7、机器学习：强化学习、数据挖掘框架与Python库的综合指南

机器学习：强化学习、数据挖掘框架与Python库的综合指南

1. 强化学习技术示例

强化学习是机器学习的一个重要分支，以下是一些常见的强化学习技术：
- Markov决策过程
- Q学习
- 时序差分方法
- 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。许多专家为规范方法和定义构建机器学习系统的最佳实践做出了大量努力。在过去十年中，机器学习领域对不同行业、企业和组织变得非常重要，因为它能够从大量数据中提取有价值的信息。此前，这些数据要么未被使用，要么未被充分利用来学习趋势/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，机器学习领域于20世纪80年代初出现并取得了巨大的发展。随着该领域的出现，不同的过程框架也应运而生。这些过程框架指导并承载着机器学习任务及其应用。人们努力使用数据挖掘过程框架来指导在大量数据上实施数据挖掘。

主要有三种数据挖掘过程框架在数据挖掘专家/研究人员中最为流行和广泛应用，用于构建机器学习系统：
- 数据库中的知识发现（KDD）过程模型
- 跨行业数据挖掘标准过程（CRISP - DM）
- 采样、探索、修改、建模和评估（SEMMA）

2.1 数据库中的知识发现（KDD）

KDD指的是从数据中发现有用知识的整体过程，由Fayyad等人于1996年提出。它是多种数据管理技术的集成，如数据仓库、统计机器学习、决策支持、可视化和并行计算。顾名思义，KDD专注于从数据中发现知识的整体过程，涵盖了数据的整个生命周期。这包括数据的存储方式、访问方式、