机器学习for beginner.zip

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机器学习

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机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。随着统计学的发展，统计学习在机器学习中占据了重要地位，支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等算法的提出和发展，使得机器学习能够更好地处理分类、回归和聚类等任务。进入21世纪，深度学习成为机器学习领域的重要突破，采用多层神经网络模型，通过大量数据和强大的计算能力来训练模型，在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的成果。机器学习算法在各个领域都有广泛的应用，包括医疗保健、金融、零售和电子商务、智能交通、生产制造等。例如，在医疗领域，机器学习技术可以帮助医生识别医疗影像，辅助诊断疾病，预测病情发展趋势，并为患者提供个性化的治疗方案。在金融领域，机器学习模型可以分析金融数据，识别潜在风险，预测股票市场的走势等。未来，随着传感器技术和计算能力的提升，机器学习将在自动驾驶、智能家居等领域发挥更大的作用。同时，随着物联网技术的普及，机器学习将助力智能家居设备实现更加智能化和个性化的功能。在工业制造领域，机器学习也将实现广泛应用，如智能制造、工艺优化和质量控制等。总之，机器学习是一门具有广阔应用前景和深远影响的学科，它将持续推动人工智能技术的发展，为人类社会的进步做出重要贡献。

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# myproject ### 1线性回归 数据集:波士顿房价预测http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston 理论推导：https://www.bilibili.com/video/BV1hW41167iL?from=search&seid=5388180225469802359, https://blog.csdn.net/pxhdky/article/details/82388964 调用sklearn：lr文件夹里的boston.py numpy自编函数：lr文件夹里的boston2.py ### 2 PLS偏最小二乘法 数据集：通过分析煤炭的LIBS（激光诱导击穿光谱）光谱全谱数据分析煤炭的灰分，挥发分，热值等工业分析指标。见pls文件夹。 理论推导： https://blog.csdn.net/fjsd155/article/details/93414969 https://www.bilibili.com/video/BV1oE411K7fT?from=search&seid=17107170445629785664 调用sklearn：pls文件夹里的pls.py ### 3 神经网络 数据集：通过分析生物质燃料的LIBS（激光诱导击穿光谱）光谱全谱数据分析生物质燃料的灰分。见BPNN文件夹。 理论推导：https://www.bilibili.com/video/BV1e7411Z7jW?from=search&seid=7743258818077809951 https://www.bilibili.com/video/BV16x411V7Qg?from=search&seid=301355712932063057 调用sklearn多层感知机方法：shenjing.py tensorflow下keras搭建神经网络：keras.py

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