机器学习算法实战:回归、分类和聚类的终极指南

发布时间: 2024-08-25 09:41:34 阅读量: 20 订阅数: 16
![机器学习算法实战:回归、分类和聚类的终极指南](https://img-blog.csdnimg.cn/20190812170405228.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMzM3MjA2,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 机器学习算法概述 机器学习算法是一种计算机程序,它可以从数据中学习,并做出预测或决策。它们是人工智能(AI)领域的一个关键组成部分,在各种应用中得到广泛使用,例如预测性建模、异常检测和图像识别。 机器学习算法通常分为三类: * **监督学习:**算法从标记数据中学习,其中输入数据与预期输出相关联。 * **无监督学习:**算法从未标记的数据中学习,其中输入数据不与预期输出相关联。 * **强化学习:**算法通过与环境交互并获得反馈来学习,从而最大化其奖励。 # 2. 回归算法 回归算法是一种机器学习算法,用于预测连续值的目标变量。回归算法的目标是找到一个函数,该函数可以根据输入变量预测目标变量的值。 ### 2.1 线性回归 线性回归是最简单的回归算法之一。它假设目标变量与输入变量之间的关系是线性的。 #### 2.1.1 线性回归模型 线性回归模型表示为: ``` y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn ``` 其中: * y 是目标变量 * x1、x2、...、xn 是输入变量 * β0、β1、...、βn 是模型参数 #### 2.1.2 线性回归算法 线性回归算法的目标是找到一组参数 β0、β1、...、βn,使模型与训练数据拟合得最好。这可以通过最小化残差平方和(RSS)来实现,即: ``` RSS = Σ(y - ŷ)^2 ``` 其中: * y 是实际目标值 * ŷ 是模型预测值 求解 RSS 的最小值可以得到线性回归模型的参数。 #### 2.1.3 线性回归评估 线性回归模型的评估指标包括: * 均方误差(MSE):MSE 是模型预测值与实际目标值之间的平均平方差。 * 平均绝对误差(MAE):MAE 是模型预测值与实际目标值之间的平均绝对差。 * 决定系数(R^2):R^2 表示模型解释目标变量变异的比例。 ### 2.2 逻辑回归 逻辑回归是一种广义线性模型,用于预测二分类的目标变量。它假设目标变量服从伯努利分布。 #### 2.2.1 逻辑回归模型 逻辑回归模型表示为: ``` p = 1 / (1 + e^(-(β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn))) ``` 其中: * p 是目标变量为 1 的概率 * x1、x2、...、xn 是输入变量 * β0、β1、...、βn 是模型参数 #### 2.2.2 逻辑回归算法 逻辑回归算法的目标是找到一组参数 β0、β1、...、βn,使模型与训练数据拟合得最好。这可以通过最大化似然函数来实现,即: ``` L = Π(p^y * (1 - p)^(1 - y)) ``` 其中: * y 是实际目标值 * p 是模型预测的概率 求解似然函数的最大值可以得到逻辑回归模型的参数。 #### 2.2.3 逻辑回归评估 逻辑回归模型的评估指标包括: * 精度:精度是模型正确预测目标变量的比例。 * 召回率:召回率是模型正确预测正例的比例。 * F1 分数:F1 分数是精度和召回率的调和平均值。 # 3. 分类算法 分类算法是机器学习中另一类重要的算法,用于将数据点分配到预定义的类别或标签。与回归算法不同,分类算法处理的是离散输出,而不是连续输出。 ###
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