CHIMA2019_01.王逸飞：机器学习算法的分类与选择
机器学习算法的分类与选择
3. 疾病与模式基因之间的关联关系分析研究 4. 特征解释
CHIMA 201195
案例分享2
——利用层次聚类解释模型
长 老青幼小中中
寿 年年儿学年学
老 人人园生人生
人
学
生
肠道菌群与年龄之间的关系研究
从公共数据库中选用江苏地区923个健 康人（按照年龄被分为7组）粪便检材的 16S测序数据，从中获取5621个菌群的丰 度值，特征筛选后得到278个菌群的丰度值， 用来对不同年龄分组的样本做层次聚类。
K-means聚类（不断迭代过程）
K-modes（k众数聚类）
对分类型数据进行聚类 采用差异度（属性不相同的个数）来
代替k-means算法中的距离
CHIMA 201193
分层聚类
密度聚类
K-means 高斯混合聚类
聚类方法优缺点：
优点：让数据变得有意义 缺点：结果难以解读，针对不寻常的数据组，结果可 能无用
分组
幼儿园学生 小学生 中学生 青年人 中年人 老年人 长寿老人
年龄
3-6 8-12 13-14 19-24 30-50 60-79 >94
3项
6项
9项
76项
•性别 •年龄 •BMI
•呼衰 •肾衰 •脑梗 •冠心病 •糖尿病 •高血压
•射血分数 •缩短分数 •胸腔积液 •心包积液 •二尖瓣反 流 •……
•血常规类 15项 •血生化类 38项 •尿类化验 23项
特征分布情况ຫໍສະໝຸດ 心衰患者是否发生院内死亡预测
选取2015-2018年于解放军总医院住院 的心衰患者，根据是否发生院内死亡选择 正样本1094例，随机筛选负样本1094例， 选用94个特征用SVM做分类，利用5折交叉 验证法进行结果评估。
机器学习算法及其分类
机器学习算法及其分类近年来，机器学习技术逐渐成为了人工智能领域中的重要分支，它具有强大的学习能力、预测能力以及自适应能力。
机器学习算法可以让机器从大量数据中学习并做出有用的预测和决策，成为了许多科技公司和企业的重要应用技术。
那么，什么是机器学习算法，以及常用的机器学习算法有哪些呢？一、什么是机器学习算法？机器学习是利用计算机学习算法，让计算机从数据中学习和发现规律的科学、技术和艺术。
机器学习算法的本质是拟合函数，通过训练数据集来寻找合适的拟合曲线，最终让机器对于未知数据拥有更好的处理与预测能力。
而机器学习算法通常可以分为监督学习、非监督学习和强化学习三类。
二、监督学习算法监督学习是机器学习算法中常用的一种方法，它是利用训练数据中含有标签或类别信息，从而学习到输入和输出变量之间的映射关系。
在监督学习算法中经常使用的一些模型有线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
其中，线性回归是一种简单却鲁棒性强的监督学习算法，它的目的是拟合一个线性方程来预测数据的值。
逻辑回归是一种广泛应用于分类模型的监督学习算法，它的目的是根据已知数据来预测未知数据的分类情况。
SVM是一种常用的分类算法，它通过在空间中寻找超平面来对数据进行分类。
决策树则是一种分类和回归算法，它通过树形结构来生成决策规则。
三、非监督学习算法非监督学习是机器学习算法中与监督学习相反的一种方法，它没有输入数据中的标签或类别信息，而是在数据中寻找内在的模式和关联性。
常见的非监督学习算法有聚类分析、主成分分析（PCA）、异常检测等。
其中，聚类分析是一种将相似的数据归为一类的算法，它可以让计算机自动识别和分类数据中的重要特征。
PCA则是一种常用于降维的算法，它可以将数据降维到较低的维度，以便更好地进行可视化或其他操作。
四、强化学习算法强化学习是一种相对较新的机器学习算法，它涉及到智能体与环境之间的交互。
在强化学习算法中，智能体通过与环境的互动来获取奖励或惩罚，从而逐渐学习到能够最大化奖励的行为策略。
机器学习算法解析
机器学习算法解析随着人工智能技术的不断发展，机器学习已经成为了其中非常重要的一部分。
机器学习算法则是机器学习领域的核心，它能够让机器自动地从数据中学习模型，从而能够更好地完成各种任务。
在本文中，我们将对机器学习算法进行解析，以帮助读者更好地了解这一领域。
一、机器学习算法的分类机器学习算法可以被分为监督学习、无监督学习和增强学习三类。
监督学习是指通过输入-输出数据对来进行学习，这类算法需要有标记的数据作为输入，从中学习出一个模型，然后对新的数据进行预测。
无监督学习是指从没有标记的数据中学习模型，这类算法通常用于聚类和降维等任务。
增强学习则是一类通过与环境交互的方式来进行学习的算法，其目的在于通过与环境的交互来学习出一个策略，并进行优化。
二、机器学习算法的常见模型1.线性模型线性模型是一种通过线性方程来描述变量之间关系的模型。
线性回归和逻辑回归是线性模型的代表，它们常被用于解决分类和回归问题。
2.决策树决策树是一种通过树形结构描述分类和回归问题的模型。
它将数据分割成一系列的分支和节点，在每个节点上通过对某个特征的判断来进行分类或回归。
3.支持向量机支持向量机通常用于解决分类问题，它通过一个超平面将数据分为两类，并最大化两类数据点到超平面的距离。
它的优点在于能够对高维数据进行分类。
4.朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设每个特征之间是独立的。
在分类时，朴素贝叶斯算法将根据每个特征的概率来计算某个类别的概率。
5.神经网络神经网络模型是一种通过仿真大脑神经元之间的交互来解决问题的模型。
它通常用于解决分类和回归问题，需要大量的训练数据和计算资源。
三、机器学习算法的优缺点机器学习算法具有以下优点：1.能够对大型数据进行处理，从而能够发现数据中潜在的结构和规律。
2.能够自动地处理数据，从而能够提高工作效率。
3.能够不断地通过数据进行更新和优化，从而能够提高准确性。
但机器学习算法也存在一些缺点：1.需要大量的数据和计算资源来进行训练。
机器学习有哪些算法
机器学习有哪些算法机器学习是一种人工智能的分支，它通过让计算机系统自动学习和改进，从而提高其性能。
在机器学习中，有许多不同的算法可以用来训练模型并进行预测。
下面将介绍一些常见的机器学习算法。
1.监督学习算法监督学习是一种机器学习方法，其中模型从标记的训练数据中学习。
常见的监督学习算法包括：- 线性回归：用于预测连续值的算法，通过拟合数据点之间的线性关系来进行预测。
