10机器学习-学习规则集合解析
机器学习技术中的无监督学习算法解析
机器学习技术中的无监督学习算法解析无监督学习算法是机器学习领域中的一大重要分支，通过在数据集中寻找模式和结构进行学习，从而发现数据中的隐藏属性和关系。
与监督学习算法不同，无监督学习算法不需要已标记的训练数据，而是通过自动探索数据中的模式和结构来学习。
本文将介绍几种常见的无监督学习算法以及它们在机器学习中的应用。
1. 聚类算法聚类算法是无监督学习中最常见的算法之一，它通过将数据集划分为不同的组或者簇，使得同一簇内的数据类似，不同簇之间的数据差异较大。
聚类算法的目标是发现数据的内在结构以及相似性，从而实现对数据的分组。
其中，最著名的聚类算法是K-means算法。
K-means算法是一种迭代的聚类算法，它首先随机选择K个初始中心点，然后将数据点分配到最近的中心点所属的簇中。
接着根据簇中的数据点更新中心点的位置，并重复这个过程直到算法收敛。
K-means算法的优点是简单而高效，但也存在一些问题，比如对初始中心点的选择敏感，容易收敛到局部最优解。
2. 关联规则学习关联规则学习是一种用于发现数据中频繁出现的关联关系的无监督学习算法。
它通过挖掘数据集中的频繁项集和关联规则，揭示数据之间的相关性。
关联规则学习经常应用于市场分析、购物篮分析等领域。
Apriori算法是关联规则学习中的一种经典算法。
它采用逐层搜索的方式，从频繁1项集开始，生成更高阶的频繁项集，直到没有可以生成的频繁项集为止。
Apriori算法通过设置最小支持度和最小置信度来筛选出具有统计意义的频繁项集和关联规则。
3. 主成分分析主成分分析（PCA）是一种常用的降维技术，用于从高维数据中提取出主要的特征。
它通过线性变换将原始数据投影到低维空间中，使得投影后的数据保留了最大的变异性。
PCA最常见的应用是数据可视化和特征提取。
PCA的实现过程包括以下几个步骤：首先计算数据的协方差矩阵，然后通过特征值分解找到最大的特征值和对应的特征向量，最后根据选择的主成分数目将数据进行投影。
机器学习精选ppt精选全文
人工神经网络
1 生物神经元及人工神经元的组成2 人工神经网络的模型 2 .1 人工神经元的模型 2 .2 常用的激活转移函数 2 .3 MP模型神经元
1、生物神经元及人工神经元的组成
神经元也称神经细胞，它是生物神经系统的最基本单元，它和人体中其他细胞的关键区别在于具有产生、处理和传递信号的功能。每个神经元都包括三个主要部分：细胞体、树突和轴突，见图5（a）。
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监督学习
决策树（简单问题）人工神经网络（大量样本）支持向量机（小样本）
决策树学习
决策树学习 1．什么是决策树 决策树(decision tree)也称判定树，它是由对象的若干属性、属性值和有关决策组成的一棵树。其中的节点为属性（一般为语言变量），分枝为相应的属性值（一般为语言值）。从同一节点出发的各个分枝之间是逻辑“或”关系；根节点为对象的某一个属性；从根节点到每一个叶子节点的所有节点和边，按顺序串连成一条分枝路径，位于同一条分枝路径上的各个“属性-值”对之间是逻辑“与”关系，叶子节点为这个与关系的对应结果，即决策。例如图1就是一棵决策树。其中，A, B, C代表属性，ai, bj, ck代表属性值，dl代表对应的决策。处于同一层的属性（如图中的B, C）可能相同，也可能不相同，所有叶子节点（如图中的dl ，l=1,2,…, 6）所表示的决策中也可能有相同者。
由图1不难看出，一棵决策树上从根节点到每一个叶子节点的分枝路径上的诸“属性-值”对和对应叶子节点的决策，刚好就构成一个产生式规则：诸“属性-值”对的合取构成规则的前提，叶子节点的决策就是规则的结论。例如，图1中从根节点A到叶子节点d2的这一条分枝路径就构成规则：(A= a1)∧(B = b2) => d2而不同分枝路径所表示的规则之间为析取关系。
d i s t a n c e 算 法 小 结
十大机器学习算法的一个小总结关于机器学习算法的研究已经获得了巨大的成功，哈佛商业评论甚至将数据科学家称为二十一世纪最具诱惑力的工作。
机器学习算法是在没有人为干涉的情况下，从大量的数据和历史经验中学习数据的结构并提升对某一目标的估计的算法。
学习任务包括：学习从输入到输出的函数学习没有标签的数据的潜在结构基于实体的学习（‘instance-based learning’），譬如根据训练数据，对新的实体分类，判断其的类别。
机器学习算法的类型1. 有监督学习有监督学习通常是利用带有专家标注的标签的训练数据，学习一个从输入变量X到输入变量Y的函数映射。
训练数据通常是(n×x,y)的形式，其中n代表训练样本的大小，x和y 分别是变量X和Y的样本值。
（专家标注是指，需要解决问题所需要的领域专家，对数据预先进行人为的分析）利用有监督学习解决的问题大致上可以被分为两类：分类问题：预测某一样本所属的类别（离散的）。
比如给定一个人（从数据的角度来说，是给出一个人的数据结构，包括：身高，年龄，体重等信息），然后判断是性别，或者是否健康。
