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监督学习算法权威发布(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

监督学习算法

Python机器学习：从零到实战今天整理了一份Python机器学习的笔记，参考了《Python机器学习基础教程》这本书。先来做个准备工作，了解一下机器学习的基本概念，然后安装一些必要的库。 𐟓š 机器学习的本质机器学习就是从数据中提取知识的过程。它涉及统计学、人工智能和计算机科学多个领域。 𐟔 机器学习的应用生活应用：个性化推荐、人脸识别等。科学研究：研究恒星、寻找遥远行星、发现新粒子、分析DNA序列等。 𐟒ᠦœ𚥙襭椹的优势相比人为制定决策，机器学习能自动化决策过程，更具普适性。 𐟓ˆ 机器学习算法监督学习算法无监督学习算法 𐟓Š 数据的重要性数据可以想象成表格，每一行是样本，每一列是特征。 𐟛 ️ 必备工具 Scikit-learn：包含多种机器学习算法。 Jupyter Notebook：可以在浏览器中运行代码的交互环境。 NumPy：处理多维数组。 SciPy：处理稀缺矩阵。 Matplotlib：可视化内容。 Pandas：处理和分析数据。之后还会继续更新自学进度和笔记，想学的朋友可以一起加入哦！如果你是Python小白，推荐《Python编程：从入门到实践》这本书，电商专业的学生学起来也没有压力。

7种图像识别算法，你了解几种？ 1. 𐟌𑠪*迁移学习** 迁移学习利用一个模型在大型数据集上的预训练结果，然后进行微调以适应特定任务。这种方法在小数据集上非常有效，能够加速模型性能的提升。 𐟎蠪*卷积神经网络（CNN）** CNN是图像识别中最常用的深度学习算法之一。通过卷积层、池化层和全连接层的组合，CNN能够自动学习和提取图像中的特征，非常适合处理图像数据。 𐟔„ **自编码器** 自编码器是一种无监督学习算法，用于学习数据的有效表示（编码）。它通常用于图像重构和降噪，通过学习图像的低维表示来进行特征提取。 𐟧 **深度置信网络（DBN）** DBN是一种基于多层限制玻尔兹曼机（RBM）的神经网络。通过无监督的逐层预训练，DBN可以有效地学习图像的高层次抽象特征。 𐟆š **生成对抗网络（GAN）** GAN由生成器和鉴别器组成。生成器生成新的图像，而鉴别器尝试区分生成的图像和真实图像。这种方法不仅用于生成新的图像，还能用于图像识别中的特征学习。 𐟔 **支持向量机（SVM）** 尽管SVM是一种传统的机器学习算法，但它在小规模图像分类任务中仍然非常有效。SVM试图找到不同类别之间的最优边界，适用于简单图像识别任务。 𐟌𒠪*随机森林** 随机森林是一种决策树集成方法，通过构建多个决策树并输出最多数的类别标签来进行决策。它可以用于图像分类，尤其是在特征提取后进行分类的应用中。

KNN算法：从原理到应用 ### 模型简介 𐟓Š K最近邻算法（KNN）是一种简单而有效的监督学习算法，适用于分类和回归问题。它的核心思想是，给定一个测试样本，找到训练集中与之最接近的K个邻居，然后根据这些邻居的信息进行预测。 KNN的关键要素 𐟔‘ K值选择：通常选择一个较小的K值，然后通过交叉验证来找到一个合适的最终值。距离度量：最常用的距离度量是欧几里德距离。决策规则：分类和回归的决策方式不同。分类预测决策规则：多数表决法或加权多数表决法。回归预测决策规则：平均值法或加权平均值法。模型的优缺点 𐟌Ÿ 优点：简单易行，无需迭代逼近，算法复杂度低。适用于分类和回归问题。缺点：不适合处理大数据量，随着数据量的增加，计算速度会显著下降。对样本分布敏感，正负样本分布不均衡时预测效果会受影响。模型使用 𐟒𛊤𛥤𘋦˜露€个使用KNN算法进行分类的简单示例，使用scikit-learn库： python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn import neighbors from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import cross_val_predict # 加载鸢尾花数据集 liris = datasets.load_iris() data_x = liris.data data_y = liris.target # 划分训练集和测试集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data_x, data_y, test_size=0.1) # 创建KNN分类器 KNeighborsClassifier = neighbors.KNeighborsClassifier() KNeighborsClassifier.fit(x_train, y_train) # 打印模型在训练集上的预测得分 print("模型预测得分为 %f" % KNeighborsClassifier.score(x_train, y_train)) 这个简单的示例展示了如何使用KNN算法进行分类预测，包括数据加载、划分、模型训练和评估。希望这个例子能帮助你更好地理解KNN算法的应用。

