txt免费全本电子书软件下载网站,微网站建设方案书,邢台网页设计,杨凌住房和城乡建设局网站文章目录 课本习题监督学习的例子过拟合和欠拟合常见损失函数#xff0c;判断一个损失函数的好坏无监督分类#xff1a;kmeans无监督分类#xff0c;Kmeans 三分类问题变换距离函数选择不同的起始点 重点回顾1. 监督学习、半监督学习和无监督学习的定义2. 判断学习场景3. 监… 文章目录 课本习题监督学习的例子过拟合和欠拟合常见损失函数判断一个损失函数的好坏无监督分类kmeans无监督分类Kmeans 三分类问题变换距离函数选择不同的起始点 重点回顾1. 监督学习、半监督学习和无监督学习的定义2. 判断学习场景3. 监督学习主要研究的问题什么是分类问题、回归问题无监督学习主要研究问题聚类与降维 重点 了解掌握机器学习中监督学习、无监督学习和半监督学习的概念 什么是监督学习、无监督和半监督根据场景判断属于哪种学习模式监督学习的主要研究问题分类/回归 什么是分类问题什么是回归问题无监督学习的主要研究问题聚类/降维什么是聚类什么是降维 课本习题
监督学习的例子 过拟合和欠拟合 在机器学习中“损失”loss通常是用来衡量模型预测值与真实值之间差异的一个指标。 常见损失函数判断一个损失函数的好坏 缺乏对预测误差的合理度量 一般的损失函数应该能够反映模型预测值与真实值之间的差距从而指导模型进行优化。而这个函数只是简单地将 可能是模型的输出与导数 相加没有明确地体现出预测值与真实值的差异程度。 没有考虑数据的分布和特点 不同类型的数据可能具有不同的分布特点好的损失函数应该能够适应这些特点。例如对于具有长尾分布的数据可能需要使用对异常值不那么敏感的损失函数。 难以进行优化求解 在机器学习中我们通常使用优化算法如梯度下降法来最小化损失函数从而找到最优的模型参数。但是对于这个函数很难确定其梯度的形式也难以找到有效的优化方法。 无监督分类kmeans K-means 算法是一种无监督学习算法用于将数据分为(K)个聚类。以下是对该问题的解答过程
一、算法步骤 无监督分类Kmeans 三分类问题 变换距离函数 选择不同的起始点 重点回顾
1. 监督学习、半监督学习和无监督学习的定义
监督学习、半监督学习和无监督学习是机器学习中的三种主要学习方式它们在学习过程中对数据的依赖程度不同下面是它们的详细介绍 监督学习Supervised Learning 监督学习主要用于分类和回归任务。在监督学习中训练数据集是“带标签”的这意味着每一个输入数据样本都有一个对应的真实标签或目标值。模型的目标是通过学习输入与标签之间的映射关系从而能够对新的、未见过的数据进行预测。 例子 1.分类问题例如识别电子邮件是否为垃圾邮件标签为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。 2.回归问题例如预测房价给定房屋的面积、房间数、位置等特征预测其售价。 工作原理 在训练过程中监督学习算法会根据输入数据和对应的标签调整模型的参数如权重使模型的预测结果尽量接近真实标签。 半监督学习Semi-supervised Learning 半监督学习介于监督学习和无监督学习之间。在这种学习方式下训练数据集大部分是无标签的只有一小部分数据是带标签的。这类方法适用于标签数据获取成本较高或者标注数据难以获得的情境。通过结合无标签数据和少量的带标签数据半监督学习模型能够提高学习的效果。 例子假设你有大量的图片数据但只有少数的图片被标注了类别利用这些少量的标签数据以及大量未标注的数据来进行分类任务。 工作原理半监督学习利用少量标记数据来引导学习过程并结合无标签数据的特征分布进行训练。 无监督学习Unsupervised Learning 无监督学习是指在没有标签数据的情况下训练模型。这里的数据只有输入没有目标输出标签。无监督学习的目标是挖掘数据中的内在结构或模式通常用于数据的降维、聚类或异常检测等任务。 例子 聚类问题例如将客户根据购买行为分为不同的群体如高消费群体、中等消费群体、低消费群体。 降维问题例如使用主成分分析PCA对高维数据进行降维简化数据的复杂度。 工作原理无监督学习不依赖于标签数据而是通过分析数据中的相似性或差异性来进行学习。 总结对比
学习类型数据标签情况常见任务常见算法监督学习训练数据有标签分类、回归线性回归、支持向量机、决策树、神经网络半监督学习大部分数据无标签少量数据有标签适用于标注数据稀缺的情况自监督学习、图卷积网络、半监督神经网络等无监督学习训练数据无标签聚类、降维、异常检测等K均值聚类、PCA、DBSCAN、自编码器等
总结 监督学习通过大量带标签的数据来训练模型使其能够对新数据做出预测。 半监督学习在只有少量带标签数据和大量无标签数据的情况下训练模型弥补标注数据的不足。 无监督学习完全没有标签的数据模型主要关注数据本身的结构和模式如聚类和降维。
