20、机器学习在药物成瘾预测与孟加拉语手写数字识别中的应用

机器学习在药物成瘾预测与孟加拉语手写数字识别中的应用

1. 机器学习算法概述

在机器学习领域，有多种算法可用于不同的任务，如分类和回归。以下是几种常见算法的介绍：

1.1 逻辑回归

逻辑回归属于监督学习模型，是一种流行且有效的机器学习技术。它可通过一组感兴趣的独立因素来预测分类因变量。与线性回归不同，逻辑回归主要用于解决分类问题，而线性回归用于解决回归问题。逻辑回归使用似然和对数几率，通常不适合多类分类，需进行修改以处理多类任务，常见方法是将问题分解为多个二分类任务。其可能的公式为：
[
\ln\left(\frac{p}{1 - p}\right) = \beta_0 + \beta_1x
]

1.2 高斯朴素贝叶斯

该算法适用于连续数据和高斯正态分布，是基于贝叶斯定理的监督学习算法，主要依赖条件概率和贝叶斯定理两个公式。条件概率描述在一个事件发生的情况下另一个事件发生的可能性，当特征较多时可使用该方法。其分类策略简单且结果准确，公式如下：
条件概率或贝叶斯定理公式：
[
P(A|B) = \frac{P(B|A) \times P(A)}{P(B)}
]
高斯朴素贝叶斯公式：
[
P(x_i|y) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_y^2}}e^{-\frac{(x_i - \mu_y)^2}{2\sigma_y^2}}
]

1.3 支持向量机（SVM）

SVM是监督学习中常用的方法，可用于解决分类和回归问题，主要用于解决分类问题。其目标是找到最优决策边界