24、人工智能与机器学习技术综合解析

人工智能与机器学习技术综合解析

1. 数据收集与处理

在人工智能领域，高效利用从大量原始信息中提取的干净数据是关键。数据收集是数据生命周期的初始阶段，全球有多种有效的数据收集方法。其中，网络抓取是一种常见的从海量数据中获取信息的技术，它是一个自动化系统，可从互联网上提取数据。Python 语言凭借其丰富的库支持，能够实现网络抓取以收集互联网数据。

1.1 网络抓取操作步骤

1. 确定目标网站：明确要从哪个网站获取数据。
2. 分析网页结构：了解网页的 HTML 结构，确定需要提取的数据所在位置。
3. 选择合适的 Python 库：如 BeautifulSoup、Scrapy 等。
4. 编写代码：使用所选库编写代码，发送请求并解析网页内容，提取所需数据。
5. 存储数据：将提取的数据存储到本地文件或数据库中。

2. 疾病分析与机器学习应用

以 COVID - 19 分析为例，运用多种机器学习技术对疾病症状进行分析。具体技术包括多元回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和逻辑回归等。通过这些技术，结合测定系数和均方误差等指标进行评估。同时，使用假设检验确定至少一个特征是否对疾病诊断有用，并通过特征选择过程确定导致病毒的最显著症状。最后，使用不同的可视化方法对模型预测结果进行分析。

2.1 机器学习技术分析疾病症状步骤

1. 数据收集：收集 COVID - 19 患者的症状数据。
2. 数据预处理：清洗、转换和归一化数据。
3. 模型选择：根据数据特点和分析目标选择合适