下载文档原格式
机器学习--决策树算法（ID3C4.5）在⽣活中，“树”这⼀模型有很⼴泛的应⽤，事实证明，它在机器学习分类和回归领域也有着深刻⽽⼴泛的影响。
在决策分析中，决策树可以明确直观的展现出决策结果和决策过程。
如名所⽰，它使⽤树状决策模型。
它不仅仅是在数据挖掘中⽤户获取特定⽬标解的策略，同时也被⼴泛的应⽤于机器学习。
如何使⽤树来表⽰算法为此，我们考虑使⽤泰坦尼克号数据集的⽰例，以预测乘客是否会⽣存。
下⾯的模型使⽤数据集中的3个特征/属性/列，即性别，年龄和SIBSP（配偶或⼉童的数量）。
这是⼀棵体现了⼈性光辉的决策树。
树的形状是⼀棵上下颠倒的决策树，叶⼦节点在下，根节点在上。
在图像中，⿊⾊中的粗体⽂本表⽰条件/内部节点，基于树分成分⽀/边缘。
不再分裂的分⽀结束是决策/叶⼦，在这种情况下，乘客是否被死亡或幸存，分别表⽰为红⾊和绿⾊⽂本。
虽然，⼀个真实的数据集将有很多功能，这只是⼀个更⼤的树中的部分分⽀，但你不能忽略这种算法的简单性。
该特征重要性是明确的，可以轻易查看决策关系。
该⽅法更常见于来⾃数据的学习决策树，并且在树上被称为分类树，因为⽬标是将乘客分类为幸存或死亡，上⾯所展⽰的决策树就是分类树。
回归树以相同的⽅式表⽰，例如⽤于预测房⼦价格的连续价值。
通常，决策树算法被称为CART或分类和回归树。
那么，算法⽣成的背后发⽣了什么呢？如何⽣成⼀个决策树取决于选择什么特征和在何种情况下进⾏分裂，以及在什么时候停⽌。
因为⼀棵树通常是随意⽣长的，你需要修剪它，让它看起来漂亮（研究如何⽣成决策树）。
ID3算法ID3算法⽣成决策树ID3算法（Iterative Dichotomiser 3）是决策树⽣成算法的⼀种，基于奥卡姆剃⼑原理(简约原则) 1。
是Ross Quinlan发明的⼀种决策树算法，这个算法的基础就是上⾯提到的奥卡姆剃⼑原理，越是⼩型的决策树越优于⼤的决策树，尽管如此，也不总是⽣成最⼩的树型结构，⽽是⼀个启发式算法。
极限梯度提升算法1 什么是极限梯度提升算法极限梯度提升算法（XGBoost）是一种先进的机器学习算法，由中国科学家陈天奇于2015年推出。
它是梯度提升算法（GBDT）的一种高效实现，对于大型数据集和复杂模型的建立都具有出色的效果。
在各类数据竞赛中，XGBoost取得了许多优异的成绩，甚至成为了Kaggle 平台上最受欢迎的数据竞赛算法之一。
2 XGBoost的优点XGBoost具有许多优点，其主要优势如下：1. 高效性：XGBoost使用了一种分布式学习方式和稀疏数据的处理技术，能够有效地利用CPU和内存资源。
2. 可扩展性：XGBoost支持各种平台和语言，可以轻松地与大型生产环境集成。
3. 鲁棒性：XGBoost具有良好的泛化能力，可处理大量特征和混合数据类型。
4. 灵活性：XGBoost支持各种树结构，并且可以使用自定义评估函数，能够应对不同场景下的需求。
3 XGBoost的原理XGBoost使用了一种加权最小二乘法（Weighted Least Squares）的目标函数，以求得最优的模型参数集。
其中，目标函数由两部分组成：1. 损失函数：反映模型的预测误差和真实值之间的偏差程度。
常见的损失函数包括平方和、交叉熵等。
2. 正则化项：控制模型参数的复杂度和泛化能力，避免过拟合的发生。
通常使用L1或L2正则化方式。
XGBoost的核心是Gradient Boosting Decision Tree（GBDT）强化的版本。
它在每次训练迭代中，使用当前模型的残差来训练下一个弱分类器，最终将所有的弱分类器合成为一个强分类器。
同时，XGBoost还引入了一些高效的性能优化技术，如特征平衡采样、并行化学习、直方图近似等等。
这些技术都能够提高算法的准确性和效率。
4 总结作为一种强大而高效的机器学习算法，XGBoost在数据竞赛和实际生产中都受到广泛关注和使用。
除了梯度提升算法的基础支持外，它还具有许多特色的优化和改进，能够显著提高训练精度和运行效率。
0 引言人工智能已逐步应用到交通、医疗、金融、制造、安全等人类生产生活的各个领域，机器学习是人工智能领域最重要的方向之一，但随着机器学习应用的日益普及，机器学习系统的质量问题也越来越突出。