回归问题：预测某一样本的所对应的实数输出（连续的）。
比如预测某一地区人的平均身高。
下面所介绍的前五个算法（线性回归，逻辑回归，分类回归树，朴素贝叶斯，K最近邻算法）均是有监督学习的例子。
除此之外，集成学习也是一种有监督学习。
它是将多个不同的相对较弱的机器学习模型的预测组合起来，用来预测新的样本。
本文中所介绍的第九个和第十个算法（随机森林装袋法，和XGBoost算法）便是集成技术的例子。
2. 无监督学习无监督学习问题处理的是，只有输入变量X没有相应输出变量的训练数据。
它利用没有专家标注训练数据，对数据的结构建模。
可以利用无监督学习解决的问题，大致分为两类：关联分析：发现不同事物之间同时出现的概率。
在购物篮分析中被广泛地应用。
如果发现买面包的客户有百分之八十的概率买鸡蛋，那么商家就会把鸡蛋和面包放在相邻的货架上。
机器学习10大经典算法详解
机器学习10⼤经典算法详解本⽂为⼤家分享了机器学习10⼤经典算法，供⼤家参考，具体内容如下1、C4.5C4.5算法是机器学习算法中的⼀种分类决策树算法,其核⼼算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下⼏⽅⾯对ID3算法进⾏了改进：1)⽤信息增益率来选择属性，克服了⽤信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不⾜；2)在树构造过程中进⾏剪枝；3)能够完成对连续属性的离散化处理；4)能够对不完整数据进⾏处理。
C4.5算法有如下优点：产⽣的分类规则易于理解，准确率较⾼。
其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进⾏多次的顺序扫描和排序，因⽽导致算法的低效。
2、The k-means algorithm即K-Means算法k-means algorithm算法是⼀个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。
它与处理混合正态分布的最⼤期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中⾃然聚类的中⼼。
它假设对象属性来⾃于空间向量，并且⽬标是使各个群组内部的均⽅误差总和最⼩。
3、Support vector machines⽀持向量机⽀持向量机（Support Vector Machine），简称SV机（论⽂中⼀般简称SVM）。
它是⼀种监督式学习的⽅法，它⼴泛的应⽤于统计分类以及回归分析中。
⽀持向量机将向量映射到⼀个更⾼维的空间⾥，在这个空间⾥建⽴有⼀个最⼤间隔超平⾯。
在分开数据的超平⾯的两边建有两个互相平⾏的超平⾯。
分隔超平⾯使两个平⾏超平⾯的距离最⼤化。
假定平⾏超平⾯间的距离或差距越⼤，分类器的总误差越⼩。
⼀个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别⽀持向量机指南》。
van der Walt和Barnard 将⽀持向量机和其他分类器进⾏了⽐较。
4、The Apriori algorithmApriori算法是⼀种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
其核⼼是基于两阶段频集思想的递推算法。
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。
第十讲 机器学习答辩
这种方法要求大量的训练例，而且归纳性能受 到描述语言、概念类型、信噪比、实例空间分 布、归纳模式等的影响。
解释学习
（分析学习）是从完善的领域理论出发演绎出 有助于更有效地利用领域理论的规则。其学习 目的是提高系统性能，而不是修改领域理论。
传统的机器学习中，一个对象有一个描述， 而在一些实际问题中，一个对象可能同时有多 个描述，到底哪个描述是决定对象性质(例如 类别)的，却并不知道。解决这种“对象：描 述：类别”之间1:N:1关系的学习就是多示例学 习
Ranking机器学习
其原始说法是learning for ranking 问题主要来自信息检索，假设用户的需求不能
机器学习
什么是机器学习？
人工智能大师Herb Simon这样定义学习：
学习：系统在不断重复的工作中对本身能力的 增强或改进，使得系统在下一次执行相同任务 或类似任务（指的是具有相同分布的任务）时， 比现在做的更好或效率更高。
机器学习：通过经验提高系统自身的性能的 过程（系统自我改进）。
机器学习的重要性
输出：该汽车的修理成本
例子：汽车修理成本估算系统
为了进行估算，系统必须在其知识库中查找同 一厂家，同一出厂日期、同一车型、同样损坏 情况的汽车，然后把知识库中对应的数据作为 修理成本的估算数据输出给用户。如果在系统 的知识库中没有找到这样的汽车，则系统将请 求用户给出大致的费用并进行确认，系统则会 将该车的描述和经过确认的估算费用存储到知 识库中，以便将来查找使用。
金融：以信用卡盗用检测为例，需要向保安部 门解释“为什么这是正在被盗用的卡”
传统的ML技术基本上只考虑泛化不考虑理解 如何处理可理解性？ 在教科书中找不到现成的答案
