机器学习实用案例解析第一章学习总结
机器学习与深度学习的实际应用与案例解析
机器学习与深度学习的实际应用与案例解析引言无论是机器学习还是深度学习，它们都是近年来人工智能领域中备受瞩目的研究方向。
随着大数据时代的到来，传统的算法和技术已经无法满足对大规模数据的处理和分析需求。
机器学习和深度学习通过模拟人类的神经网络，实现了对大规模数据的自动学习和智能处理，使得人工智能应用得以迅速发展。
本文将重点探讨机器学习和深度学习在实际应用中的具体案例，通过分析这些案例，帮助读者更好地理解和应用这两种智能算法。
机器学习的实际应用案例邮件分类在传统的电子邮件系统中，用户需要手动将垃圾邮件从正常邮件中区分开来，这对于大量的电子邮件来说是个繁琐的任务。
机器学习技术可以对电子邮件进行训练，自动学习识别垃圾邮件的模式，并将其自动过滤到垃圾邮件文件夹中。
这种应用案例中，可以使用朴素贝叶斯算法对邮件进行分类。
通过训练大量的垃圾邮件和正常邮件样本，机器可以学习到一些特征，如关键词、发件人、邮件正文的结构等，以此来对新的电子邮件进行分类。
交通预测交通预测是城市规划和交通管理的重要课题之一。
传统的交通预测方法通常基于历史数据进行分析和预测，但这种方法往往面临数据量大、数据复杂性高的问题。
而机器学习技术则可以利用大规模的历史交通数据进行训练，通过学习历史数据中的模式和规律，从而实现准确的交通预测。
例如，可以利用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）算法来进行交通流量预测。
通过分析历史交通数据中的车流量、拥堵情况、天气等因素，机器可以学习到一些规律和模式，从而可以准确预测未来某个时段的交通情况，提供给城市规划者和交通管理者参考。
金融风控金融风控是在金融行业中广泛应用机器学习的领域之一。
传统的金融风控方法主要基于规则和经验，但这种方法往往无法应对复杂多变的金融市场环境。
而机器学习技术可以通过大量的历史数据进行训练和学习，发现潜在的风险因素，提高金融风险控制的精确度和效率。
例如，在信用卡欺诈检测中，可以利用逻辑回归（Logistic Regression）算法进行建模。
机器学习及应用第1章导论课件
机器学习是研究学习算法的学问，机器学习的过程是从大量数据中自动地
寻找有用模型的过程。
1.2 基本术语
要进行机器学习，首先需要有数据。
如手写体数字识别:每个数字对应一
个28像素×28像素的灰度图像，每
一幅数字图像可以表示为一个由
784个实数组成的向量。
个属性描述，则每个样本 = 1 ; 2 ; ⋯ ; 是d维属性空间中的一个
向量， ∈ ，其中 是 在第j个属性上的取值，d称为样本 的维数
（Dimensionality）。
1.2 基本术语
机器学习的方法试图从数据中寻找特定的模型，这种从数据中学得模型的
的，则它是一个真正例；如果对正实例的预测是负的，则它是一个假负例。对于一个
负实例，如果预测也是负的，则它是一个真负例；如果将负实例预测为正的，则它是
一个假正例。在二分类问题中有两种类型的错误，即假正例和假负例。
例如，对于身份认证应用，用户通过声音登录他的账户。假正例是错误地允许冒名顶
替者（模仿真实用户的声音）登录，而假负例是拒绝合法用户。
纳是从特殊到一般的“泛化”过程；演绎是从一般到特殊的“特化”过程；
狭义的归纳学习也称概念学习（Concept Learning）；
在学习目标概念时，必须提供一套训练样例（Training Examples），每个
样例为中的一个实例以及它的目标概念值 。经常可以用序偶
, 来描述训练样例，表示包含了实例和目标概念值 。
使用的训练数据是一个随机样本。也就是说，对于相同的应用，如果多次收集数据，
则将得到稍微不同的数据集，拟合的h也稍微不同，并且具有稍微不同的验证误差。
深度学习机器学习实战项目案例分析
深度学习机器学习实战项目案例分析本文根据平安人寿AI资深专家吴建军老师在平安人寿DataFunTalk算法主题技术沙龙—“机器学习/深度学习在金融领域最新研究和应用实践”中分享的《机器学习/深度学习工程实战》编辑整理而成，在未改变原意的基础上稍做整理。
