3、机器学习算法与滑坡实时监测预警

机器学习算法与滑坡实时监测预警

1. 机器学习算法概述

机器学习算法是解决各种复杂问题的强大工具，主要包括以下几种类型：
- 监督学习 ：使用标记数据集训练算法，以准确分类数据或预测结果。在输入数据进入模型时，模型会调整权重，直到拟合适当。常见方法有逻辑回归、反向传播神经网络等。通过以下步骤可完成监督学习：
1. 准备标记好的数据集。
2. 选择适合的监督学习算法，如逻辑回归。
3. 将数据集输入模型进行训练。
4. 调整模型权重，进行交叉验证，避免过拟合或欠拟合。
5. 使用训练好的模型进行预测。
- 无监督学习 ：分析和聚类未标记的数据集，发现隐藏模式或数据分组。常用于探索性数据分析、交叉销售策略、客户细分等。常见方法有k - 均值聚类、Apriori算法和奇异值分解。操作步骤如下：
1. 准备未标记的数据集。
2. 选择无监督学习算法，如k - 均值聚类。
3. 运行算法对数据进行聚类。
4. 分析聚类结果，提取有价值的信息。
- 半监督学习 ：介于监督学习和无监督学习之间，使用较小的标记数据集指导从较大的未标记数据集中进行分类和特征提取。主要算法有图推理和拉普拉斯支持向量机。操作步骤：
1. 准备少量标记数据集和大量未标记数据集。
2. 选择半监督学习算法，如图推理。
3. 利用标记数据集指导对未标记数据集的处理。
4. 训练模型并进行预测。
- 强化学习 ：基于动作、状态和奖励。智能体通过在环