machine-learning-机器学习PPT课件
➢基于规则 ➢基于统计
硕0032班 董向瑜
2策树中提取规则 2. 规则的产生：
•对于每一个规则r: A → y, •考虑替换规则r’: A’ → y
•A’ 是去掉A属性集中的一个属性
•比较前后两个规则的误差率，选择误差率低的
•重复直到不能泛化
2021/3/12
10
I. 很强的表达性 II. 易于理解 III. 易于生产 IV. 能够很快分类新的实例 V. 性能和决策树相当
2021/3/12
1
基于规则的分类器概述及举例 基于规则分类器的应用 基于规则分类器的性能评价（覆盖率和准确率） 基于规则分类器的特点
互斥原则 穷尽原则
规则的形成
直接 间接
基于规则分类器的优点
2021/3/12
2
Rule-based classifier(基于规则的分类器) 用一系列规则集“if …then…”来分类记录 规则：（条件）y ➢条件是若干属性的合取（conjunction） ➢y是类标签
2021/3/12
7
直接：从数据集从提取规则 e.g.: RIPPER, CN2
间接：从其它的分类模型中提取规则 比如决策树转为规则
2021/3/12
8
1. 从一个空集开始 2. 每次学习一个规则 3. 从数据集中去掉被这个规则覆盖的记录 4. 重复2-3步，直到所增加的规则对于分类效果的增
机器学习的四大核心算法解析
机器学习的四大核心算法解析机器学习是人工智能领域的一个重要分支，通过让计算机具备自主学习和预测能力，使其能够根据过去的经验提供准确的决策和预测。
在机器学习领域中，有四种核心算法起到了至关重要的作用，它们分别是监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
以下将对这四大核心算法进行详细解析。
一、监督学习监督学习是机器学习中最常见和最基础的算法之一。
它是通过使用带有标签的训练数据来训练模型，并通过已知的输入和输出对新数据进行预测或分类。
监督学习的核心思想是根据已知的输入输出对建立模型，并利用该模型来预测未知数据的输出值。
最常见的监督学习算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机。
二、无监督学习无监督学习是一种没有标签的数据作为输入的机器学习技术。
与监督学习不同的是，无监督学习算法不要求先验的输入输出对。
它可以通过挖掘数据的内在结构和模式来对数据进行分类、聚类或关联分析。
无监督学习的核心思想是从无结构的数据中发现潜在的规律和特征。
常见的无监督学习算法包括聚类算法（如k-means算法）、关联规则算法和主成分分析。
三、半监督学习半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种学习方法。
它利用有标签和无标签的数据进行训练，以提高模型的性能。
半监督学习的核心思想是通过使用少量的标签数据和大量的未标签数据来提升模型的泛化能力。
常见的半监督学习算法包括标签传播算法、半监督支持向量机和生成模型。
四、强化学习强化学习是一种通过与环境的交互来学习最佳行为策略的机器学习算法。
它通过试错的方式，通过观察环境的反馈来调整策略，以获得最大的累积奖励。
强化学习的核心思想是在不确定的环境中，通过试错来学习最佳的行为决策。
常见的强化学习算法包括Q学习、深度强化学习和策略梯度方法。
通过对这四大核心算法的解析，我们可以看到它们在不同的问题领域和应用中都具有重要的作用。
监督学习适用于已有标签数据的分类和预测问题，无监督学习适用于数据聚类和关联规则分析，半监督学习适用于标签数据稀缺的情况下提升模型性能，而强化学习则适用于通过反馈机制学习最佳策略的问题。
机器学习-分布式机器学习
H议ad程oop MapReduce框架
• 作业的提交和执行的过程如右 图所示。
MapReduce程序
① 运行
用户
②获取点 ③复制job资源
⑥ 检索输入字段
Job追踪
⑤初始化job
Job追踪节点
⑦返回任务
文件共享系统 （如：HDFs）
⑧ 检索任务资源
任务追踪
议I程n-graph模式
• 这一模式与单机多GPU模式相比，是由一个数据节点和多机多计算节点组成 ，通过数据节点实现训练数据分发，一般采用gRPC协议，即Google通过对 RPC协议进行封装，简化了网络调用方式。计算节点通过使用join操作公开 一个网络接口，等待接收计算任务，客户端在使用时将任务指定到某一个 计算节点上进行计算，调用方法与单机模式下指定GPU是一样的。
分布式机器学习框架
• 分布式机器学习是机器学习领域的一大主要研究方向，其中MapReduce适合 做离线计算，Storm适合做流式计算，Spark是内存计算框架，能快速得到计 算结果。分布式机器学习平台归类为三种基本设计方法：基本数据流、参 数服务器模型以及高级数据流。基于这三种方法来介绍分布式机器学习框 架。
议Spa程rk
• Spark的基本框架如下图所示。
驱动程序 启动环境
集群管理器
工作节点 执行程序 缓存
任务 任务
工作节点 执行程序
缓存
任务 任务