今天主要从以下几个方面进行分享：平安人寿AI应用技术概览，数据处理和编码，模型应用与实时服务，算法与模型训练。
首先讲一下平安人寿AI应用技术概览，首先分一个大数据平台开发，分为平台级的开发和应用级的开发。
平台级开发主要有离线计算平台，实时计算平台，以及多维分析引擎等；应用级开发有数据采集清洗，统计报表开发，画像挖掘等。
算法研究方面分为三个方向，第一个统计分析，金融数据比较复杂，需要投入大量的人力财力做统计分析，用的比较多。
还有就是机器学习、深度学习两类方法，主要解决的问题有：机器学习主要解决分类与推荐、知识图谱、自然语言处理，深度学习解决量化精算、视觉模型，强化学习正在研发当中。
后台系统分为两块，一个是组件类开发，一个是服务类开发。
组件主要是服务框架、训练平台、容器平台，还有一些分布式存储组件。
模型服务主要是针对这个应用来开发一些专用的系统，用专用的应用服务对接。
上图是我们的平台架构，首先是数据搜集，主要依靠Kafka，对于老系统自有一套收集机制，数据搜集完成进入Hadoop和关系DB。
数据清洗主要依靠hive和spark，hive实现hql，spark进行复杂的数据处理。
除此之外还要做一些洞察分析，分为两块一个是单表快速实时分析，第二个是多表关联实时分析。
单表主要用Druid ES做多维，多表关联主要靠Presto Impala。
还有一些用matlab, SAS做精算量化模型，还用Tensorflow做深度学习，用Hbase，Redis 主要做画像存储，提供实时查询，还有一些容器平台对外提供容器调用。
接下来讲下我们用AI技术干嘛，AI在金融领域用的还是很广，很多业务都是靠数据推动，金融对数据依赖性很强。
AI人工智能应用案例解析手册
人工智能应用案例解析手册第1章在医疗领域的应用 (4)1.1 肿瘤诊断与治疗规划 (4)1.2 慢性病风险评估与预测 (4)1.3 基因组学与药物研发 (4)1.4 智能健康管理与远程监护 (4)第2章在金融领域的应用 (4)2.1 信贷风险评估与欺诈检测 (4)2.1.1 信贷风险评估 (4)2.1.2 欺诈检测 (5)2.2 智能投顾与量化交易 (5)2.2.1 智能投顾 (5)2.2.2 量化交易 (5)2.3 保险行业中的应用 (6)2.3.1 客户服务 (6)2.3.2 理赔处理 (6)2.4 财务报表分析与预测 (6)2.4.1 财务报表分析 (6)2.4.2 财务预测 (6)第3章在智能制造领域的应用 (6)3.1 生产过程优化与智能调度 (6)3.1.1 生产计划优化：利用算法对生产计划进行优化，实现生产任务的合理分配，降低生产成本，提高生产效率。
(6)3.1.2 参数调优：通过实时采集生产数据，运用机器学习算法对设备参数进行优化调整，提高产品质量和生产稳定性。
(6)3.1.3 能耗优化：运用技术对生产过程中的能耗进行预测和优化，降低能源消耗，实现绿色生产。
(7)3.2 产品质量检测与故障诊断 (7)3.2.1 自动检测：采用机器视觉和深度学习技术，实现产品外观、尺寸等参数的自动检测，提高检测效率。
(7)3.2.2 故障诊断：利用算法对设备运行数据进行实时分析，提前发觉潜在的故障隐患，降低故障率。
(7)3.2.3 质量追溯：通过构建质量数据模型，实现产品质量的全程追溯，为质量改进提供数据支持。
(7)3.3 设备维护与预测性维修 (7)3.3.1 预测性维修：利用算法对设备运行数据进行预测分析，提前发觉设备故障，实现设备维护的主动性。
(7)3.3.2 维修策略优化：通过分析设备故障数据，优化维修策略，提高维修效率，降低维修成本。
(7)3.3.3 设备健康管理：构建设备健康管理平台，实时监测设备状态，为设备维护提供数据支持。
机器学习课程总结
机器学习课程总结
在这门课程中，我们学习了各种机器学习技术，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习和深度学习。
我们还学习了各种模型，如线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机。
我们还学习了如何通过交叉验证来选择模型并进行模型调优，以及如何使用不同的损失函数来衡量模型的性能。
