用吴恩达机器学习揭开异常检测与协同过滤的奥秘

2023-12-29 18:06:43

引言

欢迎来到机器学习的迷人世界！在吴恩达教授的机器学习课程第八周的学习之旅中，我们将深入探索异常检测和协同过滤这两个关键概念。我们将了解它们的原理，探讨它们的实际应用，并通过 Python 代码实现它们。准备好踏上这段知识之旅了吗？那就让我们开始吧！

异常检测：识别异常值

异常检测在许多领域都是一项至关重要的任务，从欺诈检测到医疗诊断，再到工业故障排除。异常检测的目的是识别与正常模式或行为显着不同的数据点，这些数据点可能表示潜在的问题或异常情况。

为了有效地执行异常检测，我们需要了解不同类型的异常值：

点异常值： 单个数据点与其他数据点明显不同。
上下文异常值： 在一个特定上下文中异常的数据点，而在其他上下文中则正常。
集体异常值： 一群数据点共同偏离正常模式。

协同过滤：预测用户偏好

协同过滤是推荐系统中广泛使用的一种技术。它基于这样的假设：具有相似兴趣的用户往往会有相似的偏好。协同过滤通过分析用户行为数据（例如评分或购买记录）来构建用户相似性矩阵。一旦建立了相似性矩阵，就可以利用它来预测用户对未评级或未知项目的偏好。

协同过滤有两种主要类型：

基于用户的协同过滤： 预测基于相似用户的偏好。
基于项目的协同过滤： 预测基于相似项目的偏好。

Python 实现

为了巩固我们的理解，让我们使用 Python 代码实现异常检测和协同过滤。

异常检测：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor

# 定义数据
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15]])

# 创建异常检测模型
lof = LocalOutlierFactor()

# 拟合模型并预测异常值
y_pred = lof.fit_predict(data)

# 输出预测结果
print(y_pred)

协同过滤：

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 定义用户评分矩阵
user_ratings = np.array([[5, 3, 4], [4, 5, 2], [3, 4, 5], [2, 3, 4]])

# 计算用户相似性矩阵
user_similarity = cosine_similarity(user_ratings)

# 预测用户对未评级项目的偏好
predicted_ratings = user_similarity.dot(user_ratings) / np.array([np.abs(user_similarity).sum(axis=1)]).T

# 输出预测结果
print(predicted_ratings)