支持向量机（SVM）优缺点详解支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类问题，也可以用于回归问题（称为支持向量回归，SVR）。其核心原理是寻找数据点之间的最优边界，称为超平面，以最大化不同类别之间的边界距离（间隔）。 SVM算法的实现原理线性可分：当数据是线性可分时，SVM寻找一个超平面，使得两个类别之间的间隔最大化。核技巧：对于非线性可分的数据，SVM使用核函数将数据映射到高维空间，在这个空间中寻找最优超平面。软间隔和正则化：引入软间隔概念，允许一些误分类，以提高模型的泛化能力。正则化项用于控制模型复杂度，防止过拟合。 SVM应用场景文本分类：SVM可以用于文本数据的分类，如情感分析、垃圾邮件识别和主题分类。图像识别：在图像处理领域，SVM用于图像分类、物体识别和场景识别。生物信息学：SVM在生物信息学中被用于基因表达数据分析、疾病分类和蛋白质分类。医疗诊断：SVM算法可以分析医疗数据，帮助诊断疾病，如癌症检测。金融市场分析：在金融领域，SVM被用于预测股市趋势、信用评估和风险管理。推荐系统：SVM可以用于分析用户行为，提供个性化推荐，如电商网站上的商品推荐。异常检测：SVM能够识别数据中的异常模式，用于信用卡欺诈检测和网络安全。手写识别：在手写识别系统中，SVM可以区分不同的手写字符和数字。声音识别：SVM用于声音和语音识别，如命令识别和说话者识别。多类分类问题：SVM通过一对多（One-vs-All）或一对一（One-vs-One）的方法可以扩展到多类分类问题。 SVM算法的优缺点优点高准确性：在许多分类问题中，SVM表现出较高的准确性。泛化能力强：通过最大化间隔，SVM具有良好的泛化能力。核技巧：能够处理非线性问题，通过核函数将数据映射到高维空间。参数少：相比于其他算法，SVM的参数较少，易于调整。缺点计算复杂：对于大规模数据集，SVM的训练过程可能非常耗时。对核函数和参数敏感：核函数的选择和参数设置对模型性能有显著影响，需要仔细调整。解释性差：模型的决策边界可能难以直观解释。对非线性问题限制：虽然核技巧可以处理非线性问题，但数据在高维空间的分布仍然需要满足一定的条件。

用物理知识提升深度学习效果！ 𐟚€你有没有想过，用物理知识来指导你的深度学习？《基于物理的深度学习》这本书，正是探索这个前沿领域的新尝试。它不仅介绍了如何将物理知识更好地融入深度学习中，还探讨了如何利用物理模型来增强深度学习的效果。 𐟔娿™本书的作者是慕尼黑工业大学的学者，他们全面介绍了物理建模、数值模拟以及与神经网络的结合方法。为了让读者快速上手，书中几乎所有主题都以Jupyter Notebook的形式提供了动手代码示例，非常适合新手。 𐟚餹椸�槻†介绍了物理模型引入深度学习的不同方法，即基于物理的深度学习方法，并讨论了各种方法的优缺点。它不仅涵盖了基于数据的监督学习，还探讨了利用物理损失函数进行约束的方法，以及更紧密结合数值求解器的算法，例如强化学习和不确定性建模。 ❤️书中的核心问题包括：如何用深度学习求解偏微分方程？如何更好地将深度学习和物理知识结合？数值方法知识的重要性等等。这本书是目前这个领域内研究非常全面和深入的一本书，对感兴趣的小伙伴来说，绝对不容错过。

