机器学习前面的知识

  大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为优快云博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。

  本文主要介绍了机器学习前面的知识,希望能对学习机器学习的同学们有所帮助。

1. 基础知识

  • 1.机器学习的两大类任务:回归和分类(还有其他,本文仅讨论回归和分类)
  • 2.过拟合:在训练集表现很好,但在测试集表现比较差;欠拟合:对于训练好的模型,若在训练集表现差,在测试集表现同样会很差,这可能是欠拟合导致。对于过拟合和欠拟合问题有如下判断解决方法:
    • 对于任意一个模型理论上都可以画出如下的模型复杂度曲线,横轴为复杂度(回归问题为几次方,knn为k等),纵轴为准确率(回归可以为R^2,MSE等,分类如分类准确率、查准率等)在这里插入图片描述
      机器学习的目的就是找到泛化能力最好的地方。
      # 模型复杂度曲线(超参数-准确度曲线)-以决策树为例
      
      from sklearn.datasets import load_breast_cancer
      from sklearn.model_selecti
### 机器学习算法、知识发现与数据挖掘的技术原理及应用 #### 一、技术背景概述 在当今的大数据分析时代,机器学习算法成为实现自动化决策和支持复杂模式识别的关键手段之一。通过构建模型来解析海量的信息集合,不仅能够揭示隐藏于其中的知识结构,而且可以预测未来趋势并辅助制定策略。 #### 二、核心概念阐述 ##### (一)机器学习算法 机器学习是一门多学科交叉的科学,涉及概率论、统计学、逼近理论等领域的内容。其主要目标是从大量历史样本中自动获取规律,并利用这些规律对未来事件做出推断或判断。常见的监督式方法有支持向量机(SVM)[^1]、随机森林(Random Forests),而无监督方式则包括聚类(Clustering)分析等;此外还有半监督学习以及强化学习等多种形式。 ##### (二)知识发现过程(Knowledge Discovery Process, KDP) 这是一个从原始资料经过预处理(Preprocessing)、转换(Transforming)直至最终形成有用信息的过程。具体来说,在初始阶段要清理噪声点(Cleaning Noisy Points)并对缺失值(Missing Values)加以填补;接着采用特征选择/提取(FEATURE SELECTION / EXTRACTION)减少维度冗余度(Dimensionality Redundancy Degree);最后运用关联规则(Association Rules)挖掘潜在联系或者依赖关系(Potential Links Or Dependencies)。 ##### (三)数据挖掘(Data Mining) 作为连接计算机科学技术同商业智能(Business Intelligence)之间的桥梁纽带,旨在探索未知但有价值的模式(Model Patterns)。除了前面提到过的分类(Classification)之外,还涉及到回归(Regression Analysis)估计数值型变量间的关系强度(Intensity Of Relationship Between Numerical Variables); 时间序列(Time Series Forecasting)用于短期天气预报(Long-term Weather Prediction)或是股票价格变动趋势(Trend In Stock Price Changes Over Time). #### 三、典型应用场景举例说明 ###### (a). LightGBM应用于鸢尾花Iris数据集分类实战 LightGBM作为一种梯度提升框架(Gradient Boosting Framework), 它采用了直方图算法(Histogram Algorithm)加速训练速度的同时保持较高的精度水平。对于像鸢尾花这样的生物物种鉴定任务(Iris Species Identification Task),该算法可以通过调整参数设置达到很好的泛化能力(Generalization Ability),从而提高分类准确性[^3]. ```python import lightgbm as lgb from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载鸢尾花数据集 data = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2) # 创建LGBMClassifier对象 clf = lgb.LGBMClassifier() # 训练模型 clf.fit(X_train, y_train) # 预测测试集标签 y_pred = clf.predict(X_test) print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred)}') ``` ###### (b). KNN算法在多个领域的广泛应用 K近邻(K-nearest neighbors,KNN)是一种简单却有效的非参数化方法(non-parametric method),特别适合用来处理那些边界模糊不清(class boundaries are not well defined)的情况。比如在网络入侵检测(Network Intrusion Detection Systems,NIDS)方面,当遇到新型攻击手法(New Attack Vectors)时,如果事先积累了足够的异常行为范例(Exceptional Behavior Examples),那么就可以依靠距离度量函数(distance metric function)找到最相似的历史记录(similar historical records),进而作出合理的响应措施(reasonable response actions)[^2].
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