7、机器学习技术与框架全解析

机器学习技术与框架全解析

1. 强化学习技术示例

强化学习技术有多种，以下是一些常见的示例：
- Markov decision process（马尔可夫决策过程）
- Q - learning（Q学习）
- Temporal difference methods（时间差分方法）
- Monte - Carlo methods（蒙特卡罗方法）

2. 构建机器学习系统的框架

随着时间的推移，数据挖掘领域得到了极大的扩展。许多专家为构建机器学习系统这一不断发展、多样化且迭代的过程，在标准化方法和定义最佳实践方面付出了诸多努力。在过去十年中，机器学习领域对不同行业、企业和组织变得至关重要，因为它能够从大量数据中提取有价值的信息。这些数据以前可能未被利用或利用不足，如今可用于学习趋势和模式，并预测有助于推动商业决策以实现盈利的可能性。这就需要使用适当的技术来获取有用的知识，机器学习领域在20世纪80年代初应运而生并取得了巨大的发展。随着该领域的出现，不同的流程框架也相继被引入，这些流程框架指导并承载着机器学习任务及其应用。

主要有三种数据挖掘流程框架在构建机器学习系统方面最为流行且被数据挖掘专家和研究人员广泛应用，它们分别是：
- Knowledge discovery in databases (KDD) process model（数据库中的知识发现（KDD）过程模型）
- Cross - industry standard process for data mining (CRISP - DM)（跨行业数据挖掘标准流程（CRISP - DM））
- Sample, Explore, Mod