5、机器学习数据理解与分类问题分析

最新推荐文章于 2025-12-21 09:56:40 发布
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分类专栏： Spark与Python机器学习实战 文章标签： 机器学习 数据理解 分类问题
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机器学习数据理解与分类问题分析

在机器学习领域，理解数据是解决问题的关键一步。下面将详细介绍如何通过理解数据来明确问题，并以“Rocks versus Mines”数据集为例，深入探讨分类问题的处理方法。

新问题的数据剖析

机器学习算法通常从一个包含数字和字符变量的矩阵（或表格）开始。以预测个人明年在线购书花费为例，数据以行和列的形式排列，每行代表一个个体案例，每列有其特定作用。

USERID ATTRIBUTE 1 ATTRIBUTE 2 ATTRIBUTE 3 LABELS
001 6.5 Male 12 $120
004 4.2 Female 17 $270
007 5.7 Male 3 $75
008 5.8 Female 8 <
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[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
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玩转大数据9：机器学习在大数据分析中的应用
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例如，在电商平台上，通过对用户的购物历史、浏览历史等数据进行分类和聚类分析，我们可以了解用户的购物习惯和需求，从而为其推荐个性化的商品和服务；在医疗领域，通过对大量的医疗数据进行分类和聚类分析，我们可以发现疾病的潜在模式和影响因素，从而为疾病的预防和治疗提供参考。通过灵活应用现有的解决方案和开发新的工具，我们能够充分发挥机器学习在大数据分析中的潜力，并开创更加智能和高效的数据驱动解决方案。大数据与机器学习的结合将继续推动科技的发展和社会的进步，为我们的生活和工作带来更多的便利和效益。
基于机器学习的二手房房价数据分析与价格预测模型
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08-21 6459
因此，探索二手房市场的特点和规律，不仅可以补充和完善房地产市场理论体系，还可以为相关领域的研究提供新的视角和思路。首先，通过精心设计的网络爬虫技术，本研究绕开了网站的反爬措施，如Cookies和headers伪装，这不仅显示了对现代网络技术的深入理解和应用能力，也体现了在数据采集过程中对效率和伦理的双重考量。从传统的统计分析方法到现代的机器学习技术，从宏观经济因素到微观市场特征，这些研究不仅为二手房市场的参与者提供了宝贵的信息和建议，也为房价预测的研究提供了丰富的理论和实践基础。
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机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
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【机器学习】机器学习之数据清洗
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01.需要了解的五种机器学习类型
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机器学习-特征选择
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特征选择 首先从特征全集中产生一个特征子集，然后用评价函数对该特征子集进行评价，评价结果与停止准则进行比较，如果评级结果比停止准则好就停止，否则就继续产生下一组特征自己，选出来的特征子集一般还要验证其有效性。其在空间采样，样本划分中的表现较多，同时噪声影响大，因此需要进行特征降维。修斯现象说明，随着特征数量的增加，分类器的性能也会提高，直到达到最佳特征数。特征选择能剔除不相关和冗余特征，从而达到减少特征个数，提高模型精度，减少运行时间的目的。2.特征个数越多，会有维度灾难，模型越复杂，推广能力也会下降。
机器学习高阶教程＜8＞分布式训练三大核心策略拆解
