机器学习实战笔记
2023-05-19 01:09:18 0 举报AI智能生成
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机器学习实战笔记
作者其他创作
大纲/内容
使数据集更易使用
降低很多算法的计算开销
去除噪声
使结果易懂
好处
以方差的大小来决定新的维度
概念
降低数据的复杂性
识别最重要的多个特征
优点
不一定需要
可能损失有用信息
缺点
数值型
适用
半导体制造数据降维
案例
PCA Principal Component Analysis 主成分分析
还是不懂！
从噪声数据中抽取相关特征
m行n列矩阵分解成三个矩阵相乘，分别m行m列，m行n列，n行n列
中间那个m行n列矩阵只有对角元素，且对角元素从大到小排列
对角元素称为奇异值
在某个奇异值的数据（r个）之后，其他奇异值都置为0
数据集中只有r个重要特征
矩阵分解
简化数据
提高算法结果
数据的转换可能难于理解
抽取文档中的概念
解决同义词问题
隐性语义索引 LSI/LSA
先利用SVD构建主题空间
再在该空间下计算相似度
推荐系统
保留奇异值
图像压缩
SVD Singular Value Decomposition 奇异值分解
降维
易于理解
计算不复杂
对非线性数据拟合不好
标称型
岭回归
lasso
前向逐步回归
数据特征比样本多
线性回归
对数据进行二元切分
节点为数值或线性函数
可以对复杂和非线性数据建模
结果不易理解
树回归
回归
采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类
精度高
对异常值不敏感
无数据输入假定
计算复杂度高
空间复杂度高
约会网站效果匹配
手写识别
k-近邻算法 kNN
按特征值划分法
二元划分法
信息熵entropy
信息增益information gain最大化
划分数据集原则
计算复杂度不高
输出结果易于理解
对中间值的缺失不敏感
可以处理不相关特征数据
可能会过度匹配
眼部状况和适配的隐形眼镜类型
决策树
计算某一点落在不同群落里的概率
利用条件概率
假定特征相互独立
在数据较少情况下仍然有效
可以处理多类别问题
对输入数据的准备方式较敏感
垃圾邮件检测
朴素贝叶斯
划分两个数据集之间的分界线，类似回归
随机梯度下降
减少计算量
梯度下降算法
计算代价不高
易于理解和实现
容易欠拟合
分类精度可能不高
从病症预测死亡率
Logistic回归
将数据映射到高维空间更容易被分类
将数据映射到高维空间
流行核函数
径向基函数
核函数
泛化错误率低
计算开销不大
结果易理解
对参数调节和核函数的选择敏感
原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题
支持向量机 SVM
不同算法集成
同一算法不同设置集成
不同数据集不同分类器
预测为正例的样本中真正正例的比例
正确率
预测为正例的真实正例占真实正例的比例
召回率
性能度量
元算法 AdaBoost
监督学习
设定簇个数
随机确定初始簇心
寻找各点最近的簇心
SSE误差平方和
度量效果
将最大SSE簇拆分
最近质心
使SSE增加最小的两个质心
合并
后处理
有一个簇不断一分为二
二分K-均值
避免收敛到局部最小
易实现
可能收敛到局部最小值
在大数据集上收敛较慢
对地图上的点进行聚类
K-均值聚类
频繁项集
关联规则
关联分析
在大数据集上较慢
过会投票的模式
毒蘑菇相似特征
Apriori算法
基于Apriori
结合树模型建模
比Apriori快
快于Apriori算法
实现困难
在某些数据集上性能会下降
从微博中发现共现词
新闻报道被查看的集合
FP-growth算法
无监督学习
机器学习 实战笔记
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