《机器学习算法》：掌握61个关键公式

人工智能

2023-11-10 18:30:43

机器学习：人工智能的学习引擎

机器学习是人工智能领域的一个迷人领域，赋予计算机从数据中学习并执行人类任务的能力。从医疗诊断到股票预测，机器学习在各个行业中扮演着至关重要的角色。让我们深入了解这个激动人心的技术，探索它的算法、概念和应用。

机器学习算法

机器学习算法是赋予机器学习能力的引擎。这些算法根据它们学习数据的方式进行分类，有两种主要类型：

监督学习： 使用标记数据（即，带有已知输出的数据）训练模型。然后，模型可以预测未标记数据上的输出。
无监督学习： 使用未标记数据（即，没有已知输出的数据）训练模型。模型发现数据中的隐藏模式和结构。

常见的机器学习算法

机器学习算法种类繁多，每种算法都有其独特的优点和缺点。以下是几个最常用的算法：

分类算法： 用于预测数据所属类别，如逻辑回归和决策树。
回归算法： 用于预测数据的值，如线性回归和梯度提升决策树。
决策树： 一种树状结构，根据特征对数据进行分裂，最终将数据分类到不同的类别中。
支持向量机： 一种二分类算法，通过在数据中找到一个超平面来将数据分为两类。
神经网络： 受人类神经系统启发的算法，由连接的神经元组成，通过学习模式进行预测。
深度学习： 使用多层神经网络的神经网络，可以学习数据中的复杂模式。

机器学习概念

超参数： 机器学习算法的配置参数，在训练过程中不会学习。
模型选择： 选择最适合数据的机器学习算法的过程。
欠拟合和过拟合： 模型在训练数据和测试数据上的性能不佳。
正则化： 一种防止模型过拟合的技术。
交叉验证： 一种评估模型泛化性能的技术。
随机搜索和网格搜索： 用于超参数优化的技术。

代码示例

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(data[['feature_1', 'feature_2']], data['target'])

# 使用新数据进行预测
predictions = model.predict([[0.5, 0.75]])

# 打印预测
print(predictions)