12、机器学习与正则表达式：理论、实践与应用

机器学习与正则表达式：理论、实践与应用

1. 支持向量机与学生技能分类

支持向量机（SVM）在机器学习的分类任务中表现出色。例如，当学生的数学（math）、语言（language）和创造力（creativity）技能分别为 math = 3，language = 3，creativity = 6 时，支持向量机预测该学生适合的标签为“艺术（art）”；而当学生 1 的技能为 math = 8，language = 1，creativity = 1 时，支持向量机预测其适合的标签为“计算机科学（computer science）”。以下是具体代码：

student_0 = svm.predict([[3, 3, 6]])
print(student_0)
# ['art']
student_1 = svm.predict([[8, 1, 1]])
print(student_1)
# ['computer science']

支持向量机即使在特征数量多于训练数据向量的高维空间中也能表现良好。其最大化安全边际的思想直观易懂，在对边界情况（即落在安全边际内的向量）进行分类时能带来稳健的性能。

2. 随机森林分类

随机森林是一种集成学习算法，它结合了多个决策树的预测结果，以提高分类的准确性。

2.1 集成学习基础

不同的机器学习算法有不同的优势。例如，神经网络分类器在处理复杂问题时能产生出色的结果，但容易过拟合数据。集成学习通过创建一个由多个基本机器学习算法组成的元分类器，部分克服了事先不知道哪种机器学习技术最适合的问题。