- 逻辑回归：用于预测二元分类问题的算法，通过将输入数据映射到一个概率范围内来进行预测。
- 决策树：用于预测分类和回归问题的算法，通过树状结构来表示决策规则。
- 支持向量机：用于分类和回归问题的算法，通过找到最佳的超平面来分隔不同类别的数据点。
2.无监督学习算法无监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标记的数据中学习。
常见的无监督学习算法包括：- K均值聚类：用于将数据点分成不同的簇的算法，通过最小化簇内的方差来确定簇的中心。
- 主成分分析：用于降维和数据可视化的算法，通过找到数据中的主要成分来减少数据的维度。
- 关联规则学习：用于发现数据中的关联规则的算法，通过分析数据中的频繁项集来找到规则。
3.强化学习算法强化学习是一种机器学习方法，其中模型通过与环境互动来学习。
常见的强化学习算法包括：- Q学习：用于解决马尔可夫决策过程的算法，通过学习最优策略来最大化长期奖励。
- 深度强化学习：结合深度学习和强化学习的算法，通过深度神经网络来学习价值函数。
总的来说，机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。
不同的算法适用于不同的问题和数据集，选择合适的算法对于模型的性能至关重要。
随着机器学习技术的不断发展，我们可以期待更多更高效的算法的出现，从而推动人工智能的发展。
机器学习知识：机器学习中的算法识别与自动化选择
机器学习知识：机器学习中的算法识别与自动化选择机器学习是计算机科学领域的重要分支，它是指计算机通过学习数据、自动识别模式和规律的过程，从而具有某种能力和智能的领域。
机器学习技术广泛应用于分类、预测、识别、优化等领域，在现代社会中扮演着越来越重要的角色。
在机器学习中，算法的选择和自动化是非常关键的环节，因为算法的正确选择和自动化可以显著提高机器学习系统的性能和效率。
一、算法分类与选择在机器学习中，有许多常用的算法，如支持向量机（SVM）、决策树（Decision Tree）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）、神经网络（Neural Network）等。
不同的算法适用于不同的问题和数据集，因此在选择算法时需要根据实际情况进行判断和选择。
根据算法的分类、性质和适用领域，我们可以将算法分为以下几类：1.监督学习算法(Supervised Learning Algorithm)监督学习是指通过有标记的数据来训练机器学习模型的过程。
具体来说，监督学习分为分类和回归两种，例如决策树、朴素贝叶斯等算法都属于监督学习类别。
2.无监督学习算法(Unsupervised Learning Algorithm)无监督学习是指通过无标记的数据来训练机器学习模型的过程。
具体来说，无监督学习分为聚类和降维两大类，例如K-Means聚类算法、主成分分析PCA降维算法等。
3.增强学习算法(Reinforcement Learning Algorithm)增强学习是指通过“试错”来学习的过程，即机器可以在某个环境下采取不同的行动，通过观察环境的反馈来不断优化其决策策略。
例如Q-learning、Actor-Critic等算法。
4.半监督学习算法(Semi-supervised Learning Algorithm)半监督学习是指通过既有有标记的数据又有无标记的数据来训练机器学习模型的过程。
例如Ladder网络、自编码器等算法。
机器学习算法的应用与分类
机器学习算法的应用与分类随着科技的不断发展，越来越多的企业和个人开始使用机器学习算法来解决复杂的问题和优化业务流程。
机器学习算法在很多领域都得到了广泛的应用，如金融、医疗、交通、电子商务等行业。
本文将介绍几种常见的机器学习算法和其应用场景。
一、监督学习算法监督学习算法是指利用已有的标记样本数据集进行训练，再通过学习得到一个由输入到输出的映射函数，以便用于对未知数据的预测。
常见的监督学习算法包括决策树、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林等。
1、决策树决策树是一种多功能的监督学习算法，它可以用于分类和回归问题。
简单易懂的图形化表示方式让决策树成为了初学者学习机器学习的好入门算法。
决策树模型可以识别出一些有用的模式，因此在金融、医疗、电子商务等领域得到了广泛应用。
2、逻辑回归逻辑回归常用于分类问题，将数据分为二分类或多分类。
它的优点在于算法简单，具有较强的可解释性，预测结果的可信度高。
3、支持向量机支持向量机可以处理非线性分类问题，这是它的优势之一。
支持向量机常用于模式识别、图像处理、自然语言处理等领域。
4、朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，它可以用于分类和文本挖掘。
朴素贝叶斯算法计算简单，速度快，是文本分类和情感分析中的常用算法。
5、随机森林随机森林算法可以处理高维和大数据集成。
它的优点在于具有较强的准确度和稳定性，不易发生过拟合。
随机森林在金融、医疗、电子商务等领域得到了广泛应用。
二、无监督学习算法无监督学习算法是指在没有标记数据进行训练的情况下，对数据进行建模和优化。
常见的无监督学习算法包括聚类分析、异常检测、降维等。
1、聚类分析聚类分析是无监督学习算法中最为常用的一种算法，它可以将相似的数据点分为一类。
常用的聚类算法有K均值聚类、层次聚类等。
聚类分析在人口统计学、社交网络分析、图像处理、自然语言处理等领域都有广泛应用。
2、异常检测异常检测可以识别和诊断潜在的异常数据或事件，常用于金融、制造业、医疗等行业。
机器学习算法的分类与比较
机器学习算法的分类与比较机器学习是人工智能领域的重要组成部分，它通过从数据中学习模式和规律，使计算机能够自动完成任务和做出决策。
在机器学习中，算法的选择是非常关键的，不同的算法适用于不同的问题场景。
本文将对机器学习算法进行分类与比较，帮助读者了解各种算法的优缺点及应用范围。
一、监督学习算法监督学习是机器学习中最常用的方法之一，它通过已知输入和输出的训练数据，建立一个模型来预测新的输入数据的输出。
以下是几种常见的监督学习算法：1. 岭回归（Ridge Regression）：适用于线性回归问题，通过引入正则化项以解决过拟合问题。