此外，我们还学习了如何处理大规模数据集，以及如何使用现有的工具和框架来实现机器学习算法。
总的来说，这门课程给我带来了很多新的见解，让我对机器学习有了更深入的了解，并且让我对未来应用这些知识有了信心。
我相信，通过不断努力和练习，我能够把这些知识运用到实际的项目中，为我的职业生涯做出贡献。
机器学习总结
sklearn 1.17. Neural network models (supervised)神经网络模型(监督学习)Warning :This implementation is not intended for large-scale applications. In particular, scikit-learn offers no GPU support. For much faster, GPU-based implementations, as well as frameworks offering much more flexibility to build deep learning architectures, see Related Projects.警告:此实现不适用于大规模应用。
特别是scikit-learn 不提供图形处 理器支持。
有关更快、基于GPU 的实现，以及为构建深度学习架构 提供更大灵活性的框架，请参见相关项目。
Deep neural networks etc.深度神经网络pylearn2: A deep learning and neural network library build on theano with scikit-learn like interface.pylearn2: 一个深度学习和神经网络库建立在具有scikit- learn 类接口的theano 之上。
sklearn_theano: scikit-learn compatible estimators, transformers, and datasets which use Theano internallysklearn_theano: sklearn 在内部使用theano 的兼容估计 器、转换器和数据集.nolearn: A number of wrappers and abstractions around existing neural network librariesnolearn:围绕现有神经网络库的许多包装器和抽象keras : Deep Learning library capable of running on top of either TensorFlow or Theano.keras :能够在tensorflow 或thetano 上运行的深度学习库。
机器学习原理教案机器学习概述教案
机器学习原理教案第一章：机器学习概述1.1 课程简介本课程旨在介绍机器学习的基本概念、原理和主要算法，帮助学生了解机器学习在领域的应用和发展。
通过学习，学生将掌握机器学习的基本理论，具备运用机器学习算法解决实际问题的能力。
1.2 教学目标（1）了解机器学习的定义、发展历程和分类；（2）掌握监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念；（3）了解机器学习的主要应用领域。
1.3 教学内容（1）机器学习的定义和发展历程；（2）机器学习的分类；（3）监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念；（4）机器学习的主要应用领域。
1.4 教学方法采用讲授、案例分析和讨论相结合的教学方法，引导学生了解机器学习的基本概念，掌握各类学习的特点及应用。
1.5 教学资源（1）教材：《机器学习》；（2）课件；（3）网络资源。
1.6 教学评价通过课堂讨论、课后作业和小组项目等方式，评估学生对机器学习基本概念的理解和应用能力。
第二章：监督学习2.1 课程简介本章介绍监督学习的基本原理和方法，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机等经典算法。
通过学习，学生将掌握监督学习的基本概念，了解不同算法的特点及应用。
