39、机器学习在空气质量指数预测与勒索软件防御中的应用

机器学习在空气质量指数预测与勒索软件防御中的应用

机器学习在空气质量指数预测中的应用

空气质量与我们的生活息息相关，随着科技的发展，利用机器学习技术来预测空气质量指数（AQI）成为了研究热点。

常用机器学习算法

• 线性回归 ：当数据可用于预测且散点图呈直线时，可使用线性回归。其直线方程为 (y = mx + b) ，也可写成 (y’ = a + bx) 或 (b_0 + b_1x) 的形式。
• 人工神经网络（ANNs） ：是一种机器学习方法，模拟有机神经元的交互方式。它有输入层、隐藏层和输出层，每个节点包含权重和阈值，当节点输出超过阈值时，会将数据传递到下一层。其方程为 (W = bias + w_1x_1 + w_2x_2 + \cdots + w_nx_n) ，其中 (W) 是输出函数，(w_i) 是系数权重，(x_i) 是自变量或输入，(bias) 是截距。
• 决策树 ：常用于解决回归和分类问题，利用类似决策树的模型预测目标值（回归）或目标类别（分类），目标变量为连续值的决策树称为回归树。
• 随机森林回归 ：一种监督学习的回归技术，利用集成学习方法，通过创建大量随机生成的决策树并对输出求平均，以提供比单个模型更准确的预测。

AQI预测的五步流程

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    A[数据收集] --> B[数据预处理]