Copyright © 2023-2024 Corporation. All rights reserved. 深圳乐鱼体育有限公司 版权所有
监督学习是最常用的机器学习方法之一。在监督学习中,算法从一组已知输入和输出数据中学习,并使用这些数据来预测未知数据的输出。 常见的监督学习算法有:线性回归 逻辑回归 支持向量机 决策树和随机森林 支持向量机 朴素贝叶斯 神经网络 KNN 无监督学习是另一种常用的机器学习方法。
机器学习中常用的方法有:(1) 归纳学习 符号归纳学习:典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习(发现学习):典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。(2) 演绎学习 (3) 类比学习:典型的类比学习有案例(范例)学习。
Adam优化器:一种常用的自适应学习率优化算法,可以更好地处理大规模数据和复杂模型,提高训练效率。 共轭 gradient 梯度方法:如 AdamX 算法,通过利用共轭梯度的方法,可以更快地找到最优解,提高训练速度。
Scikit-Learn Scikit-Learn基于Numpy和Scipy,是专门为机器学习建造的一个Python模块,提供了大量用于数据挖掘和分析的工具,包括数据预处理、交叉验证、算法与可视化算法等一系列接口。Scikit-Learn基本功能可分为六个部分:分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。
1、删除法:这是一种简单直接的方法,只需要将极值和孤立点从数据集中删除即可。这种方法适用于数据集较大,且极值和孤立点数量较少的情况。修正法:这种方法通过修正极值和孤立点的取值来使其合理化。
2、如果说可视化用于人们观看,那么数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据并挖掘价值。这些算法不仅要处理大量数据,还必须尽量缩减处理大数据的速度。
3、许多数据挖掘算法都试图使孤立点的影响最小,或排除它们。一个人的噪声可能是另一个人的 信号,在有些时候。孤立点是非常有用的。孤立点挖掘可以描述如下:给定一个n个数据点或对象的集合,以及预期的孤立点的数目k,发现与剩余的数据相比是显 著相异的或不一致的头k个对象。
4、边界点是数据集中一类有着特殊意义的数据对象。它们位于基于密度的簇的边沿区域。边界点处理在数据挖掘技术中有重要意义,它们代表了一类归属并不明确的个体,如果单纯地依靠某种方法把其归类到一个特定的簇中,其效果往往适得其反。边界点不同于孤立点和噪声点。
5、孤立点分析 数据库中可能包含一些数据对象,它们与数据的一般行为或模型不一致,这些数据对象称为孤立点,对这些数据的挖掘分析可以用于处理一些罕见事件,比如信用卡欺诈等。
1、层次化聚类算法 又称树聚类算法,透过一种层次架构方式,反复将数据进行分裂或聚合。典型的有BIRCH算法,CURE算法,CHAMELEON算法,Sequence data rough clustering算法,Between groups average算法,Furthest neighbor算法,Neares neighbor算法等。
2、数据预处理的艺术/通过数据简化技术(如BIRCH),可以扩展聚类算法的应用。频域分析(如DFT)和降维方法(如PCA、SVD)是处理大数据的得力助手,而如MDS的PCA扩展虽然常见,但在非线性特征的挖掘上,流形学习(ISOMAP、LLE、MVU)更显威力,谱聚类就是其中的佼佼者。
3、K-means基础:洞察聚类与分类 K-means作为一种聚类算法,与分类和划分算法有着紧密的联系。它的目标是将数据划分为K个互不相交的组(或簇),每个簇内的数据点相似度较高,而不同簇之间的差异明显。它并非有监督的分类,而是基于数据本身的内在结构进行无监督的划分。
1、统计技术 数据挖掘涉及的科学领域和技术很多,如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是:统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型(例如一个正态分布)然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。关联规则 数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。
2、分类分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。
3、决策树法决策树在解决归类与预测上有着极强的能力,它以法则的方式表达,而这些法则则以一连串的问题表示出来,经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根,底部有许多的树叶,它将纪录分解成不同的子集,每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。
4、数据挖掘按数据挖掘方法和技术分类有神经网络、遗传算法、决策树方法、粗集方法、覆盖正例排斥反例方法、统计分析方法、模糊集方法和挖掘对象。数据挖掘技术是一种数据处理的技术,是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中、人们事先不知道又潜在有用信息和知识的过程。
5、可视化技术:用图表等方式把数据特征用直观地表述出来,如直方图等,这其中运用的许多描述统计的方法。可视化技术面对的一个难题是高维数据的可视化。决策树:利用一系列规则划分,建立树状图,可用于分类和预测。常用的算法有CART、CHAID、IDCC0等。
6、数据挖掘的基本流程包括:选择数据集、数据预处理、特征选择、模型选择、模型评估和模型应用。其中,数据预处理是数据挖掘过程中最重要的一步,包括数据清洗、数据转换、数据归一化等。