机器学习v***算法

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简述信息一览：

• 1、何为m-估计(数据挖掘)
• 2、Python文本处理工具都有哪些?
• 3、论文查重系统是怎么去工作的?
• 4、常用的机器学习&数据挖掘知识点

何为m-估计(数据挖掘)

1、试验把原始数据 （样本量为 n ） 分成训练集 （nT ） 和评估集（nE = n nT ）.我们可以从训练集中得到每种方法的参数估计量，这些参数估计量接着被用来预测评价集的结果，从而可以计算均方误测方差 （MSFE） 和平均绝对预测误差 （MAFE），对每类预测方法做出评价。

2、对于随机缺失和非随机缺失，删除记录是不合适的，随机缺失可以通过已知变量对缺失值进行估计；而非随机缺失还没有很好的解决办法。说明：对于分类问题，可以分析缺失的样本中，类别之间的比例和整体数据集中，类别的比例缺失值处理的必要性数据缺失在许多研究领域都是一个复杂的问题。

3、缺失值从缺失的分布来讲可以分为完全随机缺失，随机缺失和完全非随机缺失。 它的思想来源是以最可能的值来插补缺失值比全部删除不完全样本所产生的信息丢失要少。

Python文本处理工具都有哪些?

Py Charm是一个跨平台的全功能Python开发工具， 是由 JetBrains打造的一款Python IDE（Integrated Development Environment， 集成开发环境） 。它有两个版 本，一个是免费的社区版本，另一个是面向企业开发者的更先进 的专业版本。

Sublime Text Sublime Text是一款非常流行的代码编辑器，支持Python代码编辑，同时兼容所有平台，并且丰富的插件扩展了语法和编辑功能，迅捷小巧，具有良好的兼容性，很受编程人士的喜爱。

doccano - 智能文本标记助手doccano是专为文本标记设计的开源工具，它具备文本分类、序列标注、情感分析和文本摘要的强大功能。不论是中文还是多人协作，doccano都能轻松应对。它如魔法师般，只需几分钟，就能构建出高效的数据标注库，助你快速完成各类文本任务。

Vim可以说是Python最好的IDE。Vim是高级文本编辑器，旨在提供实际的Unix编辑器‘Vi’功能，支持更多更完善的特性集。Vim不需要花费太多的学习时间，一旦你需要一个无缝的编程体验，那么就会把Vim集成到你的工作流中。Eclipse with PyDev Eclipse是非常流行的IDE，而且已经有了很久的历史。

论文查重系统是怎么去工作的?

1、在论文查重中，学术论文的调查法起到了关键作用。研究者可以通过使用不同的调查方法和技巧，如文献综述、实证研究或案例分析等，对论文进行深入调查和比对，从而发现潜在的抄袭行为。其次，查重系统是指利用计算机技术和算法，对论文进行自动化的比对和分析，从而判断其原创性和独特性。

2、首先，系统需要对待检测的论文进行预处理。这个过程包括文本清洗、分词和语言处理等步骤。

3、首先，通常情况下，论文查重系统会生成一份检测报告，该报告会显示论文的相似度和可能存在的抄袭部分。然而，由于涉及到学术成果的保护和个人隐私的考虑，论文查重检测报告通常不对外公开或提供下载。这是为了防止未经授权的使用和滥用，保护研究生的知识产权和隐私权。

常用的机器学习&数据挖掘知识点

1、常见的机器学习算法分为监督学习、非监督学习和强化学习三大类。 监督学习算法包括：- 支持向量机（SVM）：它是一种能够进行二元分类的算法，通过寻找一个最大边距的超平面来分隔不同类别的数据点。

2、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。

3、监督学习是最常用的机器学习方法之一。在监督学习中，算法从一组已知输入和输出数据中学习，并使用这些数据来预测未知数据的输出。 常见的监督学习算法有：线性回归 逻辑回归 支持向量机 决策树和随机森林 支持向量机 朴素贝叶斯 神经网络 KNN 无监督学习是另一种常用的机器学习方法。

4、Adam优化器：一种常用的自适应学习率优化算法，可以更好地处理大规模数据和复杂模型，提高训练效率。 共轭 gradient 梯度方法：如 AdamX 算法，通过利用共轭梯度的方法，可以更快地找到最优解，提高训练速度。

5、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。

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