议Spa程rk
• Spark应用核心由启动环境和执行程序两部分组成，其中执行程序负责执行 任务，运行执行程序的机器是工作节点，而启动环境由用户程序启动，通 过集群管理器与各个执行程序进行通信。集群管理器主要负责集群的资源 管理和调度，目前支持Standalone、Apache Mesos和YARN三种类型的管理器 。
如何正确使用机器学习中的训练集、验证集和测试集？
如何正确使用机器学习中的训练集、验证集和测试集？训练集、验证集和测试集，林林总总的数据集合类型，到底该怎么选、怎么用？看过这篇教程后，你就能游刃有余地处理它们了。
1问题审稿的时候，不止一次，我遇到作者错误使用数据集合跑模型准确率，并和他人成果比较的情况。
他们的研究创意有的很新颖，应用价值较高，工作可能也做了着实不少。
但因对比方法错误，得出来的结果，不具备说服力。
几乎全部都需要返工。
这里，我帮你梳理一下，该怎么使用不同的数据集合：训练集（training set）验证集（validation set）测试集（test set）目的只有一个——避免你踩同样的坑。
其实这个问题，咱们之前的教程文章，已有涉及。
《如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类？》一文中，我曾经给你布置了一个类似的问题。
在文章的末尾，我们对比了当时近期研究中， Yelp 情感分类的最佳结果。
下表来自于：Shen, D., Wang, G., Wang, W., Min, M. R., Su, Q., Zhang, Y., ... & Carin, L. (2018).Baseline needs more love: On simple word-embedding-based models and associated pooling mechanisms. arXiv preprint arXiv:1805.09843.注意这里最高的准确率（Accuracy）数值，是 95.81 。
我们当时的模型，在验证集上，可以获得的准确率，是这个样子的：97.28%，着实不低啊！于是我问你：咱们这种对比，是否科学？你当时的答案是什么？这么久过去了，又看了那么多新的教程和论文，你的答案发生变化了吗？现在咱们公布一下答案吧。
不科学。
为什么？因为对比方法有问题。
2方法原文中有这样一句：这里数据集只提供了训练集和“测试集”，因此我们把这个“测试集”当做验证集来使用。
机器学习
归纳学习 示例学习
示例学习的解释方法 是指解释过程从具体示例形成一般性知识所采用的归纳推理方法。最常 用的解释方法有以下4种： (1) 把常量转换为变量 把示例中的常量换成变量而得到一个一般性的规则。 (2) 去掉条件 把示例中的某些无关的子条件舍去。 (3) 增加选择 在析取条件中增加一个新的析取项。常用的增加析取项的方法有前件析 取法和内部析取法两种 (4) 曲线拟合 对数值问题的归纳可采用最小二乘法进行曲线拟合
示例规则说明
说明：在上述前三种方法中，方法(1)是把常量转换为变量； 方法(2)是去掉合取项（约束条件）；方法(3)是增加析取 项。它们都是要扩大条件的适用范围。 从归纳速度上看，方法(1)的归纳速度快，但容易出错；方法 (2)归纳速度慢，但不容易出错。因此，在使用方法(1)时 应特别小心。例如, 对示例4、示例5及示例6，若使用方 法(1) ,则会归纳出如下的错误规则： 规则5：点数(c1, x)→脸(c1) （错误）
机器学习之 学习系统
学习系统的基本结构
机器学习之 主要策略
机器学习的发展极为迅速,应用亦日益广泛,有很多优秀 的学习算法,基本上可以分为基于符号学习和基于非符号学习 (连接学习) 。其中符号学习比较好的有机械式学习 指导式 机械式学习、指导式 机械式学习 学习、示例学习、类比学习、基于解释的学习 基于解释的学习。 学习 基于解释的学习
机器学习 机械学习
• 机械式学习又称死记式学习,这是一种最简单也是最原始、 最基本的学习策略。通过记忆和评价外部环境所提供的信 息达到学习的目的,学习系统要做的工作就是把经过评价 所获取的知识存储到知识库中,求解问题时就从知识库中 检索出相应的知识直接用来求解问题。 机械式学习过程可用模型示意如下: (1) 学习过程 (x1 , ⋯,xn) 计算 (y1 , ⋯,yp) 存储 [ (x1 , ⋯,xn) , (y1 , ⋯,yp) ] (2) 应用过程 (x1 , ⋯,xn)检索[ (x1 , ⋯,xn) , (y1 , ⋯,yp) ]输出(y1 , ⋯,yp)
机器学习经典算法(PPT45页)
培训专用
七、K-means
• K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采 用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的 距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距 离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇 作为最终目标。