比如一些基于神经网络的智能算法在图像识别、物体检测中极易受到噪声的干扰而产生不可预期的错误。
如何评估机器学习模型质量、保障人工智能技术安全成为了当前亟待解决的问题。
1 机器学习系统的特点传统软件开发基于确定的运算逻辑，编码完成后软件即完成，给定一个输入就会有相应的输出，可以手动根据运算逻辑预期正确的输出，从而判断软件输出是否正确。
但在机器学习系统中，编码只是完成准备阶段，主要活动是使用训练数据对模型进行训练和调优，再使用模型对新数据进行预测，训练过程通常是黑盒形式的，无法人工检验其训练效果。
机器学习系统的开发模式通常具有如下特点：(1)模型训练的质量直接影响整个应用系统的质量，需对模型进行充分测试与评估；(2)模型的质量与训练数据息息相关，对训练数据的规模、覆盖性、正确性等都提出很高要求；(3)模型训练过程是黑盒形式的，难以对输入输出的逻辑准确性进行验证；(4)多基于已有机器学习框架或算法模型库进行开发，模块化程度高，但调用和依赖关系复杂；(5)模型应用后，随着时间变化运行效果会出现变化，需要跟踪监控这些变化，不断进行模型的调整优化；(6)模型训练和模型应用可能在不同环境下进行，各自有不同的性能要求。
2 机器学习系统项目生命周期及测试活动机器学习系统的项目生命周期一般包括“问题定义→数据收集→特征工程→模型训练→部署应用”几个阶段。
虽然与传统软件开发项目相比，数据准备与模型训练取代软件编码实现成为研发重点，但从项目管理角度看，仍可将其视为系统功能实现的环节，则机器学习系统生命周期可以基本对应到“需求分析→系统设计→编码实现→测试验证→部署应用”的典型瀑布开发模型上。
问题定义对应需求分析，要明确项目的业务需求或使用目标是什么，是否适用于机器学习的解决方案，系统的性能要求以及未来如何衡量机器学习的效果等；数据收集与特征工程可以对应系统设计，类似编码依赖于系统设计中的数据处理逻辑，机器学习模型的训练质量与数据质量息息相关，对收集到原始数据进行数据清洗、特征挖掘，构造出能够用于进行训练和预测的特征数据，是后续建立机器学习模型的基础；模型训练可以对应编码实现阶段，主要完成模型的选择、训练调参和性能评估，如同编码根据测试情况进行修改完善和回归，模型训练也是一个迭代的过程，甚至会同时训练多个模型，根据性能评估情况再选择of projects, and recommends the applicable testing methods. It has a certain guiding effect on the planning and design of testing activities of machine learning systemKeywords:machine learning; quality elements; testing activity; test methods表的形式，所有利益相关方应参与。
人工智能和机器学习人工智能和机器学习是当今互联网时代的热门话题，它们在各个行业和领域都具有广泛的应用和重大的影响。
本文将介绍人工智能和机器学习的基本概念和原理，以及它们的发展历程和现实应用。
一、人工智能和机器学习的概念和原理人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指通过计算机模拟人类智能的一系列理论、方法和技术的总称。
人工智能的研究方向包括知识表示与推理、自然语言处理、机器学习、模式识别、计算机视觉、智能控制、机器人技术等。
其中，机器学习是人工智能的重要分支领域，它主要研究如何通过数据和算法自动从经验中学习并不断优化模型，从而实现预测、分类、聚类等任务。
机器学习（Machine Learning, ML）是一种利用数据和算法，让计算机自动模拟和提升人类经验和智慧的方法。
机器学习的基本思想是根据数据和经验来学习，并通过算法自动化提取数据中的规律和特征，从而建立数学模型。
在机器学习中，通常会对输入的数据进行特征提取，构建特征向量，并将其输入到训练算法中进行学习，最终生成分类器、回归器、聚类器等预测模型。
