從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)——機(jī)器學(xué)習(xí)

從標(biāo)記過的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)——有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)

【SVM】

支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）是一種二分類模型，其基本模型定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器，間隔最大使它有別于感知機(jī)。SVM還包括核技巧，這使它成為實(shí)質(zhì)上的非線性分類器。SVM的學(xué)習(xí)策略就是間隔最大化，可形式化為一個(gè)求解凸二次規(guī)劃（convex quadratic programming）的問題，也等價(jià)于正則化的合頁損失函數(shù)（hinge loss）最小化問題13。

SVM是一種非常優(yōu)秀的分類算法，它具有良好的泛化能力和魯棒性。在實(shí)際應(yīng)用中，SVM已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于模式識別、圖像分割、文本分類、手寫字體識別等領(lǐng)域2?。

【k-means】

K均值算法（K-means Clustering Algorithm）是一種常用的聚類算法，它的核心思想是用指定數(shù)量的聚類中心（即K），將數(shù)據(jù)集中的樣本劃分成K個(gè)類別，使每個(gè)樣本點(diǎn)到最近的聚類中心的距離最小1?。K均值算法是一種基于距離度量的聚類算法，它的優(yōu)點(diǎn)是簡單、快速，容易解釋和實(shí)現(xiàn)2?。

K均值算法可以用于圖像分割、文本分類、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域23。

【Q-learning】

Q-learning是一種無模型的增強(qiáng)學(xué)習(xí)技術(shù)，它可以在MDP問題中尋找一個(gè)最優(yōu)的動作選擇策略。Q-Learning是強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法的一種，它是一種基于價(jià)值的、離軌策略的、無模型的和在線的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法23。Q-learning算法是一種基于貪心策略的算法，它通過不斷地更新Q值來實(shí)現(xiàn)最優(yōu)策略的搜索1。

Q-Learning算法是一種比較簡單的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，它在很多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如機(jī)器人控制、游戲AI等??。

通過標(biāo)注過的，訓(xùn)練過的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練系統(tǒng)，提高系統(tǒng)的效率

【有監(jiān)督學(xué)習(xí)的具體步驟】

1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)：如果沒有現(xiàn)成的數(shù)據(jù)，需要采集或者爬取數(shù)據(jù)，記住數(shù)據(jù)要帶標(biāo)簽的；如果數(shù)據(jù)倉庫或者是數(shù)據(jù)庫有相應(yīng)的數(shù)據(jù)，你需要將數(shù)據(jù)取出來，特征盡量多；如果只是學(xué)習(xí)，你可以使用公開的數(shù)據(jù)集。

2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：包括數(shù)據(jù)清洗、特征選擇、特征變換、特征降維等。

3. 特征工程：根據(jù)問題的需求，對特征進(jìn)行處理和提取。

4. 模型選擇：選擇適合問題的模型。

5. 模型訓(xùn)練：使用訓(xùn)練集對模型進(jìn)行訓(xùn)練。

6. 模型評估：使用測試集對模型進(jìn)行評估。

7. 模型調(diào)優(yōu)：根據(jù)評估結(jié)果對模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)。

以上是有監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本步驟。12

分類算法和回歸算法的區(qū)別在于輸出變量的類型。分類是指當(dāng)輸出變量是分類的，即具有2個(gè)或更多數(shù)據(jù)類型時(shí)使用?；貧w是指當(dāng)輸出變量是連續(xù)的，即具有實(shí)數(shù)值時(shí)使用。12

分類算法和回歸算法的區(qū)別還有：

- 目的不同：分類算法的目的是預(yù)測輸入變量所屬的類別，而回歸算法的目的是預(yù)測輸入變量的值。

- 本質(zhì)不同：分類算法是離散型問題，而回歸算法是連續(xù)型問題。

- 結(jié)果不同：分類算法輸出的結(jié)果是類別標(biāo)簽，而回歸算法輸出的結(jié)果是實(shí)數(shù)值。

排名算法是指將一組對象按照某種規(guī)則排序的算法。排名算法的主要步驟包括：

1. 確定評價(jià)指標(biāo)：評價(jià)指標(biāo)是用來衡量對象優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)，例如，網(wǎng)頁排名算法中，評價(jià)指標(biāo)可以是網(wǎng)頁的點(diǎn)擊率、訪問量等。

2. 收集數(shù)據(jù)：收集與評價(jià)指標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)。

3. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去重、歸一化等處理。

4. 確定權(quán)重：對不同的評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)，得到每個(gè)對象的綜合評價(jià)值。

5. 排序：按照綜合評價(jià)值對對象進(jìn)行排序。

有監(jiān)督學(xué)習(xí)的幾種變體