（一）机器学习---概述_一夜奈何梁山的博客-程序员宅基地

技术标签：数据分析

一：人工智能概述：

1：人工智能应用的场景：

1：人脸识别技术，图像识别技术。
2：机器翻译：谷歌翻译，有道翻译。
3：后台日志分析。

2：人工智能，机器学习，深度学习的关系：

1：机器学习是人工智能的一个实现途径。
2：深度学习是机器学习的一个方法发展而来的。

二：机器学习概述：

1：什么是机器学习？

答：机器学习就是从数据中自动分析获取模型，并利用模型对位置数据进行预测。

2：机器学习的工作流程：

1：获取数据。
2：数据的基本处理。
3：特征工程
4：机器学习（模型训练）
5：模型评估（结果达到要求，上线服务。结果没有达到要求，重复上面步骤）

3：数据集：

1：一行数据我们称为一个样本。
2：一列数据我们称为一个特征。
3：目标值：例如：我们要判断这个电影是什么类型的，则电影类型就是目标值。有些数据没有目标值。

4：数据的类型：

1：类型一：特征值 + 目标值（目标值是连续的和离散的）例如：房价就是连续的，肿瘤是良性还是恶性的就是离散的。连续的目标对应着回归问题，离散的目标对应的是分类问题。
2：类型二：只有特征值，没有目标值。

5：数据分割：

1：训练集：用于训练，构建模型。70%
2：测试集：在模型验证检验时使用，用于评估模型是否有效。30%

6：数据的基本处理：

1：缺失值
2：异常值

7：特征工程：

1：啥叫特征工程？利用专业知识处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。
2：意义：影响机器学习的效果。
-3：为啥要有特征工程？吴恩达：数据和特征决定机器学习的上线，而模型和算法只是逼近这个上线而已。
4：特征工程的内容：特征提取，特征预处理，特征降维。
5：特征提取：将图像/文本，转换成机器学习的特征数：例如词频。
6：特征预处理：通过转换函数将特征数据转换成更加适合的算法模型数据的过程。
7：降维：三维转二维。

8：机器学习：

运用算法对模型进行训练。

9：模型评估：

对训练好的模型进行评估。

三：机器学习算法分类：

1：监督学习
2：无监督学习
3：半监督学习
4：强化学习

1：监督学习

输入的数据：特征值+目标值
输出可以是一个连续的值（回归）
输出的是有限个离散值（分类）

案例一：回归问题：房价可以取一个区间，所以是回归问题。

在这里插入图片描述
案例二：分类问题：要么是良性的，要么是恶性的，所以是分类问题，只能取这两个离散点。

2：无监督学习：

1：有特征值，无目标值。

3：半监督学习：

1：训练集中有编辑样本数据和没有标记的样本标签，需要我们根据训练集中的打过标签的，来给没有打过标签的打标签。

4：强化学习：

1：理解：如果我没完成作业，去看电视，则父母给批评，我得到负反馈。如果我做完作业，再去看电视，父母给我的是表扬，我得到的是正反馈。强化学习就是根据正负反馈来不断调整我机器学习的参数，不断优化。

在这里插入图片描述

四：模型的评估：

1：分类模型评估：

1：准确率（最重要的）
2：召回率
3：F1-score
4：AUC指标

2：回归模型评估：

1：均方根误差（RMSE）
2：相对平方误差（RSE）
3：平均绝对误差（MAE）
4：相对绝对误差（RAE）

3：拟合：

1：欠拟合：达不到要求。如果识别天鹅，给出特征长嘴，双翅。则特征不够，鸡鸭也符合。
2：过拟合：表现过于优越，导致测试数据集表现不佳。如果识别天鹅中增加特征值颜色=白色，则黑色天鹅识别不出来，此时就是过拟合。

本文链接：https://blog.csdn.net/qq_41341757/article/details/110671435

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