不同类型的学习方法适用于不同的应用场景。 2. 判断学习场景
要根据不同的场景判断使用哪种学习模式监督学习、半监督学习或无监督学习我们需要关注以下几个关键因素 1.是否有标签数据即每个数据点是否有明确的目标值或标签。 2.数据标签的可用性标签数据的数量和质量。 3.任务的目标是进行预测、分类还是探索数据中的模式。 下面是针对不同场景的分析和判断标准
学习类型场景特点应用场景判断标准例子监督学习- 数据有标签- 任务目标明确预测或分类- 数据量充足标签数据充分- 分类任务垃圾邮件识别、图像分类、疾病预测等- 回归任务房价预测、股票价格预测、销售量预测等- 数据集中的每个样本都有明确标签- 学习输入与输出之间的关系进行预测或分类- 图片分类根据图像及其类别标签如“猫”、“狗”训练模型进行分类- 房价预测根据房屋特征预测售价半监督学习- 大部分数据没有标签少部分数据有标签- 标签数据稀缺标注成本高- 需要利用无标签数据提升模型性能- 标签数据稀缺的任务- 图像/语音分类语音识别中的少部分标注样本- 文本分类少量新闻文章有标签- 大部分数据没有标签- 通过少量标注数据和大量未标注数据来提升模型效果- 网站分类大量网页中只有少部分网页有标签通过半监督学习分类网页内容- 医学影像分析利用少数标注的影像数据训练模型无监督学习- 数据没有标签- 目标是发现数据的潜在结构或模式非预测标签- 聚类市场细分、客户分群- 降维数据可视化、去噪等- 异常检测欺诈检测、网络入侵检测等- 数据没有标签- 任务目标是理解数据的结构或关系如聚类、降维或异常检测- 客户分群基于购买行为将客户分组以进行个性化营销- 降维通过PCA简化高维数据
总结根据场景选择学习模式
学习模式数据要求任务目标常见应用场景监督学习数据有标签任务是预测或分类学习输入与标签之间的关系进行预测或分类图像分类、房价预测、垃圾邮件检测等半监督学习大部分数据无标签少部分数据有标签利用少量标签数据和大量无标签数据提高学习效果图像/语音识别、文本分类、医学影像分析等无监督学习数据无标签任务是发现数据的内在结构或模式聚类、降维、异常检测等客户分群、降维、异常检测、市场分析等 如何判断使用哪种模式 有标签数据吗 是选择监督学习。否继续判断。 数据标注成本很高但有少量标签数据吗 是选择半监督学习。否选择无监督学习如果目标是探索数据的结构或发现潜在的模式。 3. 监督学习主要研究的问题
分类Classification
分类问题是指将输入数据映射到预定义类别的任务。分类任务的目标是根据已知的训练数据集来训练一个模型然后使用该模型预测新数据所属的类别标签。
分类任务主要研究的问题
类别不平衡问题在许多现实应用中某些类别的样本数远远多于其他类别导致模型的预测偏向于较为常见的类别。如何有效处理类别不平衡是分类任务中的一个关键问题。高维数据问题在许多任务中输入数据的特征维度可能非常高例如文本分类中的词袋模型、图像分类中的像素值。高维数据往往容易导致维度灾难curse of dimensionality需要采取降维或特征选择技术。模型复杂度与泛化能力的权衡在分类任务中过于复杂的模型可能会过拟合训练数据而简单的模型可能无法捕捉数据中的复杂模式。因此如何选择合适的模型以及进行正则化防止过拟合是一个重要的研究问题。模型评估与选择在分类问题中如何评估模型的好坏非常关键。除了传统的准确率accuracy我们还需要关注精确率precision、召回率recall、F1 值、ROC 曲线等评估指标特别是在类别不平衡的情况下。
常见的分类算法
逻辑回归用于二分类问题通过学习输入特征与类别之间的线性关系。决策树通过树状结构来决策直观且易于理解。支持向量机SVM通过寻找最优的超平面来分类适用于高维数据。K 最近邻KNN基于距离度量对样本进行分类。神经网络通过多个层级的非线性变换来学习复杂的分类边界。
示例应用
垃圾邮件识别将邮件分为“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”。图像分类例如将手写数字图片分类为数字 0 到 9。情感分析将文本分为正面、负面或中性情感类别。 回归Regression
回归问题是指预测一个连续的数值目标标签的任务。与分类不同回归任务的目标是找到输入数据和连续输出之间的关系而不是将数据分配到某个类别中。
回归任务的主要研究问题
数据噪声和异常值在实际数据中噪声和异常值的存在会影响模型的训练。如何减少噪声的影响、识别和处理异常值是回归中的一个重要问题。特征选择与工程回归模型的预测性能通常依赖于输入特征的质量。特征工程如特征缩放、特征选择等对于构建有效的回归模型至关重要。模型的过拟合与欠拟合与分类任务相似回归模型也面临着过拟合和欠拟合的问题。需要平衡模型的复杂度避免过度拟合训练数据或无法捕捉数据中的规律。非线性回归在许多实际应用中输入和输出之间的关系可能不是线性的。如何构建能够处理非线性关系的回归模型是回归中的一大挑战。
