机器学习2

第8章线性判别分析主成分分析的目标是向量在低维空间中的投影能很好的近似代替原始向量，但这种投影对分类不一定合适。

由于是无监督的学习，没有利用样本标签信息，不同类型样本的特征向量在这个空间中的投影可能很相近。

本章要介绍的线性判别分析也是一种子空间投影技术，但是它的目的是用来做分类，让投影后的向量对于分类任务有很好的区分度。

8.1用投影进行分类线性判别分析（Linear discriminant analysis，简称LDA）[1][2]的基本思想是通过线性投影来最小化同类样本间的差异，最大化不同类样本间的差异。

具体做法是寻找一个向低维空间的投影矩阵W，样本的特征向量x经过投影之后得到新向量：y Wx=同一类样本投影后的结果向量差异尽可能小，不同类的样本差异尽可能大。

直观来看，就是经过这个投影之后同一类的样本尽量聚集在一起，不同类的样本尽可能离得远。

下图8.1是这种投影的示意图：图8.1最佳投影方向上图中特征向量是二维的，我们向一维空间即直线投影，投影后这些点位于直线上。

在上图中有两类样本，通过向右上方的直线投影，两类样本被有效的分开了。

绿色的样本投影之后位于直线的下半部分，红色的样本投影之后位于直线的上半部分。

由于是向一维空间投影，这相当于用一个向量w和特征向量x做内积，得到一个标量：Ty=w x8.2寻找投影矩阵8.2.1一维的情况问题的关键是如何找到最佳投影矩阵。

下面先考虑最简单的情况，把向量映射到一维空间。

假设有n 个样本，它们的特征向量为i x ，属于两个不同的类。

属于类1C 的样本集为1D ，有1n 个样本；属于类2C 的样本集为2D ，有2n 个样本。

有一个向量w ，所有向量对该向量做投影可以得到一个标量：T y =w x投影运算产生了n 个标量，分属于与1C 和2C 相对应的两个集合1Y 和2Y 。

我们希望投影后两个类内部的各个样本差异最小化，类之间的差异最大化。

类间差异可以用投影之后两类样本均值的差来衡量。

第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据和人工智能技术逐渐成为推动社会进步的重要力量。

机器学习作为人工智能的核心技术之一，已经广泛应用于各个领域，如金融、医疗、交通、教育等。

为了更好地掌握机器学习的基本原理和应用方法，我们参加了一次为期两周的机器学习实训。

本报告将详细记录实训过程、学习成果及心得体会。

二、实训内容本次实训主要围绕以下几个方面展开：1. 机器学习基础知识：介绍了机器学习的基本概念、发展历程、主要类型和应用场景。

2. 常用机器学习算法：学习了线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻、朴素贝叶斯等常用算法。

3. 机器学习工具：掌握了Python编程语言及NumPy、Pandas、Scikit-learn等常用机器学习库。

4. 实际案例分析：通过分析实际案例，了解机器学习在各个领域的应用。

三、实训过程1. 理论学习：首先，我们系统地学习了机器学习的基本概念、发展历程、主要类型和应用场景。

通过查阅相关书籍、资料，了解了机器学习的理论基础和发展趋势。

2. 算法实践：在掌握了基础知识后，我们开始学习常用的机器学习算法。

通过编写Python代码，实现了线性回归、逻辑回归、支持向量机等算法，并对算法的原理和参数进行了深入分析。

3. 工具应用：为了更好地应用机器学习，我们学习了Python编程语言及NumPy、Pandas、Scikit-learn等常用库。

通过实际操作，掌握了数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估等技能。

4. 案例分析：我们选取了多个实际案例，如房价预测、垃圾邮件分类、手写数字识别等，运用所学知识进行模型训练和预测。

通过对比不同算法的性能，了解了不同算法的适用场景。

四、学习成果1. 掌握了机器学习的基本原理和应用方法：通过本次实训，我们对机器学习有了更加深入的了解，掌握了常用的机器学习算法和工具。

2. 提高了编程能力：在实训过程中，我们大量使用了Python编程语言，提高了编程能力和算法实现能力。

机器学习三大基本模型机器学习三大基本模型指的是分类模型、回归模型和聚类模型。

1、分类模型分类模型是机器学习中最常用的模型之一，它的目标是将新输入的样本划分到相应的类别中。

分类模型包括一组算法，用于从训练数据中抽取出分类规则，以便将新的输入数据讲解到正确的类别中。

以分类树和神经网络等模型为例，它们都是一种很强大的模型，用来帮助开发者实现分析、推理和预测目的。

2、回归模型回归模型是一种用于拟合数值数据的机器学习模型，运用数学工具来推断出数据联系有多大，以预测未知数值。

最常用的回归模型是线性回归模型，它以整数的方式将两个或更多的变量相关联，而解释变量间的关系就是回归，根据变量之间的关系，可以进行预测或推理，帮助用户完成决策或规划。

