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  • 机器学习十讲-第一讲

    有监督学习

    含义

    数据集中的样本带有标签,有明确目标

    回归和分类

    回归模型:线性回归、岭回归、LASSO和回归样条等

    分类模型:逻辑回归、K近邻、决策树、支持向量机等

    应用场景

    垃圾邮件分类、病理切片分类、客户流失预警、客户风险评估、房价预测等。

    无监督学习( unsupervised learning )

    含义

    数据集中的样本没有标签,没有明确目标

    无监督学习:根据数据本身的分布特点,挖掘反映数据的内在特性

    聚类

    将数据集中相似的样本进行分组,使得:

    • 同一组对象之间尽可能相似; .
    • 不同组对象之间尽可能不相似。

    应用场景

    基因表达水平聚类:根据不同基因表达的时序特征进行聚类,得到基因表达处于信号通路
    上游还是下游的信息
    篮球运动员划分:根据球员相关数据,将其划分到不同类型(或者不同等级)的运动员阵
    营中
    客户分析:把客户细分成不同客户群,每个客户群有相似行为,做到精准营销

    强化学习( reinforcement learing )

    含义

    智慧决策的过程,通过过程模拟和观察来不断学习、提高决策能力

    流程

    实例

    例如: AlphaGo

    数学结构

    数据也是有数学结构的,没有数学结构我们便无法处理数据。

    度量结构

    表示数据之间的距离。

    网络结构

    有些数据本身就有网络结构,如社交网络。如果没有,可以利用度量结构给数据附加一个网络结构。

    计算所用的算法如下:

    代数结构

    将数据看作向量、矩阵或更高阶的张量。

    几何结构

    流形、对称性等

    Scikit-learn

    常用函数

     主要模块

     总结

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaofengzai/p/14332823.html
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