21、人工智能中的机器学习与深度学习技术解析

人工智能中的机器学习与深度学习技术解析

1. 贝叶斯网络

贝叶斯网络虽直观，但背后有着复杂的数学原理。它比简单的朴素贝叶斯算法更强大，因为它基于概率将世界模拟成一系列因果关系。其优势在于能有效代表任何情况，具有广泛的应用领域：
|应用领域|具体说明|
| ---- | ---- |
|医疗诊断|帮助推断各种病理的真实概率|
|多传感器数据融合|处理不确定数据|
|经济建模|构建经济模型|
|复杂系统监控|如汽车系统监控|

例如，Analysis of MassIve Data STreams (AMIDST) 联盟与戴姆勒合作设计的贝叶斯网络，能识别其他车辆的操作，提高驾驶安全性。

2. 决策树算法

决策树是机器学习中的关键算法，历史悠久，最早可追溯到 20 世纪 70 年代。它作为核心符号算法，具有以下优点：
- 直观易懂，输出易转化为规则，便于人类理解。
- 使用简单，适用于需要复杂输入数据矩阵转换或超参数精确调整的模型。

2.1 数据分割预测结果

决策树通过将数据集分割成更小的集合，利用均值和众数作为预测器。分割过程遵循以下步骤：
1. 以观察样本为起点，将输入矩阵不断分割成更小的分区，直到触发停止规则。
2. 搜索所有可能的分割训练数据的方式，选择能最大化统计测量的分割方式。
3. 分割的原则是使每个分区更易于预测目标结果，即具有比原始样本更有利的类别或值分布。

常见的用于确定分割的统计测量包括基尼不纯度、信息增益和方差减少（用于回归问题），这里重点介绍信息增益。信息增益基于香