3、聚类模型聚类模型是指将数据点按照相似性分成不同的组，每组代表一个类别，用来处理无监督学习问题。

聚类模型分析数据特征，并且可以指出每个数据点之间的相似性，而不是仅仅根据标签来分类。

数据挖掘、推荐系统和社会网络分析中经常使用的技术就是聚类相关的。

聚类模型通常运用聚类算法，它主要是运用计算机对输入数据集衍生出一组不确定的聚类，通过观察不同类别样本点之间的相似性，拓宽用户搜索空间，辅助用户决策以及完成任务。

总结来说，机器学习三大基本模型是分类模型、回归模型和聚类模型。

分类模型是用来对输入的新数据进行正确的类别分类；回归模型是用于拟合数值数据，预测未知数值的模型；而聚类模型是指将数据按照相似性分成不同的组，处理无监督学习问题。

综上所述，机器学习的三大基本模型能够为用户提供更多的决策、推理和预测资料，成为大数据时代最基本的方法与工具。

人工智能与机器学习随着科学技术的不断发展，人工智能和机器学习成为了现代技术领域中炙手可热的两大方向，受到了越来越多人的关注和热爱。

那么，什么是人工智能和机器学习呢？怎么样来理解和应用它们呢？接下来，我将为大家一一详细展开。

首先，人工智能是一种由人造出来的机具，在外表和工作方式上类似于人类智能。

有些人可能会想到机器人，但实际上，人工智能远不仅仅局限于机器人领域。

人工智能可以在计算机、手机、车辆、船只等多个领域得到应用。

人工智能通过运用计算机、神经网络等科技手段，在一定的任务类型里可以完成一部分或全部人类智能所能完成的任务。

例如，语音识别、图像识别、自然语言处理、智能控制系统等。

然而，仅仅让机器能实现一次任务还不是人工智能的全部。

在计算机和机器学习中，人工智能包括多项技术。

这些技术的互相搭配便能够达成人工智能的状态。

与人类相同，机器的学习、推理、识别、感知等等智能行为都需要由一定的算法支持，以便基于更多的数据，更好地模拟人类行为模式。

其次，机器学习是指机器在不断地学习和通过判断来提高自身技能的过程。

当许多用户通过互联网使用人工智能产品时，机器往往会在使用场景、用户行为、用户需求等方面获取一系列数据，这些数据便是机器进行学习的数据来源。

在机器学习的过程中，机器将通过计算和算法来训练和审查数据。

随着增多的数据输入和更好的算法，机器的处理能力将变得越来越强大。

在不断的学习和对数据的分析过程中，机器会从中获得新的知识，进而变得更加智能化。

机器学习是实现人工智能的必要条件。

目前，人工智能以及机器学习技术在许多方面都得到了应用。

在医疗领域，人工智能可以协助推理诊断病症和制定药物方案；在金融领域，人工智能可以支持高效的投资管理和更高的交易安全性；在工业制造领域，人工智能可以提高生产效率和质量；在智能家居领域，人工智能可以操作和控制电器和家百制品方便舒适。

总之，人工智能和机器学习作为新的科技趋势，已经成为时代的热点和发展方向。

人工智能与机器学习的关系人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）和机器学习（Machine Learning）是当今科技领域备受关注的两个重要概念。