常见的回归算法
线性回归最基础的回归方法假设输入特征和输出之间存在线性关系。岭回归与Lasso回归为了防止过拟合在线性回归模型中加入正则化项。决策树回归通过树状结构对数据进行回归预测适合处理非线性问题。支持向量回归SVR与支持向量机类似但用于回归任务。神经网络回归使用多层感知器MLP等结构进行回归可以处理复杂的非线性关系。
示例应用
房价预测根据房屋的特征如面积、位置、卧室数等预测房屋的价格。股票价格预测基于历史数据预测未来某个时间点的股票价格。气温预测根据气象数据预测未来的气温。 分类与回归的区别 目标输出 分类任务的目标输出是离散的类别标签例如 0 或 1或者多个类别标签。回归任务的目标输出是连续的数值例如温度、价格、年龄等。 损失函数 分类任务通常使用交叉熵cross-entropy损失函数尤其是在多分类问题中。回归任务通常使用均方误差MSEMean Squared Error损失函数。 评估指标 分类问题常用准确率、精确率、召回率、F1 值、ROC 曲线等作为评估指标。回归问题常用均方误差、平均绝对误差、R² 等作为评估指标。
总结
分类和回归是监督学习中的两大核心任务尽管它们的目标不同但都依赖于学习数据中的输入和目标之间的关系。分类处理的是离散标签的预测任务常见于例如垃圾邮件分类、图像分类等问题。回归处理的是连续数值的预测任务广泛应用于房价预测、气温预测等场景。 什么是分类问题、回归问题
下面是 分类问题 和 回归问题 的比较以表格形式呈现
特征分类问题回归问题目标变量离散类别标签有限的几个类别连续数值无限多个可能的输出输出形式离散的类别例如猫、狗、1、0连续的数值例如房价、温度、销售额任务类型二分类、多分类线性回归、非线性回归评估指标精确率、召回率、F1值、准确率、ROC-AUC等均方误差MSE、均绝对误差MAE、R²等常见算法逻辑回归、支持向量机SVM、决策树、随机森林、神经网络等线性回归、岭回归、Lasso回归、决策树回归、神经网络等应用示例垃圾邮件分类、图像分类、情感分析、疾病诊断等房价预测、气温预测、股票预测、销售额预测等 解释
分类问题用于将数据分配到预定义的类别中。任务的目标是输出离散标签适用于目标变量是类别或标签的任务。例如垃圾邮件识别、图像分类等。回归问题用于预测一个连续的数值。任务的目标是输出一个连续的值适用于目标变量是数量、金额、温度等连续量的任务。例如房价预测、销售额预测等。 无监督学习主要研究的是如何从没有标签的输入数据中发现模式、结构或规律。其两个常见任务是 聚类Clustering 和 降维Dimensionality Reduction以下是这两类任务的主要研究问题
无监督学习主要研究问题聚类与降维
聚类Clustering 聚类是无监督学习中的一种主要任务其目的是将数据集中的样本根据某些相似度度量划分为若干个簇。聚类常见的挑战和问题包括
簇的数量选择在很多聚类算法如K-means中簇的数量需要预先指定。然而真实数据中可能没有明确的簇数量需要使用技术来确定最佳簇数。簇的形状与密度问题传统的聚类算法如K-means假设簇是圆形的、密度均匀的。然而实际数据中的簇往往形状复杂密度不均使用基于密度的算法如DBSCAN可能更为合适。高维数据聚类数据维度过高时聚类算法可能变得低效。常通过降维技术如PCA来减少特征维度从而提升聚类性能。噪声与离群点聚类算法容易受噪声数据和离群点的影响影响结果的准确性。使用鲁棒的聚类方法如DBSCAN可以缓解这个问题。
降维Dimensionality Reduction 降维任务的目标是将高维数据压缩到低维空间中同时保留尽可能多的原始信息。主要研究问题包括
信息损失与可解释性降维后如何保持数据的重要信息避免丢失关键信息尤其是在高维数据中尤为重要。高维数据的计算复杂度需要大量的计算资源因此需要使用高效的算法如增量PCA或分布式计算框架来解决这个问题。降维后的可解释性与可视化降维后的数据需要进行可视化以便人类能够理解其中的模式和结构。常使用二维或三维可视化来直观展示数据结构。特征选择与相关性在降维过程中需要对数据进行特征选择去除冗余或不相关的特征提高降维效果。
解决方法概述 聚类算法 K-means、K-medoids适用于具有球形簇的数据聚类数需预设。DBSCAN、OPTICS适用于处理具有不同密度和形状的簇且不需要预先指定簇数。层次聚类基于数据的相似度构建树状结构可以生成不同尺度的聚类。 降维算法 PCA主成分分析线性降维方法寻找最能表示数据变异性的方向。t-SNE、UMAP非线性降维方法保持数据的局部结构适用于数据可视化。LDA线性判别分析监督学习方法用于降维的同时保留类别信息。
总结 聚类关注如何将数据分组、确定簇数、处理噪声与离群点等问题 而降维则关注如何减少特征空间维度同时保留数据的关键信息并解决计算复杂度与可视化的问题。 参考《人工智能基础-姚期智》
