机器学习算法介绍

在机器学习领域，有多种算法被广泛应用，每种算法都有其独特的原理和适用场景。

1.1 K-means聚类算法

K-means算法是一种无监督学习算法，用于将数据点划分为不同的簇。其核心步骤如下：
1. 随机初始化k个簇中心。
2. 迭代执行两个步骤：
- 将每个数据点分配给距离最近的簇中心。
- 重新计算每个簇的中心。
3. 当簇分配不再变化时，算法收敛并停止更新。

通常使用欧几里得距离作为距离度量，簇的数量k是一个可调整的超参数，可以根据领域知识或最小化簇内方差来选择。由于欧几里得距离在高维数据集上效果不佳，K-means常与PCA等降维算法结合使用，在低维空间中进行聚类。

1.2 支持向量机（SVM）

支持向量机是一种监督学习方法，用于在n维特征空间中找到一个超平面（或一组超平面），使得每个类别的最近训练样本到该超平面的距离最大化。这样可以确保决策边界对新的、未见过的数据点具有最大的泛化能力。SVM可用于分类和回归任务。

主要的超参数是正则化参数C，它表示在训练过程中允许样本靠近边界时所产生的惩罚强度。SVM还使用核函数K将样本映射到更高维的空间，常用的核函数是径向基函数（RBF）。

1.3 决策树和随机森林

决策树是一种监督学习方法，用于分类和回归任务。它通过学习一组规则来预测目标变量，这些规则逐步缩小决策空间，具有简单的“if-then-else”结构。

对于分类任务，模型学习的规则旨在最小化训练样本的“杂质”