机器学习的主要算法包括监督学习、无监督学习和增强学习。
监督学习是指通过训练样本和标签来构建分类器和回归器等模型，常见的算法有决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯分类器和神经网络等；无监督学习是指对数据进行聚类和降维等操作，从而发现数据本身的结构和规律，常见的算法有K 均值聚类、主成分分析（PCA）和自组织映射（SOM）等；增强学习是一种通过试错和反馈不断优化策略和模型的方法，常见的算法有马尔可夫决策过程（MDP）和Q学习等。
二、人工智能和机器学习的发展历程人工智能和机器学习的历史与计算机科学的发展密不可分。
20世纪50年代，随着计算机和程序语言的出现，人工智能开始成为计算机科学的一个研究领域，研究人员开始尝试用计算机模拟人类智能。
其后又陆续发生了多次高潮和低谷，人工智能技术经历了从符号推理到基于统计的机器学习的转变。
机器学习在社会科学和经济学中的应用随着人工智能技术的不断发展，机器学习已经在社会科学和经济学领域得到了广泛的应用。
通过大数据分析和机器学习算法，我们可以更好地理解社会现象、提高经济效益，并给决策者提供更好的决策支持。
本文将从社会科学和经济学两个方面来探讨机器学习的应用。
一、社会科学中的机器学习应用社会科学包涵了一系列学科，如社会学、心理学、教育学、犯罪学等。
在社会科学中，机器学习算法可以帮助我们在大数据中找到隐藏着的规律和趋势。
下面是几个具体的例子：1. 社会心理学社会心理学研究人类行为、个体心理状态和人际互动。
而社交媒体是个大型的行为和情感数据来源，因此机器学习算法可以帮助社会心理学家更好地理解人类行为和情感。
例如，2015年，科学家使用Twitter上的数据来研究人类决策的影响因素，他们使用机器学习算法分析了来自中国、美国、加拿大和英国的60万条推文，最后发现不同文化之间存在着巨大的差异。
2. 自然语言处理自然语言处理在社会科学中具有广泛的应用，它可以让计算机像人一样理解和分析文本。
同时，机器学习可以为该领域提供更高效、更准确的算法。
例如，在人口普查和市场研究领域，需要对大量的调查问卷进行分析。
机器学习算法可以帮助我们从这些数据中找到相应的信息，并提出更好的建议。
3. 行为经济学行为经济学研究人类的决策过程、选择和行为。
而机器学习算法通过分析行为及个体特征提供预测和决策支持，可以帮助该领域研究者更好地预测人类行为趋势。
例如，在保险行业，机器学习可以帮助预测不同类别的客户的保险赔偿金额，提高利润。
二、经济学中的机器学习应用在经济学中，机器学习的应用越来越广泛。
下面是几个案例：1. 物价物价变动对经济有极大影响。
通过机器学习算法分析商品价格的变化趋势并进行预测，可以帮助决策者制定更好的价格政策。
2. 股票市场股票市场是风险极高的领域。
机器学习算法可以帮助股票交易员更好地利用大量的数据来预测股票价格，并决策是否进行交易。
机器学习的发展历史介绍从1642年Pascal发明的手摇式计算机，到1949年Donald Hebb 提出的赫布理论——解释学习过程中大脑神经元所发生的变化，都蕴含着机器学习思想的萌芽。
事实上，1950年图灵在关于图灵测试的文章中就已提及机器学习的概念。
到了1952年，IBM的亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel，被誉为“机器学习之父”)设计了一款可以学习的西洋跳棋程序。
它能够通过观察棋子的走位来构建新的模型，用来提高自己的下棋技巧。
塞缪尔和这个程序进行多场对弈后发现，随着时间的推移，程序的棋艺变得越来越好[1]。
塞缪尔用这个程序推翻了以往“机器无法超越人类，不能像人一样写代码和学习”这一传统认识，并在1956年正式提出了“机器学习”这一概念。
他认为“机器学习是在不直接针对问题进行编程的情况下，赋予计算机学习能力的一个研究领域”。
对机器学习的认识可以从多个方面进行，有着“全球机器学习教父”之称的Tom Mitchell则将机器学习定义为：对于某类任务T和性能度量P，如果计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，就称这个计算机程序从经验E学习。