2. 逻辑回归（Logistic Regression）：适用于二分类问题，通过对样本进行概率建模，能够输出实例属于某个类别的概率。
3. 决策树（Decision Tree）：根据特征的取值将样本逐步分割为不同的叶子节点，并学习出一系列规则用于分类问题。
4. 支持向量机（Support Vector Machine）：通过找到一个最优超平面来实现对样本的分类，主要用于二分类问题。
5. 随机森林（Random Forest）：将多个决策树进行组合，通过投票或平均值来进行分类，具有较好的鲁棒性和准确性。
二、无监督学习算法无监督学习是指从无标签数据中学习模型的机器学习方法，其目标是发现数据中的隐藏结构和模式。
以下是几种常见的无监督学习算法：1. K-means聚类算法：根据样本之间的距离将数据集划分为K个簇，每个簇内的样本具有相似性。
2. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）：通过线性变换将高维数据转换为低维数据，以尽可能保持数据的方差。
3. Apriori算法：用于关联分析，它通过频繁项集的挖掘来发现数据中的关联关系。
4. 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）：假设数据由多个高斯分布组成，通过最大似然估计来估计分布的参数。
机器学习的分类算法
机器学习的分类算法机器学习是一种人工智能的分支，它通过让计算机系统自动学习并改进，从而实现特定任务的目标。
在机器学习中，分类算法是一种常见的技术，它可以将数据集中的样本分为不同的类别。
分类算法在许多领域都有广泛的应用，如医疗诊断、金融风险评估和自然语言处理等。
在机器学习中，有许多不同的分类算法，每种算法都有其独特的优缺点和适用场景。
下面介绍几种常见的分类算法：1. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间是相互独立的。
这种算法简单且高效，适用于处理大规模数据集和高维特征空间。
2. 决策树算法（Decision Tree）：决策树算法通过构建一棵树形结构来对数据进行分类。
它易于理解和解释，适用于处理非线性关系和复杂数据集。
3. 支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）：支持向量机算法通过寻找最优超平面来对数据进行分类。
它在处理高维数据和非线性数据方面表现出色，但对参数调整和计算资源要求较高。
4. K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）：K近邻算法是一种基于实例的分类算法，它通过计算样本之间的距离来确定其所属类别。
这种算法简单且易于实现，但对数据集的规模和维度敏感。
5. 随机森林算法（Random Forest）：随机森林算法是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来对数据进行分类。
这种算法具有较高的准确性和鲁棒性，适用于处理大规模数据和高维特征空间。
除了上述算法外，还有许多其他分类算法，如神经网络、逻辑回归和朴素贝叶斯等。
在选择分类算法时，需要根据具体的问题和数据特点来进行评估和选择，以实现最佳的分类效果。
随着机器学习技术的不断发展和进步，分类算法也将不断演化和完善，为各行各业带来更多的应用和机会。
机器学习算法的分类与比较
机器学习算法的分类与比较一、引言机器学习算法是人工智能领域的重要组成部分，它能够通过数据和统计学方法来让计算机系统自动改进和学习。
在机器学习中，有许多不同的算法可供选择，本文将对常见的机器学习算法进行分类和比较，以帮助读者更好地了解它们的特点和应用。
二、监督学习算法监督学习算法是机器学习中最常见的一类算法，它通过已有的标记数据来训练模型，并用于预测未来的标记数据。
以下是几种常见的监督学习算法：1. 决策树算法：决策树通过构建一棵树来表示各种可能的决策路径。
它根据不同的特征进行划分，并基于划分结果进行决策。
决策树算法易于理解和解释，适用于小规模数据集。
2. 支持向量机算法：支持向量机通过找到一个最优的超平面来实现分类。
它可以处理高维度和非线性数据，并具有较高的泛化能力。
3. 朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，通过计算每个类别的先验概率和给定特征时的后验概率来进行分类。
该算法假设各个特征之间相互独立，适用于文本分类等领域。
4. K近邻算法：K近邻算法根据某个样本的K个最近邻居的标记来进行分类。
该算法没有显式的训练过程，适用于小规模和非线性数据集。
三、无监督学习算法无监督学习算法是在没有标记数据的情况下进行模型训练和学习的一类算法。
以下是几种常见的无监督学习算法：1. 聚类算法：聚类算法将数据集划分为多个相似的组或簇，使得同一组内的数据相似度较高，而不同组之间的相似度较低。
常见的聚类算法包括K均值算法和层次聚类算法。
2. 主成分分析算法：主成分分析算法通过线性变换将高维数据映射到低维空间，以更好地揭示数据的内在结构。
它常用于降维和可视化数据。
3. 关联规则算法：关联规则算法用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
它常用于市场篮子分析和推荐系统等领域。
四、深度学习算法深度学习算法是机器学习中的一类神经网络算法，它模拟人脑的神经网络结构进行学习和推断。
以下是几种常见的深度学习算法：1. 神经网络算法：神经网络算法是深度学习的核心算法，它由大量的神经元构成，通过训练数据进行权重的调整和学习。
机器学习算法的分类和应用
机器学习算法的分类和应用机器学习是一门研究如何使计算机具备学习能力的领域，通过分析和概括数据，机器学习算法能够自动的学习模式并作出预测。
在实际应用中，机器学习算法被广泛应用于各个领域，例如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。
本文将介绍机器学习算法的分类以及在不同领域中的应用。
一、机器学习算法的分类1. 监督学习算法监督学习是机器学习中最常见的算法类型之一，它需要有一组已经标记好的训练数据，通过学习这些数据的特征和标签之间的关系，来进行模型的训练和预测。
