2、机器学习与Scala语言的深度解析

机器学习与Scala语言的深度解析

1. 为何需要机器学习

近年来，数字设备数量呈爆炸式增长，产生了海量的数据。从大量数据集中提取知识的需求和紧迫性，就如同从矿山中提取贵金属，甚至是从石头中挤出血液一样。知识常被定义为一种模型，随着新数据的出现，该模型可以不断更新或调整。模型具有明显的领域特异性，涵盖信用风险评估、人脸识别、服务质量最大化、疾病病理症状分类、计算机网络优化、安全入侵检测，以及客户在线行为和购买历史等多个领域。

机器学习问题主要分为以下几类：
- 分类 ：目的是从历史数据中提取知识。例如，通过收集患者的体温（连续变量）、鼻塞程度（离散变量，分为高、中、低）和实际诊断结果（流感）等信息，创建一个模型，如“如果体温 > 102 且鼻塞程度为高，那么患者患有流感（概率 0.72）”，医生可以在诊断中使用该模型。
- 预测 ：在使用历史观测数据对模型进行训练和验证后，可用于预测某些结果。医生收集患者的症状，如体温和鼻塞情况，以预测患者的健康状况。
- 优化 ：一些全局优化问题使用传统的线性和非线性优化方法难以解决。机器学习技术提高了优化方法收敛到解决方案的可能性（智能搜索）。例如，应对新病毒的传播需要优化一个可能随着更多症状和病例的发现而不断演变的过程。
- 回归 ：是一种特别适用于连续模型的分类技术。线性（最小二乘法）、多项式和逻辑回归是最常用的技术，用于将参数模型或函数 $y = f(x)$，$x = {x_i}$ 拟合到数据集。回归有时被视为分类的一种特殊情况，其输出变量是连续的，而不是分类的