6、机器学习与MLOps基础入门

最新推荐文章于 2025-12-04 22:05:42 发布
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分类专栏： MLOps实战：从理论到落地 文章标签： 机器学习 MLOps 数据科学
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机器学习与MLOps基础入门

1. 机器学习核心概念

1.1 机器学习定义

机器学习指计算机无需明确编程就能执行任务的能力，它通过从数据中“学习”来实现这一目标。例如，一个机器学习模型可以根据身高预测体重，它能从25000条观测数据中“学习”，进而做出预测。

1.2 机器学习类别

机器学习主要分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习，具体内容如下表所示：
| 类别 | 说明 | 示例 |
| — | — | — |
| 监督学习 | “标签”已知，模型从历史数据中学习 | 根据身高和体重的历史数据预测体重 |
| 无监督学习 | 用于“发现”标签 | 对NBA球员进行聚类 |
| 强化学习 | “智能体”探索环境以学习如何执行任务 | AWS DeepRacer系统训练模型车在赛道上行驶 |

1.2.1 监督学习

在监督学习中，“标签”是已知的，模型会依据历史数据进行学习。例如前面提到的根据身高预测体重的例子，身高和体重就是标签，25000条观测数据则属于历史数据。需要注意的是，所有机器学习都要求数据为数值形式，并且需要进行缩放。比如朋友说跑了50，但不清楚是50英里还是50英尺，这就是在进行预测前需要对数据进行缩放的原因。

1.2.2 无监督学习

无监督学习的作用是“发现”标签。以2015 - 2016赛季的NBA为例，计算机能够“学习”如何对不同的NBA球员进行分组。计算机基于对球员的四个属性（得分、篮板、盖帽和助攻）进行比较，在多维空间中，将彼此距离总和最小的球员归为一组并形成标签。像勒布朗·詹姆斯和凯文·杜兰特会被归为一组，因为他们

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5、Python与数学基础：从入门到机器学习必备知识
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本文介绍了支持向量机(SVM)的基本原理。SVM通过在样本空间中寻找最优划分超平面来实现分类，其核心思想是最大化分类间隔以提高泛化能力。关键概念包括：划分超平面的数学表示（由法向量和位移项定义）、支持向量（决定超平面位置的最近样本点）以及间隔（反映分类置信度）。SVM的基本型是一个凸二次规划问题，通过最小化法向量范数平方来最大化间隔，同时满足所有样本正确分类的约束条件。该方法具有理论严谨、模型稀疏、全局最优等优势，是经典的分类学习算法。
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损失函数（Loss Function）是机器学习中用于衡量模型预测值与真实值之间差异的函数，是优化算法的核心目标。通过最小化损失函数，模型逐步调整参数以提高预测准确性。通过组合现有函数或设计新公式满足特定需求。加权MSE：为不同样本分配不同权重。正则化损失：加入L1/L2惩罚项防止过拟合。
【机器学习三大范式对比总结】
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12-04 270
当初我学机器学习，一看到这些复杂的表格和术语就头疼。直到有一天，我意识到，这三种学习范式其实就像我们人类不同的学习方式，我才恍然大悟。现在，我希望以这段心路历程，带你用全新的视角理解它们。想象你被丢进一个完全陌生的市场，没有任何商品标签。你正在用什么范式面对你的知识、你的工作、你的人生困境呢？这个问题的答案，或许比任何算法选择都更有价值。所以，理解这三大范式，不仅仅是记住一张表格。它是在理解机器如何“学习”的同时，反过来。），你通过反复练习，学会从题目推导答案的。），自我完善，实现“举一反三”。
【模式识别与机器学习（14）】惰性学习kNN（聚类分析）【3】K-means算法中K值确定的五种方式
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【模式识别与机器学习（14）】K-means算法中K值确定教程
【机器学习】27 异常检测（密度估计）
weixin_54010404的博客
12-03 814
本文介绍了异常检测的基本概念和方法。主要内容包括：1) 异常检测基于密度估计，通过构建概率模型识别异常值；2) 使用高斯分布建模特征概率，介绍最大似然估计方法计算参数；3) 多特征异常检测算法及其实现流程；4) 评估方法，建议划分训练集、验证集和测试集；5) 比较异常检测与监督学习的适用场景；6) 特征选择策略，强调特征分布分析和错误分析的重要性。文章指出异常检测适用于异常类型未知或样本稀少的情况，而监督学习更适合已知异常类型且有充足标注数据的场景。
贝叶斯学习
weixin_61562383的博客
12-03 1015
贝叶斯学习的核心不是直接判断“它是A还是B”，而是计算“它是A的概率是多少，它是B的概率是多少”，然后选概率大的那个。Pci​∣x∝Px∣ci​Pci​Pci​xci​Px∣ci​ci​xPci​∣xxci​结论： 贝叶斯分类器的训练过程，本质上就是在统计数据，估计先验概率和似然概率。
Day 27 通用机器学习流水线
2501_91861351的博客
12-03 871
表示客户是否会违约，其他列既有连续变量（年收入、信用分等），也有有序/无序的分类变量（工作年限、贷款用途等）。这个数据结构很典型，适合演示如何一步步搭建通用流水线。分开，再立刻切分训练集与测试集。这样做是为了保证测试集始终像“真实新数据”，不会在预处理阶段被我们提前看过。负责把不同的 transformer 分别用在对应列上，再拼成新的特征矩阵；这里记录耗时、输出分类报告和混淆矩阵，方便与未来的改动做对比。我们继续沿用信贷违约数据。下面写一个辅助函数。就能驱动整条流水线。训练时，流水线会先在。
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