4、机器学习基础与感知机算法实现

机器学习基础与感知机算法实现

一、机器学习基础概念

1.1 特征降维

在机器学习中，部分所选特征可能高度相关，存在一定程度的冗余。此时，降维技术可将特征压缩到低维子空间。降维的优势明显，一方面减少了存储空间的需求，另一方面能使学习算法运行得更快。当数据集包含大量无关特征（即噪声），也就是信噪比低时，降维还能提升模型的预测性能。

1.2 数据集划分

为确保机器学习算法不仅在训练数据集上表现良好，还能对新数据有良好的泛化能力，我们需将数据集随机划分为训练集和测试集。训练集用于训练和优化机器学习模型，而测试集则留到最后用于评估最终模型。

1.3 模型训练与选择

不同的机器学习算法适用于不同的问题。从David Wolpert的“没有免费的午餐”定理可知，不存在一种通用的、无需成本的学习方法。每个分类算法都有其固有偏差，若不对任务做假设，单一分类模型并无绝对优势。因此，实际应用中，我们至少要比较几种不同的算法，以训练并选出性能最佳的模型。

在比较不同模型前，需确定一个衡量性能的指标，常用的是分类准确率，即正确分类实例的比例。为解决在不使用测试集进行模型选择的情况下，如何知晓模型在最终测试数据集和实际数据上的性能这一问题，可采用“交叉验证”技术。交叉验证会进一步将数据集划分为训练子集和验证子集，以估计模型的泛化性能。此外，软件库中学习算法的默认参数未必适合我们的具体问题，所以后续会频繁使用超参数优化技术来微调模型性能。超参数是指那些并非从数据中学习得到的参数，可类比为模型的调节旋钮，通过调整它们能提升模型性能。

1.4 模型评估与预测

选择在训练数据集上拟