1)adaboost是一种有很高精度的分类器 2)可以使用各种方法构建子分类器，adaboost算法提
供的是框架 3)当使用简单分类器时，计算出的结果是可以理解的。
而且弱分类器构造极其简单 4)简单，不用做特征筛选 5)不用担心overfitting
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adaboost算法的一些实际可以使用的场景：
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步骤1：发现频繁项集
❖ 频繁项集发现过程： ❖ （1）扫描 ❖ （2）计数 ❖ （3）比较 ❖ （4）产生频繁项集 ❖ （5）连接、剪枝，产生候选项集 ❖ 重复步骤（1）~（5）直到不能发现更大频集
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步骤2：产生关联规则
• 根据前面提到的置信度的定义，关联规则的产生如 下：
• （1）对于每个频繁项集L，产生L的所有非空子集； • （2）对于L的每个非空子集S，如果
• 主要应用在电子邮件过滤和文本分类的研究
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朴素贝叶斯算法原理：
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四、KNN
• K-近邻分类算法（K Nearest Neighbors，简称KNN） 通过计算每个训练数据到待分类元组的距离，取和 待分类元组距离最近的K个训练数据，K个数据中哪 个类别的训练数据占多数，则待分类元组就属于哪 个类别。
《神经网络与机器学习》第3讲感知机与学习规则
《神经⽹络与机器学习》第3讲感知机与学习规则神经⽹络与机器学习第3章感知机与学习规则§3.1 感知机的学习规则上⼀节中，区分橘⼦和苹果，是我们⼈为地划分⼀个决策边界，即⼀个平⾯，感知器的权矩阵和偏置向量也是事先给定，这⾮常地不"智能"。
我们能否找到⼀种根据输⼊数据⾃动调整权矩阵和偏置向量的学习算法？如何设定学习规则？这样的学习规则肯定能找到⼀个决策边界吗？感知机给我们提供了⼀个数学上可解析的，⾮常易于⼈们理解的⼀类重要神经⽹络模型。
感知机和现在发展和应⽤的很多⽹络相⽐那是⾮常简单，功能有限，但是在历史发展中却不容忽视。
F. Rosenblatt , "The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain,"Psychological Review, 65: 386-408, 1958.Rosenblatt在1958年引⼊了⼀种学习规则，⽤来训练感知机完成模式识别问题，随机地选择权系数初值，将训练样本集合输⼊到感知机，那么⽹络根据⽬标和实际输出的差值⾃动地学习，他证明只要最优权矩阵存在，那么学习规则肯定能够收敛到最优值，学习速度快速可靠。
学习规则：就是更新⽹络权系数和偏置向量的⽅法，也称为训练算法。
学习规则的分类：有监督学习（有教师学习）事先具有⼀个训练集合\{(p_1,t_1),(p_2,t_2),\cdots,(p_N,t_N)\}p_n表⽰的是⽹络输⼊，t_n是正确的⽬标（target），有时候分类⾥称为"标签"。
学习规则不断地调节⽹络权系数和偏置向量，使得⽹络输出和⽬标越来越接近。
感知机的学习是有监督学习。
（2）⽆监督学习没有可参考的⽬标，仅仅依赖⽹络输出调节⽹络权系数和偏置向量。
⽆监督学习的核⼼，往往是希望发现数据内部潜在的结构和规律，为我们进⾏下⼀步决断提供参考。
机器学习的常见模型
机器学习任务中常见的方法有：决策树学习，关联规则学习，人工神经网络，深度学习，归纳逻辑设计，支持向量机，聚类，贝叶斯网络，强化学习，表示学习，相似度和度量学习，稀疏字典学习，遗传算法等。
一、决策树学习决策树学习就是根据数据的属性采用树状结构建立的一种决策模型，可以用此模型解决分类和回归问题。
常见的算法包括CART，ID3，C4.5等。
可以根据数据集来构建一颗决策树，他的重要任务就是根据数据中所蕴含的知识信息并提取出一系列的规则，这些规则就是树结构的创建过程。
决策树算法主要是指决策树进行创建中进行树分裂（划分数据集）的时候选取最优特征的算法，他的主要目的就是要选取一个特征能够将分开的数据集尽量的规整，也就是尽可能的纯。
最大的原则就是：将无序的数据变得更加有序。
常用的三个方法：信息增益增益比率基尼不纯度1、信息增益这里涉及到了信息论的一些概念：某个时间的信息量，信息熵，信息增益等。
a、某事件的信息量：这个事件发生的概率的负对数b、信息熵就是平均而言，一个事件发生得到的信息量大小，也就是信息量的期望值c、信息增益将一组数据集进行划分后，数据的信息熵会发生变化，我们可以通过使用信息熵的计算公式分别计算被划分的子数据集的信息熵并计算他们的平均值（期望值）来作为分割后的数据集的信息熵。
新的信息熵相比未划分数据的信息熵的减小值就是信息增益了。
