7、机器学习技术、框架与Python库全解析

机器学习技术、框架与Python库全解析

1. 强化学习技术示例

强化学习技术有多种，以下是一些常见的示例：
- Markov决策过程
- Q - 学习
- 时间差分方法
- 蒙特卡罗方法

2. 构建机器学习系统的框架

随着时间的推移，数据挖掘领域得到了极大的扩展。许多专家为构建机器学习系统这一不断发展、多样化且迭代的过程进行了大量工作，以规范方法并定义最佳实践。在过去十年中，由于机器学习能够从大量数据中提取有价值的信息，它在不同行业、企业和组织中变得非常重要。这些数据以前可能未被充分利用，现在可用于学习趋势/模式并预测可能性，从而辅助商业决策以实现盈利。这就需要采用适当的技术来获取有用的知识，机器学习领域在20世纪80年代初应运而生并取得了长足的发展。随着该领域的出现，不同的过程框架也相继被引入，这些框架指导并承载着机器学习任务及其应用。

主要有三种数据挖掘过程框架在构建机器学习系统方面最为流行且被广泛应用，它们分别是：
- 数据库中的知识发现（KDD）过程模型
- 跨行业数据挖掘标准过程（CRISP - DM）
- 采样、探索、修改、建模和评估（SEMMA）

2.1 数据库中的知识发现（KDD）

KDD由Fayyad等人在1996年提出，指的是从数据中发现有用知识的整体过程。它集成了多种数据管理技术，如数据仓库、统计机器学习、决策支持、可视化和并行计算。正如其名称所示，KDD侧重于从数据中发现知识的整个过程，涵盖了数据的整个生命周期，包括数据的存储方式、访问方式、算法如何有效扩展以处理海量数据集，以及如何解释和可视化结果。