22、深度学习中的监督学习技术

深度学习中的监督学习技术

在机器学习领域，监督学习是一种重要的学习方式，它利用带有标签的数据来训练模型，以实现对新数据的分类或预测。本文将介绍几种广泛使用的监督学习技术，包括最近邻、贝叶斯分类、逻辑回归、支持向量机等，并探讨数据预处理的重要性。

1. 数据预处理

在开始使用机器学习技术之前，对输入数据进行预处理是一个很好的做法。常见的数据预处理步骤包括中心化、标准化和白化：
- 中心化 ：将特征向量减去其均值，使得数据的中心位于原点。
- 标准化 ：对每个特征进行重新缩放，使其方差为 1。这样可以确保不同特征具有相同的尺度，避免某些特征对模型的影响过大。
- 白化 ：这是一个计算成本较高的过程，涉及计算输入数据的协方差矩阵，进行奇异值分解（SVD），并旋转坐标系，使得最终的维度不相关且具有单位方差。对于低维输入数据，白化可能是实用且有帮助的，但对于大规模图像数据，计算成本可能过高。

下面是数据预处理的流程：

graph LR
    A[原始数据] --> B[中心化]
    B --> C[标准化]
    C --> D{是否进行白化}
    D -- 是 --> E[白化]
    D -- 否 --> F[预处理后数据]
    E --> F

2. 最近邻算法

最近邻算法是一种简单的非参数技术，它不涉及对底层分布的低参数解析形式。该算法保留所有训