机器学习：从基础概念到未来展望

# 机器学习：从基础概念到未来展望 ## 一、机器学习算法基础 ### 关联规则相关 关联规则涉及到从交易数据中分析物品间的关系，它是 {X} 中物品与 {Y} 中物品数量在交易总数里，相对于同一交易中 {X} 所有物品数量的比例。满足最小置信度阈值（min - conf）和最小支持度阈值（min - sup）的规则被视为强规则。关联分析的主要算法有 Apriori 算法和 FP - Growth 算法。 ### 半监督学习 半监督学习介于无监督学习和监督学习算法之间，它结合了无标签数据和有标签数据。这种学习方式在许多分类应用中都有使用，如网页分类、语音识别和基因测序等。半监督学习大致可分为聚类和分类两类。 ### 强化学习（RL） 强化学习模型受行为学习模型的启发。在强化学习中，用户可以通过分析师的反馈来控制最佳输出。与监督学习（SL）和无监督学习（USL）不同，强化学习系统不是通过示例数据进行训练的，而是采用试错法进行学习。在这个过程中，一系列成功和失败的结果会得到“强化”，因为它能解决最优问题。强化学习最著名和流行的应用之一是在游戏和机器人领域。例如，机器人从结果中学习，通过重新校准数据、回顾之前的步骤并采用试错法来改变解决问题的方式，就像学习爬楼梯一样，它从一系列成功的行动中学习。强化学习没有训练标签数据集，其基本概念是与环境交互的软件代理会因最佳表现的行动而获得奖励，就像人类学习一样。以下是机器人在强化学习中的简单流程： ```mermaid graph LR A[开始任务] --> B[尝试所有路径] B --> C{是否到达目标} C -- 否 --> D[记录结果并调整策略] D --> B C -- 是 --> E[计算总奖励] ``` ## 二、数据分析 ### 数据分析的重要性 现代组织会收集大量的数据。为了让数据对组织有价值，必须对其进行分析以提取可用于做出更好决策的见解。在分析数据时，会发现数据中存在一些变化。为了更清楚地了解数据，需要大量的数据来识别那些原本被认为是错误的异常情况，这些异常实际上可能暗示着客户购买行为模式或客户满意度的差异。随着更多数据被添加到模型中，并使用最便捷的机器学习算法进行训练和分析，会更清楚地看到一些变化将直接影响业务的未来。 ### 数据分析的类型 1. **预测分析**：基于历史数据和当前数据分析，对未来事件进行预测。为了实现高利润率、提高性能和实时处理，分析需要做出更好的决策以推动业务发展。它利用对过去的理解来预测未来。例如，当有人访问电子商务网站并开始浏览产品和阅读评论时，网站会通过机器学习模型根据客户的浏览历史以及其他用户的浏览和购买习惯数据，推荐可能感兴趣的其他可替换产品，以实时影响运营过程，回答“可能会发生什么？”的问题。 2. **描述性分析**：帮助分析师了解业务的实际情况。为了理解业务的当前状态，需要了解历史数据的情况。这种方法支持组织回答诸如“与上一季度相比，哪些产品款式在第一季度表现更好？”或“哪些地区显示出最高的增长率？”等问题。它是一种简单的分析形式，通过数据聚合和数据挖掘来提供对过去的洞察，回答“发生了什么？”的问题。 3. **规范性分析**：使用业务规则、机器学习和统计模型来推荐最佳机会。规范性分析采用优化和模拟算法来建议可能的结果，回答“我们应该做什么？”的问题。通过一种或多种可能的行动方案，分析会涉及描述性和预测性分析。它允许公司根据多个特征预测评估可能的结果数量，使用机器学习、业务规则、算法和计算建模程序等多种工具和技术，这些技术会针对来自不同数据集（包括实时数据馈送、历史和交易数据以及大数据）的输入进行实施。 ### 机器学习中使用的矩阵 |矩阵类型|特点|示例| | ---- | ---- | ---- | | 方形矩阵 | 行数和列数相等，维度表示为 n*n，用于解决许多简单的线性变换，从左上角到右下角的值称为主对角线 | \(M=\begin{bmatrix}a_{11}&a_{12}&a_{13}\\a_{21}&a_{22}&a_{23}\\a_{31}&a_{32}&a_{33}\end{bmatrix}\) | | 对称矩阵 | 是一种方形矩阵，除了具有方形矩阵的所有属性外，其右上角三角形与左下角三角形相同，即矩阵等于其转置（M = M^T），对称轴是从左上角到右下角的主对角线 | 例如 \(M=\begin{bmatrix}1&2&3\\2&4&5\\3&5&6\end{bmatrix}\) | | 三角矩阵 | 也是方形矩阵，其右上角或左下角的三角值为零。矩阵中主对角线以上的值称为上三角矩阵，主对角线以下的值称为下三角矩阵 | 上三角矩阵 \(M=\begin{bmatrix}1&2&3\\0&4&5\\0&0&6\end{bmatrix}\) | | 对角矩阵 | 矩阵中除主对角线值外所有值都为零，不一定是方形矩阵，主对角线元素可以为零或非零，可表示为全零矩阵或仅包含主对角线元素 | \(D=\begin{bmatrix}1&0&0\\0&2&0\\0&0&3\end{bmatrix}\) | | 单位矩阵 | 是一种方形矩阵，主对角线所有元素定义为值 1，其他元素定义为零。单位矩阵与向量相乘时不会改变向量 | \(I=\begin{bma