机器学习入门:基本概念与算法概览
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更新于2024-08-13
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"本次目标-机器学习综述"
在机器学习领域,理解并掌握相关的基本概念和常用方法是至关重要的。首先,机器学习是通过让计算机从数据中学习规律,从而实现对未知数据的预测或分类。在这个过程中,数学基础扮演着关键角色,特别是高等数学知识,如微积分、线性代数和概率论,它们是理解和推导机器学习算法的基础。
本次学习目标主要分为四部分。第一,理解机器学习的基本概念,包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是指通过已有的带标签数据来训练模型,如K近邻(KNN)、回归、支持向量机(SVM)、决策树和朴素贝叶斯等。无监督学习则是在没有标签的情况下寻找数据的内在结构,例如聚类。强化学习是通过与环境交互,通过试错来学习最佳策略。
第二,掌握极大似然估计,这是一种统计学方法,用于估计参数最可能的值,使得观察到的数据出现的概率最大。在机器学习中,极大似然估计常用于模型参数的初始化或优化。
第三,学习梯度下降法,这是优化算法的一种,用于寻找损失函数的局部最小值。它通过迭代更新参数来逐步减小损失,是许多机器学习模型训练的核心算法。
第四,了解最小二乘法,这是一种用于线性回归的常用方法,通过最小化预测值与实际值之间的残差平方和来找到最佳拟合线。最小二乘法的目标函数是误差平方和,解法可以是闭式解,也可以通过梯度下降等迭代方法求解。
此外,期望最大化算法(EM算法)也是机器学习中的重要算法,特别是在处理缺失数据或混合模型时。EM算法包含E步(期望)和M步(最大化),通过交替迭代优化模型的参数,直到收敛。
在评估模型性能时,交叉验证是一种常用方法,如10折交叉验证。它将数据集划分为10个部分,每次使用9部分训练模型,1份进行验证,最后综合所有验证结果来评估模型的泛化能力。这种方法可以避免过拟合,提供更稳定可靠的模型性能估计。
除了10折交叉验证,还有 Holdout 验证,即随机划分数据集,一部分用于训练,另一部分用于验证。K折交叉验证则是更为普遍的选择,因为它可以更充分地利用数据,减少随机性对结果的影响。
通过这些基础知识的学习和实践,可以建立起对机器学习的全面理解,并为进一步深入研究和应用打下坚实的基础。
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