假设我们将数据集D划分成k份D1，D2，...，Dk，则划分后的信息熵为：信息增益就是就两个信息熵的差值2、增益比率增益比率是信息增益方法的一种扩展，是为了克服信息增益带来的弱泛化的缺陷。
因为按照信息增益的选择，总是会倾向于选择分支多的属性，这样会使得每个子集的信息熵最小。
例如给每个数据添加独一无二的ID值特征，则按照这个ID值进行分类是获得信息增益最大的，这样每个自己中的信息熵都是0，但是这样的分类没有任何意义，没有任何泛化能力，类似于过拟合。
因此可以引入一个分裂信息找到一个更合适的衡量数据划分的标准，即增益比率。
10种传统机器学习算法
10种传统机器学习算法1基于CF的推荐算法1.1算法简介CF（协同过滤）简单来形容就是利⽤兴趣相投的原理进⾏推荐，协同过滤主要分两类，⼀类是基于物品的协同过滤算法，另⼀种是基于⽤户的协同过滤算法，这⾥主要介绍基于物品的协同过滤算法。
给定⼀批⽤户，及⼀批物品，记Vi表⽰不同⽤户对物品的评分向量，那么物品i与物品j的相关性为：上述公式是利⽤余弦公式计算相关系数，相关系数的计算还有：杰卡德相关系数、⽪尔逊相关系数等。
计算⽤户u对某⼀物品的偏好，记⽤户u对物品i的评分为score(u,i)，⽤户u对物品i的协同过滤得分为rec(u,j)。
1.2业务实践以购物篮⼦为例，业务问题：根据⽤户的历史购买商品记录，给⽤户推荐⼀批商品，协同过滤算法实现⽅法如下。
记buyers表⽰⽤户购买商品的向量，记为其中表⽰全库⽤户集合，表⽰⽤户对商品的得分，定义如下：Step1：计算物品之间的相关系数记buyersi表⽰⽤户购买商品的向量，记buyersi=(…,bu,i,…) u∈U为,其中U表⽰全库⽤户集合，bu,i表⽰⽤户u对商品i的得分，定义如下：那么商品i与商品j的相关系数如下：上述公式是是利⽤余弦公式计算相关性，含义是商品的⽤户购买向量夹⾓越⼩越相似。
此外也可以运⽤⽪尔逊、杰卡德、⾃定义公式计算相关性，这⾥不⼀⼀列举。
Step2：计算⽤户对商品的协同过滤得分给定⼀个⽤户u，设该⽤户历史购买商品记录的向量为historyu=(…,hu,i,…) ,i∈I其中I表⽰所有商品的集合：计算给定⼀个物品j的协同过滤得分为:Step3：给⽤户推荐商品通过Step2计算⽤户对全库商品的协同过滤得分，取得分top 10展⽰给⽤户。
2基于关联规则的推荐算法2.1算法简介基于关联规则的推荐是根据历史数据统计不同规则出现的关系，形如：X->Y，表⽰X事件发⽣后，Y事件会有⼀定概率发⽣，这个概率是通过历史数据统计⽽来。
对于⼀个规则X->Y，有两个指标对该规则进⾏衡量。
10种机器学习算法介绍
线性回归
针对线性回归容易出现欠拟合的问题，采取局部加权线性回归。
在该算法中，赋予预测点附近每一个点以一定的权值，在这上面基于波长函数来进行普通的线
性回归.可以实现对临近点的精确拟合同时忽略那些距离较远的点的贡献，即近点的权值大，远 点的权值小，k为波长参数，控制了权值随距离下降的速度，越大下降的越快。
缺点：
(1) SVM算法对大规模训练样本难以实施
(2) 用SVM解决多分类问题存在困难
经典的支持向量机算法只给出了二类分类的算法，而在数据挖掘的实际应用中，一般要解决多类 的分类问题。
朴素贝叶斯
#Import Library from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #Assumed you have, X (predictor) and Y (target) for training data set and x_test(predictor) of test_dataset # Create SVM classification object model = GaussianNB() # there is other distribution for multinomial classes like Bernoulli Naive Bayes, Refer link # Train the model using the training sets and check score model.fit(X, y) #Predict Output predicted= model.predict(x_test)
终止树
（1）节点达到完全纯性； （2）树的深度达到用户指定的深度； （3）节点中样本的个数少于用户指定的个数； （4） 异质性指标下降的最大幅度小于用户指定的幅度。
机器学习课件
深度学习的历史变迁：
深度学习经历了三次浪潮：
20世纪40年代～60年年代，深度学习的雏形出现在控制论中； 20世界80年代～90年代，深度学习表现为联结主义； 2006年以后，正式以深度学习之名复兴。
• 第一次浪潮：以感知机和线性模型为代表 不能解决与或问题
• 第二次浪潮：以多层感知机和BP模型为代表 以统计学为基础，应用核函数和图模型的支持向量机算法（SVM算法）
• 深度学习就是一种基于对数据进行表征学习的方法，使用多层网络，能够学 习抽象概念，同时融入自我学习，逐步从大量的样本中逐层抽象出相关的概 念，然后做出理解，最终做出判断和决策。通过构建具有一定“深度”的模型， 可以让模型来自动学习好的特征表示（从底层特征，到中层特征，再到高层 特征），从而最终提升预测或识别的准确性。
