机器学习基础知识与知识发现

"知识发现的方法-机器学习PPT" 在机器学习领域，知识发现是一个关键的过程，它涉及到从大量数据中自动提取有用的信息和知识。本资料主要探讨了两种方法：统计方法和机器学习方法。 统计方法是知识发现的传统手段，尤其是在大数据分析中。统计学关注样本趋向于无穷大时的理论，比如极限定理。在这个过程中，通常分为三个步骤：首先，搜索和收集数据；其次，对数据进行分析，如描述性统计、推断性统计等；最后，基于数据分析结果进行推理，得出结论。此外，统计方法还包括模糊集理论，用于处理不确定性和不精确数据，以提供更为灵活的决策支持。 机器学习作为人工智能的重要组成部分，其定义是通过经验改善系统的性能，使系统在处理相同或相似任务时表现得更好或更有效率。机器学习的重要性在于，它构成了现代智能系统的基础，并在许多领域如信息检索中发挥着关键作用。 机器学习的任务可以理解为，基于有限的样本集来推断整个世界的模型。这里的样本集是观察到的世界的一个有限子集，而机器学习的目标是构建一个模型，该模型不仅适用于已知样本，还能泛化到未知数据。 机器学习涉及三个核心要素：一致性假设、样本空间划分和泛化能力。一致性假设意味着样本集和世界具有相同的基本属性，例如数据分布。样本空间划分则涉及到如何通过分类算法将数据划分到不同的类别中，如通过超平面进行区分。泛化能力是衡量模型性能的关键，指模型在未见过的数据上的表现，这是评估学习算法好坏的重要标准。 在机器学习发展的不同阶段，这三个要素的研究重点有所不同。早期的研究更多关注如何划分样本，80年代以后，泛化能力成为研究的热点。近年来，随着数据量的爆炸式增长，一致性假设，尤其是如何在不同任务或领域间转移学习，即Transfer Learning，成为了新的研究焦点。Transfer Learning允许模型利用已有的学习经验来解决新问题，提高学习效率和性能。 知识发现的方法包括统计学和机器学习，它们在理解和挖掘数据潜在价值方面起着至关重要的作用。机器学习通过不断地学习和优化，能够在不断变化的环境中适应并提高其预测和决策能力，从而在各种应用场景中展现其强大的潜力。