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机器学习简介:
机器学习是人工智能的分支领域,关注如何使计算机系统通过数据学习,而不是
通过编程改善性能。核心思想是:在数据中发现模式,规律和知识,并能够做出
基于数据的决策和预测。
聚类算法:
是一类机器学习算法,用于将数据集中的样本分成具有相似特征的不同组(也就
是簇)。
机器学习在现实中的应用和意义
机器学习与传统编程的区别
:数据驱动||规则驱动
任务类型:解决难以用规则描述的问题||使用于有明确的规则
编码方式:不需要明确编写代码,而是提供大量数据||明确编写代码
通用性:较高通用性||较低通用性
适应性和泛化能力:
调试和优化:
机器学习的基本概念
数据、特征和标签
数据:可以是数字,文本等各种形式。通常分为训练数据和测试数据。
特征:就是数据的属性。是用于进行学习和预测的输入变量。
模型:是一种数学表示,可以表示数据中模式和关系。可以是线性回归,决策树,
神经网络等。
监督学习、无监督学习和强化学习的区别与应用市场
监督学习(Supervised Learning):
概念: 监督学习使用带有标签的数据集来训练模型,其中每个训练样本都包括
输入特征和对应的输出标签,模型的任务是学习特征和标签之间的关系。
应用场景: 监督学习适用于需要进行分类或回归的任务,例如图像分类、垃圾
邮件检测、情感分析、房价预测等。常见算法包括决策树、支持向量机、神经网
络等。
无监督学习(Unsupervised Learning):
概念: 无监督学习使用未标记的数据集,模型的任务是从数据中发现模式、结
构或关系,通常包括聚类和降维两类任务。
应用场景: 无监督学习适用于数据探索、特征提取、降维、异常检测等任务。
示例包括聚类分析、主成分分析(PCA)、生成对抗网络(GANs)等。
强化学习(Reinforcement Learning):
概念: 强化学习涉及一个智能体与环境的交互,智能体通过选择行动来最大化
累积奖励,而不依赖于标签数据。它通常涉及序列决策问题。
应用场景: 强化学习适用于需要在不断互动中学习和优化策略的任务,例如游
戏玩法、机器人控制、自动驾驶汽车、推荐系统和金融交易策略等。
第二章 逻辑回归 复习要点
(一)逻辑回归与案例
逻辑回归(Logistic Regression)是一种用于解决二元分类问题的统计学习方法。
尽管名字包含"回归"一词,但它实际上是一种分类算法,用于预测一个事件的发
生概率。
(二)二分类逻辑回归
二分类逻辑回归(Binary Logistic Regression)是一种用于解决二元分类问题的统
计学习模型。它基于输入特征来预测两个可能的类别中的一个,通常表示为 0
和 1。
问题描述: 假设我们有一批学生的申请材料,包括两个特征:考试成绩(以分
数表示)和申请材料的学习时间(以小时表示)。我们想要根据这两个特征来预
测每个学生是否被一所大学录取(1 表示录取,0 表示未录取)。
收集数据: 收集一组学生的数据,包括他们的考试成绩和学习时间,以及他们
是否被录取的标签(1 或 0)。
数据预处理: 对数据进行预处理,包括数据清洗、特征缩放(如果需要)、数
据划分(将数据分为训练集和测试集等)。
建立逻辑回归模型: 使用训练集的数据,构建逻辑回归模型。模型的输入特征
将是考试成绩和学习时间,输出是一个介于 0 和 1 之间的概率值,表示录取的概
率。
训练模型: 使用训练集的数据,通过最小化对数似然损失函数来估计模型的参
数(回归系数)。通常可以使用梯度下降等优化算法来完成这一步。
(三)多分类逻辑回归
多分类逻辑回归(Multinomial Logistic Regression)是一种用于解决多类别分类
问题的统计学习模型。与二分类逻辑回归不同,多分类逻辑回归可以用于将样本
分为三个或更多个不同的类别。
(四)最大似然估计 MLE
MLE 是一种常见的统计估计方法,用于寻找模型参数,使得给定数据样本的概率
最大化。
基本步骤:
1. 选择逻辑回归模型: 首先,选择逻辑回归模型,该模型包括线性组合和逻辑
函数。
2. 定义似然函数: 接下来,定义逻辑回归的似然函数,它表示在给定参数
$\beta$ 下观察到训练数据的概率。
3. 最大化似然函数:
4. 正则化(可选): 可以选择对逻辑回归模型进行正则化,以避免过拟合。
5. 参 数 估 计 完 成 : 一 旦 找 到 最 大 化 似 然 函 数 的 参 数 , 估 计 的 回 归 系 数
$\beta$ 就是模型的参数
(五)梯度下降算法
逻辑回归中的梯度下降算法用于最小化损失函数以找到最优的模型参数。在逻辑
回归中,通常使用对数损失函数(也称为交叉熵损失函数)来衡量模型的性能。
基本步骤:
1. 定义损失函数:
2. 计算梯度: 梯度是损失函数关于模型参数的偏导数,它指示了损失函数在某
点的变化率和方向。
3. 更新参数: 使用梯度信息来更新模型的参数。梯度下降的更新规则为:
4. 重复迭代: 重复步骤 2 和步骤 3,直到满足停止条件,如达到预定的迭代次
数或损失函数的变化很小。
(六)模型评估
评估逻辑回归模型性能的方式通常涉及使用各种指标和技巧来衡量模型的准确
性、稳定性和泛化能力。
准确率(Accuracy):它衡量模型正确分类的样本数与总样本数之间的比例
混淆矩阵(Confusion Matrix):从混淆矩阵中可以计算出其他性能指标,如精
确度、召回率、F1 分数等
分类报告(Classification Report):包括精确度、召回率、F1 分数等指标的详细
信息。
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汎舟
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