DK22151的博客

关联分析主要用于挖掘数据集中的频繁项集（Frequent Itemsets）和关联规则（Association Rules）。关联规则通常采用“如果-那么”的形式，即：如果条件 A 成立，则条件 B 成立。最常见的应用场景是市场篮子分析，在这个场景中，A 和 B 代表顾客购买的商品。关联规则通常包含三个重要的度量：支持度（Support）：规则中项集的出现频率，表示在整个数据集中，A 和 B 同时出现的概率。

在机器学习领域，K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种非常直观且常用的分类算法。它是一种基于实例的学习方法，也被称为懒学习（Lazy Learning），因为它在训练阶段不进行任何模型的构建，所有的计算都推迟到测试阶段进行。KNN分类的核心思想是：给定一个测试样本，找到在训练集中与其距离最近的K个样本，然后根据这K个样本的标签进行预测。本文将介绍KNN算法的基本原理、如何实现KNN分类，以及在实际使用中需要注意的几点。

岭回归（Ridge Regression），也被称为Tikhonov正则化，是一种线性回归的变体。它通过在普通最小二乘法（OLS）回归中加入L2正则化项来解决多重共线性问题，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。岭回归的核心思想是通过惩罚模型的参数，使得它们保持较小的值，从而减少过拟合的风险。岭回归适用于当特征之间高度相关时（即多重共线性问题），普通的线性回归模型可能会变得不稳定，并且模型的系数可能会变得非常大。岭回归通过加上一个正则化项，约束了模型参数的大小，从而使得模型更加稳健。

Transformer模型的最大特点是基于“自注意力机制”（Self-Attention），它不依赖于传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），而是通过并行计算高效地处理序列数据。Transformer模型包含两个主要部分：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。每个部分由多个相同的层组成，每层包含不同的子组件。接下来，我们将逐一分析Transformer模型的关键组成部分。1. 自注意力机制（Self-Attention）

前馈神经网络（FNN）是一种最基本的神经网络结构，信息在网络中按单向流动，没有任何循环或反馈连接。它由输入层、若干隐藏层和输出层组成。输入层：接收原始数据，传递给网络中的隐藏层。隐藏层：通过神经元和激活函数处理数据，捕捉数据中的特征。输出层：输出网络最终的预测结果。FNN 是最简单的神经网络结构，通常用于分类和回归问题。卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理具有网格结构的数据的深度学习算法，最常用于图像处理任务。

梯度下降算法是一个用于优化的算法，它通过迭代的方式来最小化一个损失函数。在机器学习中，模型的学习过程就是在训练数据上找到一组最佳的参数，这组参数能够使得预测的结果和真实标签之间的误差最小化。梯度下降就是通过反复调整模型参数（例如权重和偏置），沿着损失函数的梯度方向前进，从而找到最优解。1.1 为什么是“梯度”下降？“梯度”指的是一个多维函数在某一点的变化率，即函数的导数。在梯度下降算法中，梯度表示损失函数相对于模型参数的变化情况。

主成分分析（PCA）是一种强大的统计方法，广泛应用于数据降维和特征提取。其主要思想是通过将高维数据投影到一个新的坐标系中，使得新坐标系中的各个主成分（即特征向量）能够最大程度地捕捉数据的方差，从而有效降低数据的维度并保留最重要的信息。PCA的基本过程包括对数据进行标准化处理、计算数据的协方差矩阵、对协方差矩阵进行特征值分解、然后选择前几个具有最大特征值的主成分，并将原始数据投影到这些主成分上，从而实现降维。