数据分析师-数据挖掘与机器学习-机器学习基础_强化学习基础.docxVIP

PAGE1

PAGE1

机器学习基础

1监督学习简介

监督学习是机器学习中的一种基本方法，其核心在于利用已知的输入和输出数据，训练模型以预测新的未知数据的输出。在监督学习中，数据集通常被分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型的性能。

1.1示例：线性回归

线性回归是一种简单的监督学习算法，用于预测连续型输出。以下是一个使用Python和scikit-learn库实现线性回归的例子：

#导入必要的库

importnumpyasnp

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

fromsklearn.metricsimportmean_squared_error

#生成数据

np.random.seed(0)

X=2*np.random.rand(100,1)

y=4+3*X+np.random.randn(100,1)

#划分数据集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)

#创建线性回归模型

lin_reg=LinearRegression()

#训练模型

lin_reg.fit(X_train,y_train)

#预测

y_pred=lin_reg.predict(X_test)

#计算均方误差

mse=mean_squared_error(y_test,y_pred)

print(MeanSquaredError:,mse)

在这个例子中，我们首先生成了100个随机数据点，其中X是输入特征，y是输出标签。然后，我们将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集训练线性回归模型，并在测试集上评估模型的性能。

2无监督学习简介

无监督学习与监督学习不同，它处理的是没有标签的数据集。目标是通过数据的内在结构和模式来学习，通常用于聚类、降维和异常检测等任务。

2.1示例：K-means聚类

K-means是一种常用的无监督学习算法，用于将数据点分组到K个簇中。以下是一个使用Python和scikit-learn库实现K-means聚类的例子：

#导入必要的库

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

fromsklearn.clusterimportKMeans

#生成数据

np.random.seed(0)

X=np.random.rand(150,2)

#创建K-means模型

kmeans=KMeans(n_clusters=3)

#训练模型

kmeans.fit(X)

#预测簇标签

y_pred=kmeans.predict(X)

#可视化结果

plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y_pred)

plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:,0],kmeans.cluster_centers_[:,1],c=red,marker=x)

plt.title(K-means聚类)

plt.show()

在这个例子中，我们生成了150个二维随机数据点，然后使用K-means算法将它们分为3个簇。通过可视化结果，我们可以看到数据点被正确地分为了3个簇，簇中心用红色的“x”标记。

3半监督学习简介

半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方法，它利用少量的有标签数据和大量的无标签数据来训练模型。这种方法在数据标签获取成本高或难以获取的情况下非常有用。

3.1示例：标签传播算法

标签传播算法是一种半监督学习方法，它基于图论，通过数据点之间的相似性来传播标签。以下是一个使用Python和scikit-learn库实现标签传播算法的例子：

#导入必要的库

importnumpyasnp

fromsklearn.semi_supervisedimportLabelSpreading

fromsklearn.datasetsimportmake_circles

importmatplotlib.pyplotasplt

#生成数据

np.random.seed(0)

X,y=make_circles(n_samples=1000,factor=0.5,noise=0.05)

y[10:]=-1#