23、基于加速度计技术的精准畜牧养殖系统中的机器学习算法应用

基于加速度计技术的精准畜牧养殖系统中的机器学习算法应用

1 机器学习学习方法概述

机器学习领域存在多种学习方法，主要包括无监督学习、半监督学习和强化学习。
- 无监督学习 ：旨在找到与观测数据相匹配的模型。在仅有对象样本的情况下，需探寻数据的有趣结构并对相同对象进行分组，常用于聚类问题。
- 半监督学习 ：使用有标签和无标签的数据进行训练，通常是少量有标签数据搭配大量无标签数据。它介于无监督学习（无任何有标签数据）和监督学习（所有数据都有标签）之间。
- 强化学习 ：计算机做出行动决策并从环境中接收反馈，然后尝试纠正其行动决策方式。例如，k - 均值算法属于无监督学习，而支持向量机（SVM）和决策树则属于监督学习。

2 数据分类的基本概念

2.1 数据分类的需求与应用

从包含大量隐藏信息的数据库中提取商业智能决策是实际需求。分类和预测是数据分析的两种形式，用于推导描述重要数据类别的模型或预测未来数据趋势。分类预测某些标签或离散值，而预测则基于连续值函数构建模型。例如，天气预报分类模型可根据当前和过去的湿度、风力、温度等信息判断明天的天气状况；销售人员可依据超市顾客购买趋势的规律，对商品数量和销售类型做出正确决策；预测模型能根据客户的收入和职业信息确定潜在客户的消费金额。

数据分类多年来吸引了机器学习、系统专家和统计学等众多领域研究人员的关注，广泛应用于商业、银行、广告、市场研究、保险、健康和教育等领域。早期算法多使用内存中的数据机制，处理少量数据；后期一些算法采用基于磁盘的技术，显著提高了处