知识图谱与机器学习基础解析

"这篇资源是关于人工智能的导论笔记，主要涵盖了知识图谱和机器学习两大部分。笔记适合自学和整理使用，旨在帮助理解这两领域的核心概念和技术。" 一、知识图谱 知识图谱是一种将知识以图形形式表示的方法，它通过节点（实体）和边（关系）构建起一个语义网络，揭示不同实体之间的复杂联系。在知识图谱中，数据被分为两个层次：模式层和数据层。模式层描述了数据的组织结构，依据本体论思想构建数据模型，而数据层则包含具体的事实信息。知识图谱的构建有两种方式，一种是从上至下，先设计数据模型再填充数据；另一种是从下至上，先收集数据再归纳模型。 二、知识图谱的数据存储与构建过程 知识图谱的构建涉及到知识提取、知识融合（实体对齐）、数据模型构建和质量评估等步骤。数据存储通常需要适应知识图谱的复杂结构，如采用NoSQL数据库或特定的知识图谱存储系统。构建过程中，实体对齐是确保不同来源数据一致性的重要环节。 三、机器学习 机器学习是让模型通过学习数据来提升其预测能力的技术。其中涉及的关键概念包括数据集、样本、属性（特征）、特征向量、学习（训练）、训练数据和误差等。机器学习主要分为监督学习、无监督学习和半监督学习： 1. 监督学习：如分类（决策树、贝叶斯、SVM、逻辑回归）和回归（线性回归、岭回归、Lasso回归）问题，用于有标签数据的训练。 2. 无监督学习：如聚类算法，用于发现数据内部的结构和规律。 3. 半监督学习：在少量标注数据和大量未标注数据的情况下进行学习，包括数据采集、处理、特征工程和模型构建等步骤。 四、机器学习流程 机器学习流程通常包括数据采集、数据预处理、特征工程、模型建立、模型训练、模型优化（如参数调整）、模型融合以及模型评估。评估方法如10折交叉验证，确保模型的泛化能力。 这篇笔记总结提供了人工智能领域基础知识图谱和机器学习的全面概述，对于初学者或希望深入理解这两个主题的人来说是宝贵的参考资料。