这些定义都比较简单抽象，但是随着对机器学习了解的深入，我们会发现随着时间的变迁，机器学习的内涵和外延在不断地变化。
因为涉及到的领域和应用很广，发展和变化也相当迅速，简单明了地给出“机器学习”这一概念的定义并不是那么容易。
普遍认为，机器学习(Machine Learning，常简称为ML)的处理系统和算法是主要通过找出数据里隐藏的模式进而做出预测的识别模式，它是人工智能(Artificial Intelligence，常简称为AI)的一个重要子领域，而人工智能又与更广泛的数据挖掘(Data Mining，常简称为DM)和知识发现(KnowLEDge Discovery in Database，常简称为KDD)领域相交叉。
1956年机器学习的概念由Arthur Samuel正式提出。
作者： 陈星沅;姜文博;张培楠
作者机构： 沈阳理工大学,辽宁沈阳110159
出版物刊名： 科技资讯
页码： 12-13页
年卷期： 2015年 第31期
主题词： 计算机技术 深度学习 机器学习 模式识别
摘要：科学技术的不断进步,带来计算机技术的飞速发展,使得利用计算机实现人工智能成为可能,就是通过计算机去完成过去只有人才能做的智能工作。
机器学习是计算机实现智能的重要方式,人工智能的发展离不开机器学习的支撑。
深度学习、机器学习和模式识别,是三个非常接近的概念,与当下最热门的科技主题——机器人和人工智能联系紧密。
该文分析了深度学习、机器学习和模式识别的相关概念和联系,研究了机器学习的发展历程。
人工智能机器学习技术练习(习题卷9)第1部分：单项选择题，共62题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合？A)树的数量B)树的深度C)学习速率答案:B解析:通常情况下，我们增加树的深度有可能会造成模型过拟合。
学习速率并不是随机森林的超参数。
增加树的数量可能会造成欠拟合。
2.[单选题]属于常见问题解答模块的主要技术的是( )。
[] *A问句相似度计算A)语料库的构建B)查询扩展C)模式匹配答案:A解析:3.[单选题]采样分析的精确性随着采样随机性的增加而(),但与样本数量的增加关系不大。
A)降低B)不变C)提高D)无关答案:C解析:采样分析的精确性随着采样随机性的增加而提高,但与样本数量的增加关系不大。
当样本数量达到某个值后,我们从新个体上得到的信息会越来越少。
4.[单选题]以下表达式书写错误的是A)year('2015-12-31 12:21')B)month(2015-10-31)C)day('2015-12-11')D)date_sub('2015-12-01',3)答案:B解析:5.[单选题]下列分类方法中不会用到梯度下降法的是( )A)感知机B)最小二乘分类器C)最小距离分类器D)Logistic回归答案:C解析:C)松弛变量可用来解决线性不可分问题D)支持向量机可用来进行数据的分类答案:B解析:7.[单选题]关于Logistic回归和SVM，以下说法错误的是？A)Logistic回归可用于预测事件发生概率的大小B)Logistic回归的目标函数是最小化后验概率C)SVM的目标的结构风险最小化D)SVM可以有效避免模型过拟合答案:B解析:Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法，而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。
logit仅仅是最大化似然函数，并没有最大化后验概率，更谈不上最小化后验概率。
机器学习在图像分类中的应用研究随着现代科技的发展，人工智能逐渐应用于我们生活的方方面面。
其中，图像分类作为人工智能的一个重要领域，一直备受研究者关注。
近几年，随着机器学习技术的不断提升，图像分类越来越成为人工智能领域焦点之一。
本文将探讨机器学习在图像分类中的应用研究。
一、机器学习及其在图像分类中的应用1. 机器学习机器学习（Machine Learning）是人工智能领域的重要分支，其通过训练模型，使机器自动逐渐改进性能，以最终实现人工智能的目标。
