12、工业4.0中可持续制造的机器学习应用

工业4.0中可持续制造的机器学习应用

1. 监督学习

监督学习是一种流行的机器学习技术，主要用于解决分类和回归问题。

1.1 分类

分类算法旨在根据输入特征将数据集中的数据分为不同类别。分类输出变量通常包括 “是” 或 “否”、“男性” 或 “女性”、“红色” 或 “蓝色” 等选项。分类方法可解决许多问题，如垃圾邮件检测、电子邮件过滤、图像识别、情感分析和医疗诊断等。

常见的分类算法有：
- 随机森林算法
- 决策树算法
- 逻辑回归算法
- 支持向量机算法

以垃圾邮件检测为例，目标是将传入的电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。输入特征可能包括发件人的电子邮件地址、主题和正文。分类算法会学习识别与垃圾邮件相关的输入特征模式，并使用这些模式来预测新邮件是否为垃圾邮件。

1.2 回归

回归是一种特定类型的机器学习问题，需要根据输入特征对连续值进行预测。回归的目标是学习输入与连续输出变量之间的映射关系，以便算法能够为新的、未预见的输入正确预测输出。

常见的回归算法有：
- 简单线性回归算法
- 多元回归算法
- 决策树算法
- 套索回归

回归建模技术可描述输入变量与连续输出变量之间的关系，特别是当输入 - 输出关系是线性的或大致可以用线性函数表示时。通过最小化预期输出值与实际输出值之间的差异，可以使用线性回归找到最适合数据的线性函数。

1.3 监督学习面临的挑战

使用监督学习时，需要解决以下几个挑战：
- 数据