2.2 教学目标（1）掌握监督学习的定义和特点；（2）了解线性回归、逻辑回归和支持向量机等基本算法；（3）学会运用监督学习算法解决实际问题。
2.3 教学内容（1）监督学习的定义和特点；（2）线性回归算法；（3）逻辑回归算法；（4）支持向量机算法；（5）监督学习在实际问题中的应用。
2.4 教学方法采用讲授、案例分析和上机实践相结合的教学方法，让学生深入了解监督学习的基本原理，熟练掌握相关算法。
2.5 教学资源（1）教材：《机器学习》；（2）课件；（3）上机实验教材；（4）网络资源。
2.6 教学评价通过上机实验、课后作业和课堂讨论等方式，评估学生对监督学习算法理解和应用能力。
第三章：无监督学习3.1 课程简介本章介绍无监督学习的基本原理和方法，包括聚类、降维等关键技术。
机器学习心得(精品4篇)
机器学习心得(精品4篇)机器学习心得篇1在进行机器学习项目时，我发现有许多不同的工具和算法可供选择，这使项目实施变得复杂。
此外，数据预处理阶段非常重要，因为错误的数据可能会导致后续的算法和模型选择出现偏差。
在这个阶段，我学习了很多有关缺失数据和异常值的影响以及如何使用不同的方法来处理它们。
在选择算法和模型时，我意识到它们之间的关系。
了解算法和模型的特点以及如何选择适合项目的算法和模型是非常重要的。
此外，数据集的大小也会影响模型的性能，因此，在选择数据集时，我学习了很多有关数据集大小和分布对模型性能影响的知识。
在实现模型时，我遇到了许多挑战，例如内存问题、计算资源问题和模型过拟合问题。
为了解决这些问题，我学习了很多有关超参数和正则化的知识，并尝试了许多不同的算法和模型。
最终，我成功地解决了这些问题并得到了良好的结果。
总的来说，机器学习是一个非常有趣和有用的领域，我从中学习了很多有关数据预处理、算法和模型选择、计算资源管理等方面的知识。
我相信这些经验将对我未来的学习和工作产生积极影响。
机器学习心得篇2以下是一份机器学习心得：自从我开始接触机器学习，我的生活就充满了各种各样的惊喜和挑战。
这是一个让我既兴奋又紧张的旅程，我从中了解到很多关于机器学习和人工智能的知识。
首先，我了解到机器学习不仅仅是算法和模型，它更是解决问题的艺术。
机器学习算法可以从数据中自动学习，无需明确的编程。
这使得我们能够处理以前无法处理的问题，得出以前无法得出的结论。
例如，在图像识别任务中，机器学习算法可以自动学习特征，使得图像识别的准确率大大提高。
其次，我学习到了各种机器学习技术，如监督学习、无监督学习、强化学习等。
每种技术都有其特定的应用场景，使得我们可以更精确地解决复杂的问题。
例如，在医疗诊断中，我们可以使用深度学习来自动识别图像中的异常，从而帮助医生诊断。
同时，我也意识到了数据的重要性。
机器学习需要大量的数据进行训练，而且数据的质量和完整性对结果影响很大。
机器学习算法的应用案例及技巧
机器学习算法的应用案例及技巧随着科技的发展和数据的爆炸增长，机器学习算法在各个领域的应用越来越广泛。
机器学习算法通过对数据进行分析和学习，从而能够自动识别模式和进行预测。
在本文中，将介绍几个机器学习算法的应用案例，并提供一些相关的技巧。
一、垃圾邮件分类垃圾邮件过滤是机器学习中最常见的应用之一。
传统的垃圾邮件过滤器使用规则和规则引擎来分类邮件，但这种方法需要大量的人工劳动力和时间。
机器学习算法可以通过学习已有的标记邮件数据集，自动识别和分类垃圾邮件。
在垃圾邮件分类中，常用的算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机。
决策树算法通过构建一个树状的分类模型，根据邮件的特征（例如发件人、主题、内容等）进行分类。
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，利用特征之间的条件独立性进行分类。
支持向量机算法通过寻找一个最优的超平面来在特征空间中进行分类。
在实际应用中，为了提高垃圾邮件分类的准确性，可以采用集成学习的方法。
集成学习通过结合多个分类器的结果，来获得更为准确的分类结果。
常用的集成学习算法包括随机森林和梯度提升树。
二、图像识别图像识别是机器学习算法的另一个重要应用领域。