常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
2. 无监督学习算法无监督学习是指在没有标签的情况下，通过对数据的特征进行分析和挖掘，自动发现数据中的模式和结构。
常见的无监督学习算法有聚类算法、主成分分析等。
无监督学习常用于对数据集进行分类、聚类和降维等任务。
3. 强化学习算法强化学习是一种通过试错来确定最佳行为的算法。
它通过与环境进行交互，通过尝试不同的行动并获取奖励或惩罚来学习最优策略。
强化学习常用于机器人控制、游戏智能等领域。
二、机器学习算法的应用1. 自然语言处理自然语言处理是指让计算机理解和处理人类语言的领域。
机器学习算法在自然语言处理中有广泛的应用，如机器翻译、情感分析、文本分类等。
通过机器学习算法，计算机能够学习语言的规律和潜在的语义，提高自然语言处理的准确性和效率。
2. 计算机视觉计算机视觉是指让计算机通过处理和分析图像和视频来获取信息的领域。
机器学习算法在计算机视觉中的应用非常广泛，如图像分类、物体检测、人脸识别等。
通过机器学习算法，计算机能够学习图像和视频中的特征和模式，从而实现对图像和视频的理解和分析。
3. 推荐系统推荐系统是指根据用户的兴趣和偏好，向用户推荐个性化的内容或商品的系统。
机器学习算法在推荐系统中被广泛应用，如协同过滤、内容过滤等算法。
通过机器学习算法，推荐系统能够学习用户的兴趣和偏好，提高推荐的准确性和个性化程度。
机器学习算法了解常用的分类和方法
机器学习算法了解常用的分类和方法机器学习算法是人工智能领域的核心内容之一，它通过训练数据自动学习规律和模式，并利用这些规律和模式进行预测和决策。
在机器学习中，分类是一种常见的任务，它通过将数据分为不同的类别或标签来描述和区分数据。
一、监督学习算法监督学习算法是机器学习中最常见的算法之一，其基本思想是根据已有的带有标签的训练数据，通过构建一个预测模型来对新的数据进行分类。
常见的监督学习算法包括决策树，朴素贝叶斯，支持向量机和神经网络等。
下面将介绍几种常见的分类方法。
1. 决策树决策树是一种基于树状结构的分类模型，它通过一系列的判断节点和叶节点来表示分类规则。
在构建决策树时，通过选择最佳的划分属性和划分方法，可以将数据集划分为不同的子集，直到所有数据都被正确分类或无法进一步划分为止。
决策树的优点是易于理解和解释，而缺点是容易过拟合和对噪声敏感。
2. 朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯理论和特征条件独立性假设的分类方法。
朴素贝叶斯分类器通过计算给定类别下各个特征出现的概率，然后根据贝叶斯公式计算后验概率，从而确定最可能的类别。
朴素贝叶斯的优点是计算效率高和对大规模数据集适用，但是假设特征之间相互独立可能不成立。
3. 支持向量机支持向量机是一种非常常用的分类方法，它通过在特征空间中构建一个超平面来实现分类。
支持向量机的目标是找到一个能最大化两个类别之间的间隔的超平面，并且使得间隔两侧的数据点被正确分类。
支持向量机的优点是泛化能力强和对于高维空间和非线性可分的问题有较好的处理能力，但是训练时间较长。
4. 神经网络神经网络是一种受到生物神经系统启发的模型，它由大量的神经元和相应的连接组成。
神经网络通过不断调整连接权重来学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络的优点是适用于复杂的非线性关系和自适应性强，但是网络结构复杂，需要大量的训练样本和计算资源。
二、无监督学习算法与监督学习不同，无监督学习算法在训练数据中没有事先给定的标签信息，目标是发现数据中的内在结构和模式。
如何选择适合你的机器学习算法
如何选择适合你的机器学习算法机器学习算法的选择对于机器学习的成功至关重要。
不同的算法适用于不同类型的问题，因此了解每种算法的优缺点，以及选择最合适的算法是非常关键的。
本文将介绍一些常见的机器学习算法，并提供一些选择适合自己的算法的指导原则。
一、线性回归算法线性回归是一种广泛使用的机器学习算法，用于预测数值型输出变量。
它建立了输入变量与输出变量之间的线性关系。
对于只有一个输入变量的简单线性回归问题，可以使用公式y = mx + c来表示，其中y 是输出变量，x是输入变量，m是斜率，c是截距。
线性回归适用于数据集具有线性关系的情况。
二、逻辑回归算法逻辑回归是一种广为应用在分类问题中的机器学习算法。
与线性回归不同，逻辑回归使用逻辑函数将输入值映射到一个概率值，这样可以用来预测离散的输出变量。
逻辑回归适用于二分类和多分类问题。
三、决策树算法决策树是一种非常直观的机器学习算法，它通过构建一个树形结构来进行分类或回归。
每个内部节点表示一个特征，叶子节点表示一个决策。
决策树具有易于理解和解释的优点，适用于处理具有离散和连续特征的数据。
四、支持向量机算法支持向量机是一种强大的机器学习算法，用于二分类和多分类问题。
它通过找到一个最大间隔的超平面来进行分类。
支持向量机的一个重要特点是可以使用不同的核函数来处理非线性问题。
五、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间是独立的。
朴素贝叶斯算法适用于文本分类、垃圾邮件过滤等问题。
六、神经网络算法神经网络是一种模仿人脑神经系统的算法，它由多个节点（神经元）和层组成。
神经网络广泛应用于图像识别、语音识别等领域。
选择适合自己的机器学习算法需要考虑以下几个因素：1. 问题类型：首先要明确你的问题是一个回归问题还是分类问题。
如果是回归问题，线性回归算法可能是一个不错的选择；如果是分类问题，逻辑回归或决策树算法可能更适合。
2. 数据集大小：数据集的大小也是选择算法的一个重要考虑因素。
常见机器学习算法的分类-有什么分类-分类介绍
常见机器学习算法的分类-有什么分类-分类介绍机器学习算法大致可分为四大类，分别为监督学习、无监督学习、自监督学习、强化学习。
其中监督学习主要包括分类和回归，还有奇特变体(序列生成、语法树猜测、目标检测、图像分割)。
1、监督学习监督学习是目前最常见的机器学习类型。
给定一组样本(通常由人工标注)，它可以学会将输入数据映射到已知目标[也叫标注(annotation)]。
