26、机器学习基础与Scikit - Learn库的应用

机器学习基础与Scikit - Learn库的应用

1. 机器学习基础概念

1.1 降维算法介绍

在处理高维数据时，降维算法的作用尤为明显。例如，当我们想要可视化一个包含100或1000个特征的数据集内的重要关系时，可视化1000维的数据是一项挑战。此时，使用降维技术将数据降至二维或三维是一种有效的解决办法。

重要的降维算法包括主成分分析（PCA）以及各种流形学习算法，如Isomap和局部线性嵌入等。

1.2 机器学习方法分类

机器学习方法主要分为监督学习和无监督学习，具体如下：
| 学习类型 | 子类型 | 描述 |
| ---- | ---- | ---- |
| 监督学习 | 分类 | 基于标记的训练数据预测离散类别标签的模型 |
| 监督学习 | 回归 | 预测连续标签的模型 |
| 无监督学习 | 聚类 | 检测并识别数据中不同组别的模型 |
| 无监督学习 | 降维 | 检测并识别高维数据中低维结构的模型 |

2. Scikit - Learn库简介

2.1 Scikit - Learn概述

Scikit - Learn是一个提供大量常见机器学习算法高效实现的Python库。它具有简洁、统一和精简的API，以及实用且完整的在线文档。一旦掌握了Scikit - Learn对一种模型的基本使用和语法，切换到新的模型或算法就非常简单。

2.2 Scikit - Learn的数据表示

2.2.1 数据作为表格

在Scikit - Lea