• 货币基金资金流入流出预测： 通过用户基本信息数据、用户申购赎回 数据、收益率表和银行间拆借利率等信息，对用户的申购赎回数据的 把握，精准预测未来每日的资金流入流出情况。
• 电影票房预测： 依据历史票房数据、影评数据、舆情数据等互联网公 众数据，对电影票房进行预测。
2. 逻辑回归：找到一条直线来分类数据
• 一个简单的场景：已知一个电影中的打斗和接吻镜头数，判断它是属于爱情 片还是动作片。当接吻镜头数较多时，根据经验我们判断它为爱情片。那么 计算机如何进行判别呢？
4. 朴素贝叶斯：选择后验概率最大的类为分 类标签
• 一个简单的场景：一号碗(C1)有30颗水果糖和10颗巧克力 糖，二号碗(C2)有水果糖和巧克力糖各20颗。现在随机选 择一个碗，从中摸出一颗糖，发现是水果糖。
• 深度学习的概念源于人工神经网络的研究，通过组合低层特征形成 更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表 示。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、 模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据， 例如图像，声音和文本。
规则学习——精选推荐
规则学习详细介绍就不写了，写⼀下⾃⼰看的时候觉得重要的东西，便于⾃⼰回顾。
规则学习概念：机器学习中的规则（rule）通常是指语义明确、能描述数据分布所隐含的客观规律或领域概念、可写成"若…则…"形式的逻辑规则。
规则学习（rulelearning）是从训练数据中学习出⼀组能⽤于对未见⽰例进⾏判别的规则。
规则学习在某些⽅⾯优于神经⽹络，⽀持向量机。
它有更好的可解释性。
数理逻辑局以极强的表达能⼒。
描述能⼒在处理⼀些⾼度复杂的AI任务时具有显著的优势。
例如在问答系统中有时可能遇到⾮常多、甚⾄⽆穷种可能的答案，此时若能基于逻辑在⼀个规则集合中，有很多规则。
⼀个⽰例被判别结果不同的多条规则覆盖时，称发⽣了“冲突”。
解决⽅法（冲突消解conflict resolution）：1、投票法：将判别相同的规则数最多的结果作为最终结果2、排序法：在规则集合上定义⼀个顺序，在发⽣冲突时使⽤排序最前的规则；相应的规则学习过程称为“带序规则”（ordered rule）学习或“优先级规则”学习。
3、元规则法：根据领域知识事先设定⼀些“元规则”（mete-rule），即关于规则的规则，例如“发⽣冲突时使⽤长度最⼩的规则”，然后根据元规则的指导来使⽤规则集。
默认规则： 从训练集学得的规则集合也许不能覆盖所有可能未见⽰例（属性数⽬过多时时常出现）。
因此，规则学习算法通常会设置⼀条“默认规则-default rule”（或称缺省规则），由它来处理集合未覆盖的样本；例如加⼀条默认规则：“未被规则1、2 覆盖的都不是好⽠”。
也就是为了判断规则集合原有规则⽆法判断的⽰例。
规则分类：1、“命题规则”：由“原⼦命题”和逻辑连接词“与”、“或”、“⾮”、“蕴含”构成的简单陈述句。
2、“⼀阶规则”：基本成分是能描述事物的属性或关系的原⼦公式（atomic formula）。
如表达⽗⼦关系的谓词（predicate）⽗亲(X,Y)就是原⼦公式；再⽐如加⼀操作add(x)=x+1。
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• Learned_rules按照在Examples上的Performance排序的 Learned_rules • 返回Learned_rules
2003.12.18 机器学习-学习规则集合 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏 7
表10-1 学习析取规则集的序列 覆盖算法（CN2）
Sequential-Covering(Target_attribute, Attributes, Examples, Threshold) • Learned_rules{} • RuleLearn-One-Rule(Target_attribute, Attributes, Examples) • 当Performance(Rule, Examples)>Threshold
2003.12.18 机器学习-学习规则集合 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
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序列覆盖算法（3）
• 序列覆盖算法将问题化简为一系列简单 的问题，执行的是一种贪婪搜索，它不 能保证找到能覆盖样例的最小或最佳规 则集 • 下面重点讨论Learn-One-Rule的设计，我 们希望算法能够得到较高精度的规则集， 但不必覆盖所有的正例
