当前位置：首页 > 机器学习 > 正文

机器学习详解上

今天给大家分享机器学习详解上，其中也会对机器学习实战的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

SVD的高效性使得在处理大数据集时，PCA成为降维的首选工具。在实践中，Scikit-learn库的PCA实际上就是运用了SVD，它提供了PCA_eig和PCA_svd两种方法，它们在降维结果上是等价的。

线性代数是数学的一个分支，它主要研究向量、向量空间（或称线性空间）、线性映射（包括旋转和线性变换）等概念。在机器学习和数据科学领域，线性代数被广泛应用于数据降维。数据降维是指将高维数据转换为低维数据的过程。

（图片来源网络，侵删）

（4）LDA可能过度拟合数据。二者都有降维的作用。左边是PCA，属于无监督方法，当数据没有标签时可以用它。右边是LDA，属于监督学习方法。

蓝海大脑深度学习高性能计算液冷服务器研究人员表示：当处理非常高维的数据时，神经网络可能难以学习正确的分类边界。在这些情况下，可以考虑在将数据传递到神经网络之前进行无监督的降维。

高维情况下出现的样本稀疏、距离计算困难等问题，就是机器学习中面临的严重障碍——“维数灾难”。

（图片来源网络，侵删）

**特征选择**：使用特征选择技术来确定哪些变量对你的任务最有用。这可以包括基于统计指标（如方差、相关性等）或机器学习模型的方法来选择最重要的特征。

别想着自己快乐，而忘记了对方。别图一时这快，而造成麻烦。（做好避孕）别什么都依着对方，没有了自己。别总是一个样子，无论是对方还是自己都会烦的。别太看重时间，***更重要。别忘记说爱他（她）。

L=1000mL 出示净含量是1升的一些物品，让学生掂一掂，体验1升有多重。

这两个单位不能直接换算，对于药剂来说需要知道浓度，才可以换算。假设是：浓度是0.1mg/ml。单位换算过程如下：1ml/g=0.1mg/g=（1000x0.1mg）/（1000g）=100mg/kg。

学习向量量化算法（简称 LVQ）学习向量量化也是机器学习其中的一个算法。可能大家不知道的是，K近邻算法的一个缺点是我们需要遍历整个训练数据集。学习向量量化算法（简称 LVQ）是一种人工神经网络算法，它允许你选择训练实例的数量，并精确地学习这些实例应该是什么样的。

机器学习的相关算法包括，线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。

集成算法。简单算法一般复杂度低、速度快、易展示结果，其中的模型可以单独进行训练，并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。每种算法好像一种专家，集成就是把简单的算法组织起来，即多个专家共同决定结果。

机器学习中常用的方法有：（1）归纳学习符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。（2）演绎学习（3）类比学习：典型的类比学习有案例（范例）学习。

决策树决策树算法基于一系列规则，用于预测给定数据集属于哪个类别。这些规则“分支”出一棵树，每个分支就是一条决策路径，树的“叶子”是预测结果。线性回归线性回归算法的目标是找到一条直线来拟合给定数据集。直线的斜率和截距可以预测因变量的值。该算法是最简单和最常用的机器学习算法之一。

常见的机器学习的相关算法介绍如下：常见的机器学习算法包含线性回归、Logistic回归、线性判别分析。在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。Logistic回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。

关于机器学习详解上和机器学习实战的介绍到此就结束了，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于机器学习实战、机器学习详解上的信息别忘了在本站搜索。