37、机器学习分类算法在音乐与医疗数据中的应用

机器学习分类算法在音乐与医疗数据中的应用

一、音乐分类算法对比

在音乐分类任务中，对10种音乐类型进行分类，采用了softmax函数。模型经过700个训练周期后，在测试集上取得了高达93%的准确率，测试结果可通过混淆矩阵查看。

通过图形化展示复杂模型的结果十分有趣。建议使用图形化方法来理解模型的工作原理，这有助于更好地把握模型。观察模型的交叉熵损失（绿色），它会随着每个训练周期不断下降，这表明模型在朝着预期的方向学习。不过，仅这一点不能说明模型就足够优秀，还需观察验证集的损失（蓝色）。验证集损失与训练集损失趋势一致，但值通常更大，这是因为验证集对于模型来说是相对新的数据，所以损失会增加。准确率（红色）和验证集准确率（黄色）也有类似情况。

在对比几种基本分类算法时，性能排序为：线性判别分析（LDA）< 二次判别分析（QDA）< K近邻算法（KNN）< 神经网络。神经网络以约93%的准确率取得了最佳效果，考虑到其网络结构相对简单，这样的结果相当出色。

LDA与逻辑回归密切相关，它是一种参数分类算法，假设决策边界是线性的。逻辑回归更适用于二分类问题，而LDA可处理多分类的线性边界问题。KNN是一种非参数算法，不对决策边界的形状做任何假设。QDA介于线性的LDA和非参数的KNN之间，假设决策边界为二次曲线，能平衡LDA的低偏差和KNN的高偏差。

神经网络在处理复杂任务时非常有效且准确，但它就像一个黑盒，虽然可以微调以获得高精度结果，但难以了解其学习过程，这仍是一个研究领域。此外，神经网络的计算复杂度较高，如果没有进行高效的微调，训练会面临很大挑战。例如，一个相对简单的神经网络，处理小规模数据集时需要计算超过757,000个参数，耗