一般来说，近年来广受关注的深度学习应用几乎都属于监督学习，比如光学字符识别、语音识别、图像分类和语言翻译。
虽然监督学习主要包括分类和回归，但还有更多的奇特变体，主要包括如下几种。
(1)序列生成(sequence generation)。
给定一张图像，猜测描述图像的文字。
序列生成有时可以被重新表示为一系列分类问题，比如反复猜测序列中的单词或标记。
(2)语法树猜测(syntax tree prediction)。
给定一个句子，猜测其分解生成的语法树。
(3)目标检测(object detection)。
给定一张图像，在图中特定目标的四周画一个边界框。
这个问题也可以表示为分类问题(给定多个候选边界框，对每个框内的目标进行分类)或分类与回归联合问题(用向量回归来猜测边界框的坐标)。
(4)图像分割(image segmentation)。
给定一张图像，在特定物体上画一个像素级的掩模(mask)。
2、无监督学习无监督学习是指在没有目标的状况下寻找输入数据的有趣变幻，其目的在于数据可视化、数据压缩、数据去噪或更好地理解数据中的相关性。
无监督学习是数据分析的必备技能，在解决监督学习问题之前，为了更好地了解数据集，它通常是一个必要步骤。
降维(dimensionality reduction)和聚类(clustering)都是众所周知的无监督学习方法。
3、自监督学习自监督学习是监督学习的一个特例，它与众不同，值得单独归为一类。
自监督学习是没有人工标注的标签的监督学习，你可以将它看作没有人类参加的监督学习。
机器学习算法的分类与应用场景
机器学习算法的分类与应用场景机器学习是一种基于数据的科学领域，通过构建数学模型和算法来使计算机系统具备自主学习能力。
在机器学习中，算法的分类与应用场景是非常重要的话题。
本文将对机器学习算法进行分类，并介绍一些常见的应用场景。
一、机器学习算法分类1.监督学习算法监督学习算法是一种利用有标签训练数据来训练模型的方法。
常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络等。
它们适用于预测和分类问题，例如股票价格预测、垃圾邮件过滤和图像分类等。
2.无监督学习算法无监督学习算法是一种利用无标签数据进行模型训练的方法。
常见的无监督学习算法包括聚类、关联规则和降维等。
这些算法用于发现数据中的模式和结构，例如用户分群、推荐系统和图像分割等。
3.半监督学习算法半监督学习算法是一种结合有标签和无标签数据进行训练的方法。
该算法适用于数据量较大但标签较少的情况。
半监督学习算法的应用领域包括文本分类、网络挖掘和图像识别等。
4.强化学习算法强化学习算法是一种基于试错学习的方法，通过智能体与环境的互动来训练模型。
常见的强化学习算法包括Q-learning和深度强化学习等。
这些算法广泛应用于自动驾驶、智能游戏和机器人控制等领域。
二、机器学习算法应用场景1.金融领域机器学习在金融领域有广泛的应用。
例如，利用监督学习算法可以进行股票价格预测和信用评分；通过无监督学习算法可以进行风险控制和异常检测；使用强化学习算法可以进行交易策略优化。
2.医疗领域机器学习在医疗领域的应用能够辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
例如，利用监督学习算法可以进行肿瘤识别和疾病预测；通过无监督学习算法可以进行疾病分类和药物发现；使用强化学习算法可以进行个性化医疗计划制定。
3.电商领域机器学习在电商领域的应用可以提升用户的购物体验和推荐效果。
例如，利用监督学习算法可以进行用户行为分析和购买预测；通过无监督学习算法可以进行用户分群和产品推荐；使用强化学习算法可以进行个性化促销和定价策略优化。
机器学习算法入门教程
机器学习算法入门教程机器学习是人工智能的重要分支之一，其目的是通过利用数据和统计方法，让机器能够通过自我学习来提高性能。
机器学习算法是机器学习的核心组成部分，它们负责处理和分析数据，从而得出预测和决策。
本教程将向您介绍一些常见的机器学习算法，并提供一些入门指导，帮助您理解和应用这些算法。
什么是机器学习算法？机器学习算法是一组数学和统计技术，它们根据输入数据的特征和输出结果之间的关系来进行模式识别和预测。
这些算法使用训练数据来构建模型，并使用该模型对新数据进行预测。
机器学习算法可以分为监督学习算法、非监督学习算法和强化学习算法。
监督学习算法监督学习算法是最常用和最广泛应用的机器学习算法之一。
它的训练数据包含输入和输出的标签，算法根据这些标签进行学习和预测。
常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机等。
•线性回归：线性回归用于预测数值型输出变量，通过拟合一个线性模型来建立输入特征和输出变量之间的关系。
它基于最小二乘法确定最佳拟合直线，从而进行预测。
•逻辑回归：逻辑回归用于分类任务，它通过拟合一个逻辑模型来将输入特征与输出变量之间的关系映射到一个概率值。
这个概率值可以用来判断输入实例属于哪个类别。
•决策树：决策树是一种用于分类和回归的非参数方法，它通过构建树形模型来进行决策。
每个内部节点表示一个属性判断，每个叶节点表示一个类别或数值。
•支持向量机：支持向量机是一种二分类模型，它将输入特征映射到一个高维空间，并寻找一个最优超平面来划分不同类别的数据点。
支持向量机具有泛化能力强的优点，适用于处理高维数据和非线性问题。
非监督学习算法非监督学习算法是一组通过分析数据的内在结构来进行模式识别和聚类的算法。
与监督学习不同，非监督学习的训练数据没有输出标签，算法需要通过分析数据的特征来找出数据的潜在结构和关联性。
常见的非监督学习算法包括聚类算法、降维算法和关联规则挖掘算法等。
•聚类算法：聚类算法将数据集划分为若干个“类”或“群”，每个类内的数据具有相似的特征。
机器学习中的分类算法解析
机器学习中的分类算法解析机器学习是一门涉及如何使计算机从数据中自动学习的科学和艺术。
在许多机器学习任务中，分类是一个常见且重要的问题，涉及将输入数据分为不同的类别。
为了解决分类问题，机器学习中有许多不同的分类算法可供选择。
本文将对机器学习中的一些常见分类算法进行解析，包括决策树、逻辑回归和支持向量机。
1. 决策树决策树是一种基于树形结构的分类算法。
它通过一系列的决策节点和叶节点来对数据进行分类。