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当单卡GPU遭遇显存不足、训练过慢的瓶颈时，分布式训练是突破限制的关键。本文深入浅出地解析了分布式训练的三大核心策略：数据并行通过复制模型、同步梯度实现高效训练；模型并行通过流水线与张量拆分攻克大模型存储难题；混合并行结合ZeRO等技术进一步优化资源。文中不仅配有PyTorch DDP、Megatron-LM等实战代码，还总结了常见陷阱与解决方案，助你轻松驾驭大规模模型训练。
多模态模型CLIP详解
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CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）是 OpenAI 提出的一种多模态模型，通过对大量“图像–文本”对进行对比学习训练，使模型能够将图像和自然语言映射到同一个语义空间中。它不需要为每个视觉任务单独标注数据，而是通过理解文本描述来完成图像分类、检索和零样本学习等任务，从而具备很强的泛化能力和跨模态理解能力
机器学习014:监督学习【分类算法】（逻辑回归）-- 一个“是与非”的智慧分类器
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这里是数字化与人工智能的 “实验场” 与 “瞭望台”
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让我们回顾一下今天的旅程。我们从银行贷款的类比出发，认识了逻辑回归这位“二分法裁判”。我们明确了它在神经网络家族中作为基础单层二分类模型的定位；深入剖析了它通过线性加权、Sigmoid概率化和阈值决策的核心原理；也客观看到了它无法处理复杂非线性问题的局限；最后，我们描绘了它在金融、医疗、互联网等领域的广泛应用。一句话概括逻辑回归的核心价值：逻辑回归是机器学习中，以极高效率和优秀可解释性，解决线性可分二分类问题的奠基性与实用性模型。
机器学习007:监督学习【回归算法】（线性回归）--股票背后的预测学
这里是数字化与人工智能的 “实验场” 与 “瞭望台”
12-19 984
好了，我们的线性回归之旅就要结束了。现在，请你再回想一下那家奶茶店。从经验中学习规律，用规律预测未来。它是一种寻找数据间简单、直观的线性规律，并用于做出靠谱数值预测的、高度可解释的基础工具。作为初学者，学习线性回归的重点不在于记忆公式，而在于透彻理解其“加权求和”的核心思想和“通过减少误差来学习”的训练逻辑，同时清醒地认识其“只能拟合直线”的根本局限。它就像一把直尺，能量出直线的距离，却画不出优美的曲线。
08.什么是监督学习？
AI算法蒋同学的博客
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摘要： 监督学习是一种机器学习方法，通过标记数据集训练模型，使其识别输入与输出间的关系，从而预测新数据的结果。训练过程依赖真实标签数据（人工标注或测量获得），利用梯度下降等优化算法调整参数，并通过损失函数评估准确性。监督学习分为分类（如SVM、决策树）和回归（如线性回归）任务，广泛应用于图像识别、垃圾邮件分类等领域。与无监督学习不同，监督学习需要标记数据指导模型训练，以实现高精度预测。其他学习方法还包括半监督、自监督和强化学习。
04.机器学习中的线性代数？
AI算法蒋同学的博客
12-18 983
摘要：线性代数是机器学习的数学基础，用于数据表示、模型构建和优化。它通过向量、矩阵和张量等结构高效处理高维数据，支持线性回归、神经网络等算法。降维技术（如PCA）利用特征值和特征向量提取关键信息。现代ML工具（如NumPy）封装了线性代数运算，使从业者能专注于模型开发。掌握线性代数概念对理解机器学习原理和算法实现至关重要。
机器学习003：无监督学习（概论）--机器如何学会“自己整理房间”
这里是数字化与人工智能的 “实验场” 与 “瞭望台”
12-19 918
无监督学习的核心价值，在于赋予机器一种“自观察、自组织、自总结”的探索能力。它不依赖人类预先提供的“标准答案”，而是直面数据的海洋，从中提炼出内在的结构、模式与简洁表达。对于初学者而言，理解无监督学习的关键，在于把握其“自我驱动”的哲学：无论是通过“物以类聚”的整理，还是“化繁为简”的概括，抑或是“压缩复原”的游戏，其目的都是让机器学会在未知中寻找秩序。它是人工智能走向更通用、更自主的关键一步，也是我们解开庞大数据背后隐藏故事的一把神奇钥匙。
Python实现机器学习字母分类实验与数据分析
综上所述，我们得到的知识点包括：机器学习与Python结合、UCI存储库的数据集获取、数据集的选择与预处理、监督学习和分类任务的基本概念、特征工程、训练集与测试集的划分方法，以及决策树、AdaBoost算法的应用。...
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