𐟚€无监督风控：揭秘虚假账户注册模式𐟔 在线社交网络（OSN）中，虚假账户的存在给用户带来了不小的困扰。传统的虚假账户检测方法要么需要手动标记的训练集，耗时且昂贵；要么依赖于丰富的账户信息，如内容和行为，导致检测延迟。为了解决这些问题，我们提出了一种无监督的方法——UFA（Unveiling Fake Accounts），旨在在虚假账户注册后立即检测它们。首先，我们通过对真实世界注册数据集的研究，发现虚假账户往往聚集在异常注册模式上，例如使用异常的IP和电话号码进行注册。基于这一观察，我们设计了一种无监督学习算法，用于学习所有注册账户的权重及其特征，从而揭示这些异常注册模式。接下来，我们构建了一个注册图来捕捉注册账户之间的相关性。通过分析注册图的结构，我们利用社区检测方法来检测虚假账户。我们使用真实世界的微信数据集来评估UFA的性能。实验结果显示，UFA在召回率为80%的情况下达到了94%的精度，而监督变体需要600K手动标签才能获得可比较的性能。此外，微信已经部署UFA来检测虚假账户一年多了。UFA每天能准确检测到500K通过微信安全团队手动验证的伪造账户，平均准确率为93%。本文的主要贡献包括： 1️⃣ 提出了基于微信数据的度量学习方法，发现了虚假账号在异常注册模式的聚集趋势。 2️⃣ 提出了非监督UFA模型，用于识别虚假账户。 3️⃣ 系统性地评估了UFA和其他监督和非监督模型的效果。 4️⃣ UFA模型在微信上已经部署超过一年，取得了显著的效果。通过这些贡献，我们证明了UFA在无监督风控检测中的有效性和实用性。

𐟔奍大机器学习算法全解析𐟒ኰŸ“š 机器学习领域，算法众多，各具特色。今天，就让我们一起探索十大经典机器学习算法吧！𐟌Ÿ 1️⃣ 线性回归（Linear Regression）𐟓ˆ 用于预测连续数值的监督学习算法。通过拟合数据，找到最佳线性方程，揭示数据趋势。 2️⃣ 逻辑回归（Logistic Regression）𐟔„ 虽名为回归，实则分类算法。通过逻辑函数估计概率，轻松应对二分类任务。 3️⃣ 决策树（Decision Trees）𐟌𓊠 以树状结构展现决策过程，通过特征分裂进行分类。易于理解，适用于分类和回归。 4️⃣ 支持向量机（Support Vector Machines）𐟒ꊠ 强大分类和回归算法。通过找到最佳超平面，处理非线性问题，效果显著。 5️⃣ 朴素贝叶斯（Naive Bayes）𐟧 基于贝叶斯定理的分类算法。在文本分类等领域大放异彩，假设特征独立。 6️⃣ K近邻算法（K-Nearest Neighbors）𐟤 无参监督学习算法，根据最近邻居进行预测。适应不同数据分布，灵活性强。 7️⃣ 聚类算法（Clustering）𐟑加代表性算法如K均值和层次聚类。将数据点分组，无需标签，揭示数据内在结构。 8️⃣ 主成分分析（Principal Component Analysis）𐟓Š 降维和特征提取的无监督算法。寻找数据主方差方向，简化复杂数据。 9️⃣ 随机森林（Random Forest）𐟌𒊠 基于决策树的集成学习算法。通过投票或平均提高预测稳定性和准确性。 𐟔Ÿ 梯度提升树（Gradient Boosting Trees）𐟚€ 强大的集成学习算法，通过迭代训练弱分类器提升性能。实现包括XGBoost等。