决策节点表示对数据的某个特征进行判断，而叶节点表示最终的类别。
决策树算法通常根据信息增益或基尼指数来选择最佳的划分特征。
决策树算法的优点是易于理解和解释，但容易过拟合。
2. 逻辑回归逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的线性模型。
它利用逻辑函数（或称为Sigmoid函数）来估计输入数据属于某个类别的概率。
逻辑回归可以通过最大似然估计或梯度下降等方法来学习模型参数。
逻辑回归算法具有计算效率高和解释性强的优点，但对于复杂的非线性问题可能效果不佳。
3. 支持向量机（SVM）支持向量机是一种二分类模型，它将输入数据映射到高维特征空间中，并在特征空间中寻找最优的超平面来将不同类别的数据分开。
支持向量机可以使用不同的核函数来处理线性可分或线性不可分的问题。
支持向量机算法具有泛化能力强和适用于小样本的优点，但在处理大规模数据集时计算复杂度较高。
除了上述三种常见的分类算法，还有许多其他的分类算法，例如朴素贝叶斯、随机森林和神经网络等。
不同的算法适用于不同的数据场景和问题类型。
在实际应用中，我们需要根据具体的情况选择合适的分类算法和相应的参数配置。
总结起来，机器学习中的分类算法是解决分类问题的重要工具。
决策树、逻辑回归和支持向量机是其中的三种常见算法。
每种算法都有其优点和局限性，我们需要根据实际需求选择适合的算法来解决具体的分类问题。
在使用这些算法时，合适的参数配置和特征选择也是关键因素。
通过深入理解和应用这些分类算法，我们可以更好地进行数据分析和预测，提升机器学习的效果和应用价值。
机器学习算法的分类与应用
机器学习算法的分类与应用机器学习是一种基于数据的人工智能技术，它可以让计算机系统自动地从数据中学习并不断改进，以实现特定的任务。
机器学习算法是机器学习的核心部分，它们用于学习模型、预测结果、分类数据等。
本文将重点介绍机器学习算法的分类与应用。
一、机器学习算法的分类机器学习算法可以分为三类：监督学习算法、无监督学习算法和强化学习算法。
1. 监督学习算法监督学习算法是在已有标记的训练数据的基础上进行学习的算法。
在监督学习算法中，训练数据通常由输入数据和相应的标签组成。
算法通过学习输入数据与标签之间的关系来预测新的未标记数据的标签。
常用的监督学习算法包括回归算法、分类算法等。
回归算法的任务是预测连续型变量的取值。
比如，我们可以通过回归算法预测房屋的价格、股票的涨跌等。
常用的回归算法有线性回归、岭回归、Lasso回归等。
分类算法的任务是预测离散型变量的取值。
比如，我们可以通过分类算法将新闻分类为政治新闻、体育新闻、娱乐新闻等。
常用的分类算法有逻辑回归、支持向量机、决策树等。
2. 无监督学习算法无监督学习算法是在没有标记的训练数据的基础上进行学习的算法。
在无监督学习算法中，算法根据数据的结构和分布进行学习，并且通过聚类、降维等方法对数据进行处理。
常用的无监督学习算法有聚类算法、降维算法等。
聚类算法的任务是将数据分为若干个类别。
比如，我们可以通过聚类算法将顾客分为不同的消费群体。
常用的聚类算法有K-means算法、谱聚类算法等。
降维算法的任务是将高维数据转换为低维数据，以便于可视化或者后续分析。
比如，我们可以通过降维算法将图片从高维空间转换为二维空间。
常用的降维算法有主成分分析、局部线性嵌入等。
3. 强化学习算法强化学习算法是在对环境进行交互的实验过程中进行学习的算法。
在强化学习算法中，算法通过采取某种策略与环境进行交互，然后根据环境的反馈来调整策略，以实现最大化的奖励。
强化学习算法在智能游戏、机器人控制等领域有很广泛的应用。
机器学习中的算法优化和分类
机器学习中的算法优化和分类一、算法优化机器学习是以数据为基础的领域，利用各种算法可以通过数据获取模型并进行预测。
算法设计和优化的质量直接影响到模型的准确度和性能。
因此，算法的选择和优化是机器学习应用中必须要面对的难题之一。
1.1 特征选择特征选择是指从原始数据中选择与问题相关且维度较低的特征，以提高模型的学习效果和性能。
通常需要考虑的因素包括特征的相关性、噪声和冗余等问题。
常用的特征选择方法有过滤法、包装法和嵌入法。
过滤法是对数据进行特征筛选，具有计算简单、效果稳定等优点。
而包装法和嵌入法则是在模型训练过程中进行特征选择。
1.2 参数调优机器学习算法中不同的超参数会对预测模型的结果产生影响。
为了得到更好的模型结果，需要对模型的参数进行调优。
调优的主要目标是在高参数效能和低过拟合的范围内获得最优的模型精度。
常用的参数调优方法包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等。
1.3 模型集成模型集成是将多个单一模型组合成一个预测模型，以提高预测性能。
常用的模型集成方法包括投票、平均化、Bagging、Boosting 和Stacking等。
集成技术可以通过平衡不同模型的优点来提高模型的准确度、泛化能力和鲁棒性。
二、分类算法2.1 传统分类算法传统分类算法分为监督学习和无监督学习两种。
监督学习是一种通过已经标记好的训练样本训练模型，以预测新输入数据的性质和类别的方法。
常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯和决策树等。
无监督学习则是一种通过不需要预先确定类别标准的非监督式数据学习过程，其主要任务是以某种方式对数据进行分类。
通常的无监督学习算法包括聚类分析、自组织映射和异常检测等。
2.2 深度学习分类算法深度学习是机器学习中的一个分支，以多层神经网络为基础，通过学习从数据到一些有用的表征来识别模式、分类对象等任务。
深度学习分类算法在处理自然语言处理、图像识别和语音识别等情况下表现出色。
其中，深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）可以通过层数的增加和网络结构的优化来提高模型的精度和效率。
机器学习算法的使用方法详解
机器学习算法的使用方法详解在当今数字化世界中，机器学习算法正在被广泛应用于各个行业和领域，为数据科学家和研究人员提供了强大的工具来处理和分析大规模的数据。
机器学习算法通过从数据中学习和建模来帮助我们理解和预测复杂的现象和模式。
本文将详细介绍机器学习算法的使用方法，并对其中一些常见的算法进行解释。