依据不同的学习算法，通常可以将机器学习分为监督学习、非监督学习、强化学习等。
在图像分类中，机器学习可以帮助我们分类和标签化大量图片数据。
例如，将不同物种的花瓣图片归为一个种类，或将建筑物的图片进行分类。
然后，我们可以通过机器学习的算法来训练模型，最终使机器自动实现图像分类。
2. 应用研究机器学习在图像分类中的应用，可以大致分为如下几个方面。
（1）卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）卷积神经网络是一种深度学习技术，其通过模仿人脑的视觉分辨过程，完成图像分类任务。
通过卷积、池化、全连接等操作，CNN 可以适应各种复杂的图像分类问题。
在图像分类中，卷积神经网络被广泛应用。
（2）残差神经网络（Residual Networks，ResNet）残差神经网络是谷歌公司在 2015 年开发出的一种深度神经网络，其通过添加残差块的方式，成功解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失问题，得到了广泛应用。
在图像分类中，残差神经网络可以大幅提升分类效果，减少误差率，识别更准确。
（3）支持向量机（ Support Vector Machine，SVM）支持向量机算法是一种二分类模型，其通过最大化间隔的方式，将高维空间中的数据映射到低维空间进行分类。
在图像分类中，支持向量机可用于对不同图片进行分类，提高分类精度和准确度，同时其快速分类和不涉及训练过程等特点，也使其成为了图像分类研究中被广泛应用的算法之一。
机器学习与人工智能的区别机器学习（Machine Learning）和人工智能（Artificial Intelligence）是近年来备受关注的热门话题。
虽然这两个领域之间存在一定的交叉和重叠，但它们之间有着明显的区别。
本文将就机器学习和人工智能的概念、技术、应用等方面进行探讨，并归纳总结它们之间的差异。
一、概念与定义机器学习是一种通过算法和模型来使计算机具备从数据中学习的能力的方法。
简而言之，它是利用数据来构建模型，并通过不断优化模型参数，以便让计算机能够自动从数据中提取出规律和模式。
机器学习注重的是模型的构建和训练，以实现对数据的分类、预测、优化等任务。
而人工智能则更广义地指涉使计算机系统具有智能行为的技术和方法。
它追求模拟和实现人类智能的各个方面，包括感知、理解、推理、决策以及与人类进行自然交互的能力。
人工智能的目标是使计算机能够像人类一样思考、学习和解决问题。
二、技术与方法机器学习是实现人工智能的主要技术手段之一。
在机器学习的框架下，通常有监督学习、无监督学习和强化学习等不同的方法和算法。
监督学习通过训练数据的输入和输出之间的关系，构建一个模型，并通过该模型对未知数据进行预测或分类。
无监督学习则是通过对数据的特征和结构进行自动发现和分析，寻找其中的规律和模式。
强化学习则聚焦于构建智能体与环境之间的交互过程，通过学习和适应来达到最优策略。
与此相比，人工智能更为庞杂和综合，涉及到更多的技术和方法。
除了机器学习，人工智能还包括了计算机视觉、自然语言处理、知识图谱、专家系统等多个子领域。
这些子领域涵盖了图像识别、语音识别、机器翻译、智能问答等各种任务，通过不同的算法和技术手段来实现智能化。
三、应用场景机器学习和人工智能在现实生活中有着广泛的应用。
机器学习已被应用于电商推荐系统、风控评估、医疗诊断等领域。
它能通过对用户行为数据的分析和模式识别，为用户提供个性化的推荐和服务。
在风控评估中，机器学习可以通过对大量的历史数据进行训练，识别风险点，提高贷款的准确性和安全性。
你应该要掌握的7种回归分析方法标签：机器学习回归分析2015-08-24 11:29 4749人阅读评论(0) 收藏举报分类：机器学习（5）目录(?)[+]：原文：7 Types of Regression Techniques you should know!（译者/帝伟审校/翔宇、朱正贵责编/周建丁）什么是回归分析？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。