随着数字图像的普及和摄像头设备的大规模应用，图像识别技术在实际生活中被广泛使用。
图像识别可以用于人脸识别、物体检测、图像分类等任务。
常用的图像识别算法包括卷积神经网络（CNN）和深度学习。
卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，能够有效地处理图像和空间数据。
深度学习则是指使用深层的神经网络进行学习和训练。
在图像识别中，数据集的质量和大小对算法的性能有重要影响。
为了提高算法的准确性，可以使用数据增强和迁移学习技术。
数据增强可以通过对图像进行旋转、平移、缩放等操作来增加训练样本的多样性。
迁移学习则是利用已经训练好的模型来进行新任务的训练，可以减少对大规模数据集的依赖，提高训练速度和效果。
三、推荐系统推荐系统是在线电子商务平台中常用的功能，通过分析用户的历史行为和个人特征，向用户推荐个性化的商品或服务。
数据挖掘机器学习总结6篇
数据挖掘机器学习总结6篇第1篇示例：数据挖掘和机器学习是近年来备受关注的热门领域，随着大数据时代的到来，数据挖掘和机器学习的应用也变得越来越广泛。
它们通过分析大量的数据，从中提取有价值的信息和模式，帮助人们做出更加精准的决策。
本文将对数据挖掘和机器学习进行总结，包括其定义、应用、技术和发展趋势等方面，以期帮助读者更好地了解这一领域。
一、数据挖掘的定义与应用数据挖掘是一种从大量的数据中发现规律、模式和知识的过程，通过利用统计学、机器学习和数据库技术等方法，帮助人们从数据中挖掘出有用的信息。
数据挖掘的应用非常广泛，涉及到商业、金融、医疗、教育、交通等各个领域。
在商业领域，数据挖掘可以用于市场营销、客户关系管理、风险分析等方面；在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病预测、药物研发等方面；在教育领域，数据挖掘可以用于学生成绩预测、教学优化等方面。
数据挖掘已经成为当今社会不可或缺的一部分，为各行各业的发展带来了巨大的推动力。
二、机器学习的定义与应用机器学习是人工智能的一个子领域，其主要目的是使机器能够通过学习数据来改善其性能。
通过对大量的数据进行分析和学习，机器可以不断提高其预测、识别和决策能力，从而实现自主智能的目标。
机器学习的应用也非常广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域。
在语音识别方面，机器学习可以帮助机器更准确地识别和理解人类语言；在图像识别方面，机器学习可以帮助机器识别图像中的物体和场景；在智能推荐方面，机器学习可以根据用户的历史行为和偏好，为其推荐个性化的产品和服务。
机器学习已经成为近年来人工智能发展的核心领域之一。
三、数据挖掘与机器学习的关系数据挖掘和机器学习有着密切的关系，它们可以相互促进，共同推动人工智能的发展。
数据挖掘可以为机器学习提供大量的训练数据，从而帮助机器学习算法更好地学习和模拟人类智慧；而机器学习可以为数据挖掘提供更加智能化的数据挖掘工具，使数据挖掘可以更快、更准确地发现数据中的规律和模式。
机器学习学结范文2篇
机器学习学结范文2篇Model papers on machine learning汇报人：JinTai College机器学习学结范文2篇前言：工作总结是将一个时间段的工作进行一次全面系统的总检查、总评价、总分析，并分析不足。
通过总结，可以把零散的、肤浅的感性认识上升为系统、深刻的理性认识，从而得出科学的结论，以便改正缺点，吸取经验教训，指引下一步工作顺利展开。
本文档根据工作总结的书写内容要求，带有自我性、回顾性、客观性和经验性的特点全面复盘，具有实践指导意义。
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本文简要目录如下：【下载该文档后使用Word打开，按住键盘Ctrl键且鼠标单击目录内容即可跳转到对应篇章】1、篇章1：机器学习学结模板2、篇章2：机器学习学结文档(基础版)篇章1:机器学习学结模板机器学习，讨论的是如何让计算机程序进行学习。
因为现实世界中有很多问题，不能通过直接编程解决，如手写数字识别，自动驾驶等。
人们希望计算机程序也能像人一样，从已有的经验中进行学习，来提高它的性能。
