机器学习基础：分类、聚类与SVM详解

机器学习简明原理.docx是一份基于IBM大数据学习文档整理而成的教程，作者韩笑琳深入浅出地介绍了机器学习的基本概念和应用方法。本文主要围绕以下几个核心知识点展开： 1. **机器学习的定义**： 机器学习是一种数据分析技术，它通过从大量数据中自动学习模式和规律，无需显式编程，来解决各种问题。这种学习过程可以包括分类、聚类、回归和关联分析等任务。 2. **分类算法**： - **K近邻(KNN)**：基于样本间的相似性进行预测，最近邻居的标签决定新样本的类别。 - **决策树**：一种树状模型，通过一系列规则或属性选择来做出决策。 - **朴素贝叶斯**：基于概率论的简单分类器，假设特征之间相互独立。 - **逻辑回归**：用于二分类问题，通过线性模型预测概率。 - **支持向量机(SVM)**：经典的分类算法，通过找到最优分类边界（支持向量）来实现高准确性和泛化能力。 3. **支持向量机(SVM)**： SVM的核心思想是最大化支持向量（距离分类超平面最近的数据点）到分类边界的间隔，这有助于提高模型的鲁棒性和防止过拟合。间隔最大化确保了模型在不同类别间的区分度，如图1所示，超平面1优于超平面2是因为其间隔更大。 4. **回归分析**： - **线性回归**：预测连续变量的基础模型，通过拟合线性关系。 - **岭回归**：正则化的线性回归，减少过拟合。 - **Lasso**：另一种正则化方法，通过稀疏解惩罚模型复杂度。 - **树回归**：使用决策树结构进行回归预测，如随机森林。 5. **聚类算法**： - **K-Means**：基础的划分方法，将数据分成固定数量的簇，每个簇内的对象相似。 - **K-Means变形算法**：如DBSCAN（密度聚类）、谱聚类等，扩展了K-Means的适用范围。 6. **关联分析**： - **Apriori**：发现频繁项集的算法，如购物篮分析中的啤酒与尿布定律。 - **FP-growth**：基于频繁模式挖掘的高效算法。 这份文档提供了对机器学习基本概念和技术的全面概述，适合初学者理解和入门，同时对于理解和支持向量机这类关键算法的原理具有重要的指导作用。通过实际案例，读者可以更好地掌握这些方法在实际问题中的应用。