一篇笔记搞懂十大聚类算法！ 𐟓š 这可能是全网最全的无监督学习总结，涵盖了K-means、层次聚类、DBSCAN等十大热门聚类算法，还有对应的PyTorch代码实现。学机器学习的一定要收藏好！ 𐟔 目录无监督学习聚类聚类算法简介算法分类距离度量闵可夫斯基度规常见的聚类算法原型聚类 (prototype-based clustering) K-means聚类 K-Means类概述 sklearn库K-Means类主要参数 MiniBatchKMeans类主要参数 K值的评估标准 K-Means代码实例学习向量量化 (Learning Vector Quantization) 高斯混合聚类 (Mixture of Gaussian) Fuzzy C-means聚类密度聚类 (density-based clustering) DBSCAN聚类层次聚类 (hierarchical clustering) 自底向上的聚合层次聚类方法（或凝聚层次聚类）自顶向下的分解层次聚类方法（或分裂层次聚类）其他无监督学习方法主成成分分析 (PCA) 异常值检测 (Anomaly Detection或Outlier Detection) 𐟓– 详细讲解 K-Means聚类 K-Means是一种“基于原型的聚类”，在现实聚类任务中极为常用。它将训练集分成k个簇，簇内相似度高，簇间相似度低。定义K个质心（centre_id），这在一开始可以初始化为随机的，也可以从数据集中任选k个对象作为初始簇中心。将每个训练样本基于其到质心的距离分配到最近的质心所代表的簇。重新计算所有簇的质心，将每个质心更新为当前簇中所有训练样本点的均值。不断重复步骤2与3直到收敛（即质心不再发生变化）。 DBSCAN聚类 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种著名的密度聚类算法，它基于一组“邻域参数来刻画样本分布的紧密程度。该算法将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪音的空间数据库中发现任意形状的簇。它将簇定义为密度相连的点的最大的集合。将点的密度将点分为三类：核心点、边界点和背景点。 OPTICS（Ordering Points to Identify the Clustering Structure）也是一种典型的基于密度的聚类方法，是DBSCAN的变种，对于不同密度能够更好地处理。层次聚类层次聚类，顾名思义，是一种能够构建有层次的簇的算法。层次聚类视图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。数据集的划分可采用“自底向上”的聚合策略（或凝聚层次聚类），也可以采用“自顶向下”的分拆策略（或分裂层次聚类）。传统的层次聚类传统的基于层次的树图。 PCA降维 PCA（Principal Component Analysis）是降维的一种常用方法，主要用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。通过将原高维空间中的数据点映射到低维度空间中，可以减少冗余信息造成的误差，提高精度。同时也可以加速后续的计算速度。异常值检测异常值检测常借助聚类或距离计算进行，如将远离所有簇中心的样本作为异常点，或者将密度极低处的样本作为异常点。最近有研究提出基于“隔离性”（isolation）可快速检测出异常点。异常检测算法具有少量的异常样本和大量的正常样本，常应用于诈骗识别、工业零件问题检测等。

12种机器学习算法，你了解几种？ 𐟌Ÿ机器学习在日常生活中的应用广泛，其中十二种经典算法是人工智能的重要支柱。今天我们来详细讲解这12种经典算法。 𐟓Š线性回归：用于建立变量间的线性关系，可以进行预测。 𐟓ˆ逻辑回归：解决分类问题，将数据分为不同类别。 𐟌𓥆𓧭–树：构建树状结构进行决策，适用于分类和回归问题。 𐟌𒩚机森林：集成多棵决策树，提高模型性能。 𐟚€支持向量机：通过寻找超平面进行分类，适用于高维数据。 𐟑勨👩‚𛧮—法：根据邻居的类别确定样本类别，常用于分类和回归。 𐟏…朴素贝叶斯：基于概率的分类算法，适用于文本分类和垃圾邮件过滤。 𐟔„聚类算法（如K-Means）：将数据分组，适用于无监督学习。 𐟧 神经网络：深度学习的基础，通过模拟人脑神经元进行学习。 𐟓‰主成分分析：降维技术，将高维数据转换为低维数据。 𐟤集成学习算法：组合多个弱学习器，形成强学习器，提高模型性能。 𐟎𚥌–学习算法：智能体与环境交互，通过试错学习获得奖励。

机器学习十大经典算法，一文全解！ 𐟔 在人工智能的领域中，机器学习是不可或缺的一部分。随着技术的不断进步，许多新的算法和模型被提出，但有些经典的算法依然屹立不倒，它们是机器学习的基础和核心。今天，我们就来深入探讨这十大经典的机器学习算法。 1️⃣ 线性回归：这是最基础的回归模型，通过最小化误差平方和来找到最佳拟合线。 2️⃣ 逻辑回归：适用于分类问题，通过逻辑函数将线性回归的输出转换为概率。 3️⃣ 决策树：一种非参数监督学习方法，通过树形结构来分类和回归。 4️⃣ 朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。 5️⃣ K-均值：一种无监督学习方法，通过聚类来发现数据的内在结构。 6️⃣ 支持向量机（SVM）：在高维空间中找到最优超平面，以最大化间隔来分类和回归。 7️⃣ 最近邻算法（KNN）：通过找到与新数据点最近的K个邻居来分类。 8️⃣ 随机森林：集成学习的一种，通过构建多个决策树来提高预测精度。 9️⃣ 降维：通过减少数据的维度来简化问题，同时保留重要信息。 𐟔Ÿ 人工神经网络（ANN）：模拟人脑神经元结构的网络模型，适用于复杂模式识别和预测。 𐟓š 机器学习不仅仅是一种技术，它是一种思维方式。通过不断学习和实践，我们可以更好地理解和应用这些经典算法，为解决实际问题提供更强大的工具。

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