那什么是机器学习了？首先来看什么是学习。
学习的一般说法是，在经验的作用下，行为的改变。
学习有一个要素，那就是经验，学习的结果是行为的改变。
如果人经过学习后，并没有改变其行为，则不能称其学习了。
机器学习的概念略有不同，因为学习的主体从人变成了计算机程序。
机器学习的最早的一个非正式描述是 1959年，由arthur samuel给出：field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed。
机器学习是一种学习的领域，它给计算机学习的能力，而没有经过显式编码。
这个显式编码应该是针对学习的结果来说的，即计算机学到的东西并不是人写到程序里的，比如arthur samuel写了一个下棋的程序，经过与程序本身对奕很多盘后，能轻易把arthur samuel击败，这就证明学习的结果不是显示编码的。
机器学习ppt第1章 机器学习概述
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1.4.4 推荐系统
• 推荐系统是利用电子商务网站向客户提供购买商品的建议 ，帮助用户建议应该购买什么产品。个性化推荐是根据用 户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息 和商品。
• 推荐系统与机器学习密不可分，比如今日头条、搜狐、天 天快报等公司的推荐系统中都会采用机器学习来预测用户 感兴趣的信息。
1.4 机器学习的应用
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1.4.1 大数据分析
• 随着Web2. 0 时代的到来，数据量呈几何级态势增长。 “大数据”成为越来越多的行业关注的焦点，而大数据的 价值密度低、容量大、种类多等特点使得传统的数据挖掘 算法无法胜任在海量的异构数据体系进行的数据分析。因 此，研究大数据环境下的机器学习算法，使其能从结构复 杂且动态更新的数据中获取有价值的知识是一件非常有意 义的事情。
• 决策树是一种集成学习(ensemble learning)算法。人们在 决策树的基础上开展了很多研究，并演化出很多的算法，
• 随机森林，它是由Leo Breiman博士在2001年提出，其思 想是通过将多棵决策树集成到一起，因此它的基本单元是 决策树。随机森林包含两个重要的内容： 一个是“随机 性”，另一个就是“森林”的概念。
• 强化学习（Reinforcement Learning， RL）是机器学习 中的一个新领域，强化学习能根据环境来改变，从而取得 最大的收益。
• 强化学习的思想来源于心理学中的行为主义理论，即动物 如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激 的预期，从而产生能获得最大收益的习惯性行为。
• 强化学习和标准的监督式学习之间的区别在于强化学习并 不需训练样本和相应的类标记。强化学习更加专注于在线 规划，需要在未知的领域探索（exploration）和如何利 用（exploitation）现有知识之间找到平衡。
机器学习精讲内容
机器学习第一章导言机器学习通常被认为是人工智能领域的一个分支，但和人工智能一样，实际上是多学科的融合。
为了说明什么是机器学习，我们来看一下“自动”(automation) 和“自主”(autonomy) 这两个概念的区别。
在通常的“自动化”系统中，所有的“智能”都是系统设计者预先注入的。
当系统放入它的运行环境中去之后，将按照预定的程序进行活动。
但是如果设计者对环境的了解是不全面的，系统就有可能陷入无所适从的境地。
这时“学习”的能力就成为唯一可依靠的解决方法。
具有学习能力的系统称为是“自主的”。
学习意味着根据经验改进自身。
学习的真碲在于：感知不仅用于当前的行动，而且用于改进以后的行动。
学习是系统和环境交互的结果，也来自于系统对自己决策过程的观察。
学习的范围极广，从仅仅记住经验，到创造整个的科学理论，所有这些活动都是学习的过程。
简而言之，机器学习意味着通过编程使计算机进行学习。
