36、机器学习自动化工作负载管理与无线多用户检测技术

机器学习自动化工作负载管理与无线多用户检测技术

1. 机器学习算法介绍

1.1 朴素贝叶斯算法

当输入相互独立时，可使用朴素贝叶斯技术解决问题。给定一组已知类别的事物及其特征向量，目标是建立规则，以便根据未来事物的特征向量将其分配到相应类别。这种有监督分类问题很常见，而朴素贝叶斯方法是其中重要的一种，它也被称为简单贝叶斯、基本贝叶斯和独立贝叶斯。该方法具有以下优点：
- 易于构建，无需复杂的迭代参数估计过程，可快速应用于大型数据集。
- 易于解释，即使不熟悉分类器开发的用户也能理解其分类原理。

1.2 支持向量机

支持向量机将数据绘制在 n 维空间中，然后通过划分不同类别来进行有监督学习分类。具体步骤如下：
1. 在 n 维空间中绘制数据。
2. 划分不同类别，绘制称为超平面的线来分隔这些类别。
3. 寻找具有最大间隔的类别，即离超平面最近的数据点与超平面之间距离最大的类别。支持向量就是单个观测值的坐标，支持向量机是能最佳分隔两类数据的边界（超平面/线）。

1.3 Apriori 算法

在 Apriori 算法中，若考虑 n 项集，则会生成 n 条规则。需要从这些规则中找到支持度和置信度更高的规则，具体操作步骤如下：
1. 生成支持度更高的频繁项集。
2. 根据项的划分更改规则，以提高置信度。

2. 机器学习背景与应用

机器学习使项目无需针对特定数据集进行明确定制就能学习。它是模型驱动工程的一部分，引入了新的模型构建活动类别，可改变软件开发生命周期。目前，机器学习正逐渐融入大型机系统，例如 Zem