19、机器学习学习模型与技术全解析

机器学习学习模型与技术全解析

1. 学习模型基础

在机器学习中，构建合适的模型并非易事。一个好的模型需要具备可接受的准确性、高效性，且不能过于复杂。

1.1 偏差 - 方差权衡

偏差 - 方差权衡与模型的泛化能力密切相关。偏差是指模型的恒定误差项，而方差则表示误差在不同数据集之间的变化程度。通常，偏差和方差之间存在一种平衡关系。
- 高偏差低方差的模型可能会有 20% 的时间持续出错。
- 低偏差高方差的模型出错率则在 5% - 50% 之间波动，具体取决于训练数据。

偏差和方差往往呈反向变化，增加偏差通常会降低方差，反之亦然。在创建模型时，需要根据具体问题和数据的性质来决定在偏差 - 方差谱上的位置。对于小而简单的数据集，通常应使用低方差模型；而对于大而复杂的数据集，则可能需要高方差模型来充分学习数据的结构。

1.2 模型复杂度

模型复杂度指的是试图学习的函数的复杂程度，类似于多项式的次数。训练数据的性质通常决定了模型复杂度的适当水平。如果数据量小或数据在不同场景中分布不均匀，应降低模型复杂度，因为高复杂度模型可能会对少量数据点过拟合。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但无法推广到新的数据点，即只是机械地复制训练数据，而没有学习到数据的实际分布或结构。

2. 无监督学习

使用无标签数据的机器学习技术被称为无监督学习方法。常见的无监督学习方法包括使用相似性度量对数据点进行聚类和降维，将高维数据投影到低维子空间。

2.1 无监督学习的应用

无监督学习在异常检测、医疗保健等领域有广泛应用。例如，在医疗保健中，