首先，我们需要明确机器学习算法的基本原理。
机器学习算法主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
监督学习通过已知输入数据和对应的输出标签来训练模型，使其能够通过输入预测输出。
无监督学习则是在没有标签的情况下对数据进行聚类或降维等操作，发现数据中的隐藏结构和模式。
强化学习是通过与环境的交互来学习最优行动策略，以最大化预定义的奖励。
对于监督学习算法，最常用的包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和随机森林等。
线性回归是一种用于解决回归问题的算法，它通过拟合一个线性方程来预测连续型的输出变量。
逻辑回归则是用于解决分类问题的算法，它通过拟合一个逻辑函数来预测二元型的输出变量。
决策树是一种通过对数据进行分割的方式来构建树状结构的算法，它可以用于分类和回归问题。
支持向量机是一种通过找到最优超平面来进行分类的算法，它在处理高维数据和非线性问题上表现出色。
随机森林是一种通过构建多个决策树来进行分类和回归的集成算法，它可以有效地减少过拟合问题。
在使用这些监督学习算法时，我们需要将数据集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。
常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数等。
在训练过程中，我们可以使用交叉验证来更好地评估模型的性能和确定模型的超参数。
对于无监督学习算法，最常用的包括聚类分析、主成分分析和关联规则挖掘等。
聚类分析是一种将数据划分为不同组的算法，它能够发现数据中的相似性和差异性。
主成分分析是一种线性降维技术，它用于减少数据维度并保留数据的主要变化。
关联规则挖掘则是用于发现数据项之间的关联关系的算法，它常用于市场篮子分析和推荐系统等场景。
机器学习算法分类有哪些
机器学习算法分类有哪些监督学习监督式学习（SUPerViSed1earning）,是机器学习的一种方法，可以由训练资料中学到或建立一个模式（函数/1earningmode1）,并依此模式推测新的实例［12］。
训练资料是由输入物件（通常是向量）和预期输出所组成。
函数的输出可以是一个连续的值，或是预测一个分类标签。
一个监督式学习者的任务在观察一些事先标记过的训练范例（输入和预期输出）后，去预测这个函数对任何可能出现的输入的输出。
要达到此目的，学习者必须以“合理”（见归纳偏向）的方式从现有的资料中一般化到非观察到的情况［13］根据标签类型的不同，又可以将其分为分类问题和回归问题两类。
分类问题的目标是通过输入变量预测出这一样本所属的类别，例如对于植物品种、客户年龄和偏好的预测问题都可以被归结为分类问题。
这一领域中使用最多的模型便是支持向量机，用于生成线性分类的决策边界。
随着深度学习的发展，很多基于图像信号的分类问题越来越多地使用卷积神经网络来完成。
回归主要用于预测某一变量的实数取值，其输出的不是分类结果而是一个实际的值。
常见的例子是包括市场价格预测、降水量预测等。
人们主要通过线性回归、多项式回归以及核方法等来构建回归模型。
监督式学习有两种形态的模型：一种是全域模型，会将输入物件对应到预期输出;另一种是将这种对应实作在一个区域模型（如案例推论及最近邻居法）。
为了解决一个给定的监督式学习的问题（手写辨识）,必须考虑以下步骤:1）决定训练资料的范例的形态。
在做其它事前，工程师应决定要使用哪种资料为范例。
譬如，可能是一个手写字符，或一整个手写的辞汇，或一行手写文字。
2）搜集训练资料。
这资料需要具有真实世界的特征。
所以，可以由人类专家或机器（或感测器的）测量中得到输入物件和其相对应输出。
3）决定学习函数的输入特征的表示法。
学习函数的准确度与输入的物件的表示方式有很大的关联度。
传统上，输入的物件会被转成一个特征向量，包含了许多关于描述物件的特征。
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International Conference on Computer & Information Technology. 2005.
分类算法选择的建议：
分类
需要得到特征权重
逻辑回归
随机森林
其他基于树的bagging 或boosting算法
不需要得到特征权重
逻辑回归
SVM、神经网络
随机森林
其他基于树的bagging 或boosting算法
➢ K-means聚类： ✓ 简单，最常用； ✓ 仅适用凸的样本集聚类，受离群值影响大
➢ 高斯混合聚类： ✓ 在各类尺寸不同、聚类间有相关关系时可 能比k-means聚类更合适；
✓ 需要初始化多个参数 CHIMA 201194
聚类方法在医学中的应用：
1. 无监督的医学图像分割 2. 疾病可能存在的亚型分类研究
SVM 5折交叉验证结果
未经过PCA降维
经过PCA降维到 90维
训练集AUC 0.9591 0.9009
测试集AUC 0.8436 0.8605
CHIMA 201190
聚类
想做一个分类问题，但是却没有分类标签？ 如：疾病可能存在的亚型研究 如：疾病风险因素的归类分析
CHIMA 201191
聚类方法的类别
➢ 采用聚类分析为早期帕金森疾病分亚型，对致病机制假说的 提出和治疗策略的制定有重大暗示
3. 疾病与模式基因之间的关联关系分析研究 4. 特征解释
CHIMA 201195
案例分享2
——利用层次聚类解释模型
长 老青幼小中中
寿 年年儿学年学
老 人人园生人生
人
学
生
肠道菌群与年龄之间的关系研究
从公共数据库中选用江苏地区923个健 康人（按照年龄被分为7组）粪便检材的 16S测序数据，从中获取5621个菌群的丰 度值，特征筛选后得到278个菌群的丰度值， 用来对不同年龄分组的样本做层次聚类。
无监督的降维
将矩阵A分解为三个矩 阵UΣVT的乘积，选择Σ 中数值较大的几个奇异 值及U和VT中对应的奇 异向量，完成特征降维。
有监督的降维
相同类别在超平面上投 影之间的距离尽可能近， 不同类别投影之间的距 离尽可能远，最多降到 类别数-1的维数
CHIMA 20189
降维算法的注意事项：
CHIMA 20159
特征降维 == 特征选择？？？
找一个高 维到低维 的映射！
特征降维
特征选择
删除若 干特征！