这两个领域互为补充，相辅相成，共同推动了现代科技的发展。

人工智能是通过模拟人类智能思维和行为来实现智能任务的科学领域，而机器学习则是实现人工智能的重要技术手段之一。

一、人工智能的概念人工智能是指通过模拟人类智能思维和行为来实现智能任务的科学领域。

它的研究范围涉及语音识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、机器人技术等诸多方面。

人工智能的目标是使机器能够像人类一样进行推理、学习、理解和决策。

二、机器学习的概念机器学习是人工智能的一个重要技术手段，是指通过让机器自己从数据中进行学习和适应，并通过提供的算法和模型来实现智能的方法。

它的基本原理是让机器通过大量数据的学习和分析，自动发现数据中的规律和模式，并基于这些规律和模式做出预测和决策。

三、人工智能与机器学习密不可分，互为补充。

机器学习是实现人工智能的重要技术手段之一，而人工智能又是机器学习的应用和发展方向之一。

人工智能需要通过大量的数据和训练来获取知识和规律，而机器学习正是提供了这样的解决方案。

在人工智能的发展过程中，机器学习起到了至关重要的作用。

通过机器学习，机器能够从大量数据中进行学习和分析，发现数据中的规律和模式，从而提高机器的智能水平。

机器学习的算法和模型可以帮助机器根据过往的经验做出预测和判断，从而实现类似人类思维的过程。

机器学习也是人工智能持续发展的动力之一。

随着数据的不断增长和算法的不断改进，机器学习在人工智能中的应用也得到了广泛的拓展。

例如，在自然语言处理领域，机器学习的技术被广泛应用于机器翻译、智能客服等应用场景中。

在图像识别领域，机器学习通过深度学习等技术手段取得了重要突破。

四、人工智能与机器学习的应用领域人工智能与机器学习的应用领域广泛而多样。

在医疗领域，利用机器学习技术可以对医学图像进行自动分析和诊断，提高医生的工作效率和诊断准确性。

用于二分类的机器学习模型评价机器学习模型评价是确定模型在给定数据集上的性能和效果的过程。

在进行二分类任务时，我们通常会使用一些常见的指标来评估模型的性能。

以下是一些用于二分类模型评价的常见指标：1. 准确率（Accuracy）：准确率是最常用的分类模型评价指标之一、它是指模型预测正确的样本数量占总样本数的比例。

准确率越高，说明模型的性能越好。

2. 精确率（Precision）：精确率是指模型预测为正例的样本中真正为正例的样本的比例。

它衡量的是模型对正例的分类准确程度。

精确率高表示模型对于预测正例的能力较强。

3. 召回率（Recall）：召回率是指模型正确预测为正例的样本占真实正例样本的比例。

它衡量的是模型对于正例的覆盖程度，即模型正确识别出的正例数量占所有真实正例的比例。

4. F1分数（F1 Score）：F1分数是精确率和召回率的加权平均值，用于综合评价模型的性能。

F1分数越高，表示模型的性能越好。

5. AUC-ROC（Area Under Curve - Receiver Operating Characteristic）：AUC-ROC是绘制ROC曲线下的面积。

ROC曲线是以召回率为纵轴，以1-特异度（1-Specificity）为横轴绘制的，用于评估二分类模型在各个阈值下的性能。

AUC-ROC越大，说明模型的性能越好。

6. 混淆矩阵（Confusion Matrix）：混淆矩阵是用于可视化分类模型性能的矩阵。

它将预测结果划分为真正例（True Positive, TP）、真反例（True Negative, TN）、假正例（False Positive, FP）和假反例（False Negative, FN）。

通过观察混淆矩阵，我们可以更直观地了解模型的性能。

在评价模型时，我们通常会通过交叉验证或者留出法将数据集划分为训练集和测试集，然后在测试集上进行评价。

除了以上常见的指标外，还有一些特定场景下的评价指标，如查准率（Precision at K）、均衡精度（Balanced Accuracy）、Matthews相关系数（Matthews Correlation Coefficient）等。

机器学习学结范文2篇Model papers on machine learning汇报人：JinTai College机器学习学结范文2篇前言：工作总结是将一个时间段的工作进行一次全面系统的总检查、总评价、总分析，并分析不足。

通过总结，可以把零散的、肤浅的感性认识上升为系统、深刻的理性认识，从而得出科学的结论，以便改正缺点，吸取经验教训，指引下一步工作顺利展开。

本文档根据工作总结的书写内容要求，带有自我性、回顾性、客观性和经验性的特点全面复盘，具有实践指导意义。

便于学习和使用，本文档下载后内容可按需编辑修改及打印。

本文简要目录如下：【下载该文档后使用Word打开，按住键盘Ctrl键且鼠标单击目录内容即可跳转到对应篇章】1、篇章1：机器学习学结模板2、篇章2：机器学习学结文档(基础版)篇章1:机器学习学结模板机器学习，讨论的是如何让计算机程序进行学习。

