8、核心学习算法：线性回归及拓展

核心学习算法：线性回归及拓展

1. 核心学习算法概述

学习的本质是通过分析过去的数据，以有意义的方式预测其未来值。根据数据类型和预测目标的不同，学习算法主要分为以下几类：
- 回归 ：当处理连续数据时，如股票价格或呼叫中心的通话量，这类预测被称为回归。回归旨在找到一条最佳曲线来总结数据，是一种强大且研究充分的监督学习算法。通过发现可能生成数据点的曲线，我们可以解释数据为何如此分布，并对未知数据的值进行预测。
- 分类 ：若要预测特定的离散类别，如图像中的物体是狗、鸟还是猫，或者判断文本的情感是积极还是消极，这类预测被称为分类。分类不仅适用于图像，还可用于各种事物的分类。
- 聚类 ：有时，我们希望从数据中发现自然模式，以便对数据进行分组。例如，将具有相关属性的数据聚类在一起，如大量音频文件中的所有咳嗽声，或者根据手机数据推测其所有者的活动类型，如行走、交谈等。
- 马尔可夫模型 ：由于有些事件的直接原因难以观察，这使得预测变得具有挑战性。例如，尽管我们拥有先进的建模能力，但预测某一天是下雨、晴天还是多云的准确率仍只有 50%。这是因为实际的因果关系往往隐藏且不可直接观察。马尔可夫模型可以基于隐藏的因果关系进行结果预测，是一种出色的可解释技术，可应用于天气预测以及其他诸多领域，如自动读取大量文本并判断单词是名词还是形容词。

2. 线性回归基础

在高中的科学课程中，我们常常会用到一种分析数据的方法：绘制一个变量的变化如何影响另一个变量。例如，绘制降雨频率与农业产量之间的相关性，我们可能会发现