图解机器学习总结——1、基本概念
时间:2022-05-04
本文章向大家介绍图解机器学习总结——1、基本概念,主要内容包括一、机器学习的概念、1.2、无监督学习、1.3、强化学习、二、机器学习中的典型任务、2.2、分类、2.3、异常检测、2.4、聚类、2.5、降维、三、机器学习的方法、3.2、生成式分类、四、机器学习中的各种模型、2、核模型、3、层级模型、基本概念、基础应用、原理机制和需要注意的事项等,并结合实例形式分析了其使用技巧,希望通过本文能帮助到大家理解应用这部分内容。
序言:近期主要帮同事讲解《图解机器学习》,刚拿到这本书觉得内容相比较平常使用的机器学习算法,很多地方讲解得比较奇怪,在认真的读完后,觉得还是有很多重要的东西,因此读了书就想把知识点整理出来,加上一些自己对各种算法的认识,因此这个系列里面有一些个人的理解,若有不对的地方,还请不吝指出,谢谢。
一、机器学习的概念
对于机器学习概念的理解,机器学习主要是从大量的数据中找到数据中潜在的模式或者规律,并利用这样的模式或者规律作用于一些未知的数据。根据数据形式的不同,可以将机器学习分为:
- 监督学习。
- 无监督学习。
- 强化学习。
1.1、监督学习
1.2、无监督学习
1.3、强化学习
强化学习的数据形式与监督学习一致,但是在学习的过程中,不要通过标签评价学习的效果,而是通过自己对预测的结果进行评估。强化学习在机器人的自动控制、计算机游戏中的人工智能等方面有着广泛的应用。
二、机器学习中的典型任务
在机器学习中,典型的任务包括
- 回归
- 分类
- 异常检测
- 聚类
- 降维
2.1、回归
2.2、分类
2.3、异常检测
2.4、聚类
聚类也是一类无监督学习问题,是将样本划分到不同的类别中。
常用的聚类算法有:K-Means,谱聚类等。
2.5、降维
降维,是指从高维数据中提取出关键的信息,将其转换为易于计算的低维问题,进而对其进行求解。降维可以分为无监督的降维和有监督的降维。
常用的降维算法有:PCA,SVD等。
三、机器学习的方法
在机器学习中,对于分类问题,通常可以分为两种不同的学习的方法,即:
- 判别式分类
- 生成式分类
3.1、判别式分类
3.2、生成式分类
四、机器学习中的各种模型
1、线性模型
2、核模型
'''
Date:20160409
@author: zhaozhiyong
'''
import matplotlib.pyplot as plt
import math
def cal_Gaussian(x, c=0, h=1):
molecule = (x - c) * (x - c)
denominator = 2 * h * h
return math.exp(-molecule / denominator)
x = []
for i in xrange(-40,40):
x.append(i * 0.5);
score_1 = []
score_2 = []
score_3 = []
score_4 = []
for i in x:
score_1.append(cal_Gaussian(i,0,1))
score_2.append(cal_Gaussian(i,5,1))
score_3.append(cal_Gaussian(i,0,3))
score_4.append(cal_Gaussian(i,5,3))
plt.plot(x, score_1, 'b--', label="c=0,h=1")
plt.plot(x, score_2, 'k--', label="c=5,h=1")
plt.plot(x, score_3, 'g--', label="c=0,h=3")
plt.plot(x, score_4, 'r--', label="c=5,h=3")
plt.legend(loc="upper right")
plt.xlabel(r"time(hour)")
plt.ylabel("score")
plt.show()
3、层级模型
与参数相关的非参数模型,称为非线性模型。在非线性模型中,有一类是层级模型。层级模型中典型的是神经网络模型。
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