14、机器学习分类算法与智能冰钓优化算法解析

机器学习分类算法与智能冰钓优化算法解析

1. 机器学习类型

机器学习有多种主要类型，每种类型都有其独特的应用场景和方法：
1. 监督学习 ：训练结果会被标记上合适的答案，比如垃圾邮件或正常邮件的分类。分类（对不同输出进行标记，如垃圾邮件过滤）和回归（在实践中测试输出）是监督学习最常见的两种类型。
2. 无监督学习 ：给定一系列未标记的发现，需要从中挖掘和发现模式。维度缩减和聚类是两个主要的例子。
3. 强化学习 ：个体（如机器人或控制器）尝试根据过去的行动学习最相关的步骤，以提高认知能力。

此外，还有其他类型的机器学习，例如：
1. 半监督学习 ：仅对部分训练数据进行分类。
2. 时间序列预测 ：如金融市场的预测。
3. 异常识别 ：在工厂跟踪中可见。
4. 主动学习 ：涉及数据采集成本，并且该方法还需要决定测试阶段和其他一些数据。

2. 文献综述

众多学者对机器学习和数据挖掘进行了研究：
- Buczak 等人发表了关于机器学习和数据挖掘方法在网络分析中用于入侵检测的文献研究，探讨了多种 ML/DM 方法，并讨论了相关使用问题。
- Sharma 等人研究了各种分类方法，并对不同的分类算法进行了比较分析，包括决策树（DT）、支持向量机（SVM）、最近邻（NN）等。
- Huang 等人提出了两种