这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。
例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。
回归分析是建模和分析数据的重要工具。
在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。
我会在接下来的部分详细解释这一点。
我们为什么使用回归分析？如上所述，回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。
下面，让我们举一个简单的例子来理解它：比如说，在当前的经济条件下，你要估计一家公司的销售额增长情况。
现在，你有公司最新的数据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。
那么使用回归分析，我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。
使用回归分析的好处良多。
具体如下：1.它表明自变量和因变量之间的显著关系；2.它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。
回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。
这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。
我们有多少种回归技术？有各种各样的回归技术用于预测。
这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）。
我们将在下面的部分详细讨论它们。
对于那些有创意的人，如果你觉得有必要使用上面这些参数的一个组合，你甚至可以创造出一个没有被使用过的回归模型。
但在你开始之前，先了解如下最常用的回归方法：1.Linear Regression线性回归它是最为人熟知的建模技术之一。
机器学习两种方法——监督学习和无监督学习（通俗理解）2015年09月19日20:38:56 风翼冰舟阅读数：50872版权声明：欢迎大家一起交流，有错误谢谢指正~~~多句嘴，不要复制代码，因为CSDN排版问题，有些东西会自动加入乱糟糟的字符，最好是自己手写代码。
格外注意被“踩”的博客，可能有很大问题，请自行查找大牛们的教程，以免被误导。
最后，在确认博客理论正确性的前提下，随意转载，知识大家分享。
https:///zb1165048017/article/details/48579677前言机器学习分为：监督学习，无监督学习，半监督学习（也可以用hinton所说的强化学习）等。
在这里，主要理解一下监督学习和无监督学习。
监督学习（supervised learning）从给定的训练数据集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。
监督学习的训练集要求包括输入输出，也可以说是特征和目标。
训练集中的目标是由人标注的。
监督学习就是最常见的分类（注意和聚类区分）问题，通过已有的训练样本（即已知数据及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优表示某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的。
也就具有了对未知数据分类的能力。
监督学习的目标往往是让计算机去学习我们已经创建好的分类系统（模型）。
监督学习是训练神经网络和决策树的常见技术。
这两种技术高度依赖事先确定的分类系统给出的信息，对于神经网络，分类系统利用信息判断网络的错误，然后不断调整网络参数。
对于决策树，分类系统用它来判断哪些属性提供了最多的信息。
常见的有监督学习算法：回归分析和统计分类。
最典型的算法是KNN和SVM。
有监督学习最常见的就是：regression&classificationRegression：Y是实数vector。