通过属性间的关系（如组合 不同的属性得新的属性）改 变原来的特征空间
从原始特征数据集中选择出 子集，是一种包含的关系， 没有更改原始的特征空间
CHIMA 20169
特征选择
Filter（过滤法）
CHIMA 201294
总结
CHIMA 201295
如何选择机器学习算法：
1
确定数据分析目的 降维 聚类 分类 回归
2
3
了解数据
数据量大小 缺失值、异常值
冗余度 数据的分布情况
考虑资源合理性 软硬件的配置是否满 足当前数据集下算法
的正常运行
CHIMA 201296
中国人民解放军总医院 医疗大数据中心 王逸飞
2.模型所需估计的参数很少，算法简单。 2.分类决策存在错误率。
CHIMA 201290
案例分享3
——树模型会赋予连续变量更大的权重？
连续变量离散化前 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05
0
连续变量离散化后
➢ 数据来源：2015年解放军总医院 医院开展的社区流行病学调查
➢ 研究目的：发掘冠心病的发病风险 因素
CHIMA 201198
分类&回归算法常见问题：
ABCD
各种算法的 优缺点
缺失值、异 常值对算法
的影响
冗余特征对 算法的影响
是否可进行模 型解释，得到
特征权重
CHIMA 201199
问题一：各种算法的优缺点
模型
优点
缺点
线性/ 逻辑回归
1.容易使用和解释。
1.要求数据线性可分； 2.容易欠拟合。
决策树
层次聚类
凝聚方法AGNES 分裂方法DIANA
聚类 密度聚类
DBSCAN
原型聚类
GMM
K-means
AGNES
DBSCAN
GMM
CHIMA 201192
K-MEANS（K均值聚类）
对数值型数据进行聚类 随机选取K个对象作为初始的聚类中
心，把每个对象分配给距离它最近的 聚类中心，根据聚类中现有的对象重 新计算聚类中心，不断重复此过程直 到满足终止条件
分类 & 回归常用方法
分类
Logistic Regression（逻辑回归） Decision Tree（决策树） Random Forest（随机森林） GBDT（梯度提升树） Neural Network（神经网络） SVM（支持向量机） Naive Bayes（朴素贝叶斯）
回归
Linear Regression（线性回归） Decision Tree（决策树） Random Forest（随机森林） GBDT（梯度提升树） Neural Network（神经网络） SVR（支持向量回归）
机器学习算法的 分类&选择
中国人民解放军总医院 医疗大数据中心 报告人：王逸飞 2019年7月4日
CHIMA 20119
PCA DBSCAN
K-means Adaboost
LDA
KNN GBDT
决策树
SVM 逻辑回归
随机森林
Xgboost
神经网络
机 器 学 习 算 法
CHIMA 20129
聚类 分类
降 维 Dimension Reduction
Try PCA
Supervised
Linear Discriminant Analysis
回归
CHIMA 20139
01 02 03 04
特
征 降 维
聚 类
分 类
&
总
回
结
归
目 录
CHIMA 20149
特征降维
特征向量较多时使用SVM进行分类，结果并不理想； 随机删除几个特征后，准确率反而提升？
原型聚类
https:///stable/modules/clustering.html
➢ 分层聚类： ✓ 不需要预先制定聚类数，可以发现类的层 次关系； ✓ 耗时，受离群值影响大
➢ 密度聚类： ✓ 不需要输入类别数，可发现任意形状的聚 类簇，可识别离群值； ✓ 无法反映数据尺寸，对高维数据密度难以 定义
问题二：缺失值、异常值对算法的影响 问题三：冗余特征对算法的影响 问题四：是否可进行模型解释，得到特征权重
模型
对缺失值、异常值 的敏感度
对冗余特征的敏感度
是否可得到特征权重
线性/逻辑回归
敏感
一般敏感
可以
决策树
不敏感
不敏感
可以
随机森林
不敏感
不敏感
可以
梯度提升树
不敏感
不敏感
可以
神经网络
不敏感
不敏感
不可以
CHIMA 201297
神经网络
12..分具类备准联确想度记高忆，的对功噪能声。有较强的鲁棒性；12解..需 学释要习。大过量程的为参黑数盒，，学输习出时结间果过难长以；
支持向量机 1.可解决小样本情况下的机器学习问题； 1.对缺失数据敏感；
（回归） 2.泛化性能较强
2.运行复杂度较高。
朴素贝叶斯
1.稳定的分类效率；
1.需要计算先验概率；
K-means聚类（不断迭代过程）
K-modes（k众数聚类）
对分类型数据进行聚类 采用差异度（属性不相同的个数）来
代替k-means算法中的距离
CHIMA 201193
分层聚类
密度聚类
K-means 高斯混合聚类
聚类方法优缺点：
优点：让数据变得有意义 缺点：结果难以解读，针对不寻常的数据组，结果可 能无用
潜在语义分析 • LDA既可以用于降维也可用于分类
缺点：
• 经过降维后的数据与原特征不存在一一对应关系，较难解释
CHIMA 20199
案例分享1
——利用PCA对数据集去噪
基本信息 共病信息 检查信息 检验信息
3项
6项
9项
76项
•性别 •年龄 •BMI
•呼衰 •肾衰 •脑梗 •冠心病 •糖尿病 •高血压
1.易于理解和解释，运行速度快； 2.对于噪声干扰具有较好鲁棒性。
1.容易过拟合； 2.模型结构不稳定。
随机森林
1.训练速度快； 2.泛化能力强，预测精度高。
1.取值划分较多的属性会对模型产 生更大的影响。
梯度提升树 1.预测精度高，能处理非线性数据。
1.难以并行训练数据，数据维度较 高计算复杂度也高。
•射血分数 •缩短分数 •胸腔积液 •心包积液 •二尖瓣反 流 •……
•血常规类 15项 •血生化类 38项 •尿类化验 23项
特征分布情况
心衰患者是否发生院内死亡预测
选取2015-2018年于解放军总医院住院 的心衰患者，根据是否发生院内死亡选择 正样本1094例，随机筛选负样本1094例， 选用94个特征用SVM做分类，利用5折交叉 验证法进行结果评估。
➢ PCA、SVD、LDA均为线性降维方法，但可引入核函数实现非线 性降维，此外还有一些非线性降维方法如Isomap谱嵌入法等
➢ LDA作为有监督的降维方法，容易使后续的分类过程发生过拟合