因为现实世界中有很多问题，不能通过直接编程解决，如手写数字识别，自动驾驶等。

人们希望计算机程序也能像人一样，从已有的经验中进行学习，来提高它的性能。

那什么是机器学习了？首先来看什么是学习。

学习的一般说法是，在经验的作用下，行为的改变。

学习有一个要素，那就是经验，学习的结果是行为的改变。

如果人经过学习后，并没有改变其行为，则不能称其学习了。

机器学习的概念略有不同，因为学习的主体从人变成了计算机程序。

机器学习的最早的一个非正式描述是 1959年，由arthur samuel给出：field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed。

机器学习是一种学习的领域，它给计算机学习的能力，而没有经过显式编码。

这个显式编码应该是针对学习的结果来说的，即计算机学到的东西并不是人写到程序里的，比如arthur samuel写了一个下棋的程序，经过与程序本身对奕很多盘后，能轻易把arthur samuel击败，这就证明学习的结果不是显示编码的。

17个机器学习的常用算法！1. 监督式学习：在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。

在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。

监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。

常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network）2. 非监督式学习：在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。

常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。

常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。

3. 半监督式学习：在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。

应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。

如图论推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM.）等。

4. 强化学习：在这种学习模式下，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式，在强化学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。

常见的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。

常见算法包括Q-Learning以及时间差学习（Temporal difference learning）在企业数据应用的场景下，人们最常用的可能就是监督式学习和非监督式学习的模型。

在图像识别等领域，由于存在大量的非标识的数据和少量的可标识数据，目前半监督式学习是一个很热的话题。

机器学习与推荐算法 机器学习和推荐算法是近年来发展迅速的领域，已经在各个行业得到广泛应用。机器学习是人工智能的一种方法，通过分析大量的数据，让机器根据规律自动学习并作出决策。推荐算法则是利用机器学习的技术，根据用户的喜好和需求，提供个性化的推荐服务。本文将介绍机器学习和推荐算法的基本概念、应用和发展趋势。

一、机器学习的基本概念 机器学习是一种让机器通过数据自主学习和改进的算法。它基于统计学和数学模型，通过分析大量的输入数据，找到数据中的规律和模式，从而能够对新的输入数据作出预测和决策。机器学习的主要任务包括分类、回归、聚类和关联规则等。

机器学习的核心是构建模型，包括训练和测试两个阶段。在训练阶段，机器通过大量的数据进行学习，从中找出规律，并将这些规律转化为模型的参数。在测试阶段，机器利用学到的模型对新的数据进行预测和决策。常用的机器学习算法有线性回归、决策树、支持向量机和神经网络等。

二、推荐算法的基本原理 推荐算法是一种利用机器学习的技术，根据用户的历史行为和偏好，提供个性化的推荐服务。推荐算法的目标是为用户找到最感兴趣的物品，提高用户体验和满意度。 推荐算法的核心是根据用户的行为和偏好构建用户模型和物品模型。用户模型包括用户的历史行为、兴趣和偏好等信息，物品模型包括物品的属性、评价和相关性等信息。通过对用户模型和物品模型的匹配和计算，得出用户对物品的评分和排序，从而为用户提供个性化的推荐结果。

常用的推荐算法包括协同过滤、内容推荐和混合推荐等。协同过滤是根据用户的行为和偏好，发现用户与其他用户的相似性，然后基于相似用户的兴趣推荐物品给用户。内容推荐则是根据物品的属性和用户的偏好，将最匹配的物品推荐给用户。混合推荐是将多种推荐算法结合起来，以提高推荐的准确度和覆盖范围。

三、机器学习和推荐算法的应用 机器学习和推荐算法在各个行业得到广泛应用。在线购物平台利用推荐算法为用户提供个性化的商品推荐，提高用户的购物体验和转化率。社交媒体平台利用机器学习分析用户的社交网络和兴趣，为用户推荐感兴趣的内容和人物。金融行业利用机器学习和推荐算法进行风险评估和个性化的投资建议。