4、机器学习入门与R语言实战

机器学习入门与R语言实战

1. 机器学习基础概念

机器学习是一个强大的工具，它起源于统计学、数据库科学和计算机科学的交叉领域，能够从大量数据中挖掘出有价值的信息。在实际应用中，机器学习的任务主要分为四类：分类、数值预测、模式检测和聚类。

• 聚类 ：将数据集划分为同质组的描述性建模任务称为聚类。它常用于细分分析，通过识别具有相似行为或人口统计信息的个体群体，为特定受众量身定制广告活动。虽然机器可以识别聚类，但需要人工干预来解读这些聚类结果。例如，超市的营销团队需要理解不同购物者聚类之间的差异，以便为每个群体制定最佳的促销活动。
• 元学习算法 ：元学习算法并不局限于特定的学习任务，而是专注于更有效地学习。它利用一些学习的结果来指导进一步的学习，这对于极具挑战性的问题或需要尽可能提高预测算法性能的情况非常有益。

2. 机器学习算法匹配

为了将机器学习应用于实际项目，首先需要确定项目所属的学习任务，然后根据任务选择合适的算法，以下是常见机器学习算法及其适用任务的表格：
| 模型 | 学习任务 |
| — | — |
| 最近邻 | 分类 |
| 朴素贝叶斯 | 分类 |
| 决策树 | 分类 |
| 分类规则学习器 | 分类 |
| 线性回归 | 数值预测 |
| 回归树 | 数值预测 |
| 模型树 | 数值预测 |
| 神经网络 | 双重用途 |
| 支持向量机 | 双重用途 |
| 关联规则 | 模式检测 |