2003.12.18 机器学习-学习规则集合 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏 4
内容安排
• 先介绍能够学习命题规则集的算法（命 题规则可看作不含变量的一阶规则）， 算法搜寻假设空间学习析取规则集合 • 将上面算法扩展到一阶规则 • 讨论归纳逻辑的两种通用途径以及归纳 和演绎推理的基本关系
2003.12.18 机器学习-学习规则集合 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏 9
一般到特殊的柱状搜索
• 一种方法是，将假设空间搜索过程设计为与ID3算法中 相似的方式，但在每一步只沿着最有希望的分支进行， 即产生最佳性能的属性-值对，而不是用增长子树的办 法覆盖所选属性的所有可能值 • 与ID3类似，可定义最佳分支，它覆盖的样例有最低的 熵 • 与其他贪婪算法一样，上面算法的缺陷是，它的每一 步都可能做出次优的选择 • 用柱状搜索来减小风险，即每一步保留k个最佳候选分 支，每一步对k个候选分支进行处理，然后再将结果集 削减至k个最可能成员
机器学习
第10章 学习规则集合
2003.12.18
机器学习-学习规则集合 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
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概述
• 对学习到的假设，最具有表征力的和最能为人 类所理解的表示方法之一是if-then规则的集合 • 本章探索若干能学习这样的规则集合的算法 • 其中，最重要的是学习包含变量的规则集合， 或称一阶Horn子句集合 • 由于一阶Horn子句集合可被解释为逻辑编程语 言Prolog中的程序，学习的过程常被称为归纳 逻辑编程 • 本章考察了多种学习规则集合的途径，其中一 种是基于机器定理证明器中演绎算子的逆转
2003.12.18 机器学习-学习规则集合 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏 2
简介
• 在许多情况下，有必要学习一个由若干if-then 规则共同定义的目标函数，比如
– 决策树 – 遗传算法
• 本章我们讨论一组不同的算法，它们直接学习 规则集合，与前面算法有两点关键的不同
– 可学习包含变量的一阶规则集合（一阶子句的表达 能力比命题规则要强得多） – 使用序列覆盖算法，一次学习一个规则，以递增的 方式形成最终的规则集合
• Prolog程序就是一阶规则的集合，因此一个可以学习这 种规则集合的通用算法，可被看作是从样例中自动推 导出Prolog程序的算法 • 一阶表示的学习系统在实践中的应用
– 在质谱仪中学习哪一个化学药品能粘合碎片 – 学习哪一个化学亚结构会产生诱导有机体突变的放射性物质 – 学习有限单元网以分析物理结构中的应力
2003.12.18 机器学习-学习规则集合 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏 10
表10-2 Learn-One-Rule的一种实现：一般到特殊柱状搜索
Learn-One-Rule(Target_attribute, Attributes, Examples, k) • 初始化Best_hypothesis为最一般的假设 • 初始化Candidate_hypotheses为集合{Best_hypothesis} • 当Candidate_hypotheses不空，做以下操作
2003.12.18 机器学习-学习规则集合 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏 3
简介（2）
• 一阶规则集合的例子
if Parent(x,y) then Ancestor(x,y) if Parent(x,z) Ancestor(z,y) then Ancestor(x,y) – 这个规则集合很紧凑地描述了一个递归函数，它很难用决策 树或其他命题的方法来表示
2003.12.18
机器学习-学习规则集合 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者算法
– 学习一个规则，移去它覆盖的数据，再重复这一过 程
• 假定已有一个子程序Learn-One-Rule，它的输 入是一组正例和反例，输出是单个规则，它能 够覆盖许多正例而覆盖很少的反例 • 我们要求输出的规则有较高的精确度，但不必 有较高的覆盖度
2003.12.18 机器学习-学习规则集合 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏 6
序列覆盖算法（2）
• 序列覆盖算法的过程
– 在所有可用训练样例上执行Learn-One-Rule – 再移去由其学到的规则覆盖的正例 – 重复上面的过程，直到规则集覆盖正例达到希望的 程度
• 序列覆盖算法按次序学习到一组规则，它们共 同覆盖了全部正例 • 规则集中的规则可排序，分类新实例时可先应 用精度最高的规则