02_第二章_机器学习基础1
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更新于2022-08-03
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在机器学习领域,理解和掌握基础知识是至关重要的。本章将深入探讨机器学习的核心概念,包括神经网络、算法、优化方法以及模型评估。
机器学习的本质是让计算机通过经验(数据)来学习规律,自动改善任务的执行效果。神经网络是实现这一目标的重要工具,它模拟人脑神经元的工作方式,通过多层非线性变换处理输入数据,实现复杂模式的识别。
常见的机器学习算法有多种,如监督学习、非监督学习、半监督学习和弱监督学习。其中,监督学习是最常见的,包括分类和回归两大类问题,如逻辑回归。逻辑回归是一种用于二分类问题的回归分析方法,它通过sigmoid函数将线性回归的结果映射到(0,1)之间,以判断属于某一类的概率。
代价函数(Cost Function)在机器学习中起着关键作用,它衡量模型预测结果与实际值的差距,通常要求非负,以便进行优化。代价函数的选择会影响模型的训练效果,如交叉熵损失函数在分类问题中表现优秀,因为它能够更好地捕捉概率分布的差异。
梯度下降是优化模型参数的常用方法,通过沿着损失函数梯度的反方向更新参数,寻找最小化代价函数的解。然而,梯度下降存在局部最优问题,可能使模型陷入次优解。为了改善这一情况,可以采用随机梯度下降或批量梯度下降等变体,或者结合其他优化技术。
线性判别分析(LDA)和主成分分析(PCA)是两种常用的特征选择和降维方法。LDA旨在找到最佳分类边界,而PCA则通过最大化方差保留重要信息。两者在处理高维数据时都有其优势和局限性。
模型评估是机器学习过程中的重要环节,包括误差、偏差、方差的分析,以及欠拟合和过拟合的识别。常用的评估指标如准确率、查准率、查全率、ROC曲线和AUC等,它们帮助我们理解模型的性能,并指导模型的改进。
决策树、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯和EM算法等都是机器学习中经典的算法。这些算法各有特点,适用于不同的问题场景,理解和掌握它们的原理和应用,对于解决实际问题至关重要。
机器学习基础涵盖了从理论概念到实际应用的广泛内容,学习者需要深入理解每个知识点,并通过实践不断提升解决问题的能力。
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