比如，让计算机从医疗记录中学到治疗新疾病的最佳方案；使智能房屋根据经验学到基于主人生活习惯的能源消耗优化方案；开发个人软件助手为用户从在线晨报中摘出该用户特别感兴趣的内容；等等。
机器学习研究的进展对社会经济的影响将是巨大的，它能使计算机的应用领域大为扩展，并使个人和组织的竟争力提高到新的水平，甚至形成人类全新的生活方式。
另外，对机器学习的信息处理算法的研究将导致对人脑学习能力（及其缺陷）的更好的理解。
就机器学习研究的现状而言，我们必须承认，目前还不能使计算机具有类似人那样的学习能力。
但是，对某些类型的学习任务已经发明了有效的算法，对学习的理论研究也已经开始，人们已经开发出许多计算机程序，它们显示了有效的学习能力，有商业价值的应用系统也已经开始出现。
在理论方面，关于观察例的数目，所考虑的假设的数目和学习到的假设的预计误差之间的基本关系的刻画已经取得成果。
我们已经获得人类和动物学习的初步模型，开始了解它们与计算机学习算法之间的关系。
机器学习导论
机器学习导论•目录：•第1章机器学习概述••1.1什么是机器学习••1.2机器学习的分类••1.2.1基本分类••1.2.2监督学习及其功能分类••1.3构建机器学习系统••1.3.1机器学习的基本元素••1.3.2机器学习的一些基本概念••1.3.3机器学习模型的性能评估••1.4通过简单示例理解机器学习••1.4.1一个简单的回归示例••1.4.2一个简单的分类示例••1.5训练、验证与测试••1.6深度学习简介•1.7本章小结••习题••第2章统计与优化基础••2.1概率基础••2.1.1离散随机变量••2.1.2连续随机变量••2.1.3随机变量的基本特征••2.1.4随机特征的蒙特卡洛逼近••2.2概率实例••2.2.1离散随机变量示例••2.2.2高斯分布••2.2.3指数族••2.2.4混合高斯过程••2.2.5马尔可夫过程••2.3似然估计•2.4贝叶斯估计——后验估计••2.5随机变量的熵特征••2.5.1熵的定义和基本性质••2.5.2KL散度、互信息和负熵••2.6非参数方法••2.7优化技术概述••2.7.1基本优化算法••2.7.2拉格朗日方法••2.8本章小结••习题••第3章贝叶斯决策••3.1机器学习中的决策••3.2分类的决策••3.2.1加权错误率准则••3.2.2拒绝判决•3.3回归的决策••3.4高斯情况下的分类决策••3.4.1相同协方差矩阵情况的二分类••3.4.2不同协方差矩阵情况的二分类••3.4.3多分类情况••3.5KNN方法••*3.6概率图模型概述••3.6.1贝叶斯网络••3.6.2无向图模型••3.6.3图模型的学习与推断••3.7本章小结••习题••第4章基本回归算法••4.1线性回归••4.1.1基本线性回归•4.1.2线性回归的递推学习••4.1.3正则化线性回归••4.1.4多输出线性回归••*4.2稀疏线性回归Lasso••4.2.1Lasso的循环坐标下降算法••4.2.2Lasso的LAR算法••4.3线性基函数回归••*4.4奇异值分解••4.5回归学习的误差分解••4.6本章小结••习题••第5章基本分类学习••5.1基本分类问题••5.2线性判别函数模型••5.2.1Fisher线性判别分析•*5.2.2感知机••5.3逻辑回归••5.3.1二分类问题的逻辑回归••5.3.2多分类问题的逻辑回归••5.4朴素贝叶斯方法••*5.5机器学习理论简介••5.5.1假设空间有限时的泛化误差界••5.5.2假设空间无限时的泛化误差界••5.6本章小结••习题••第6章支持向量机与核函数方法••6.1线性支持向量机••6.1.1不等式约束的优化••6.1.2线性可分情况的SVM••6.1.3不可分情况的SVM•6.1.4合页损失函数••6.1.5SVM用于多分类问题••6.2非线性支持向量机••6.2.1SVM分类算法小结••*6.2.2SMO算法••6.3支持向量回归••*6.4核函数方法••6.5本章小结••习题••第7章决策树••7.1基本决策树算法••7.1.1决策树的基本结构••7.1.2信息增益和ID3算法••7.1.3信息增益率和C4.5算法••7.2CART算法•7.2.1分类树••7.2.2回归树••7.3决策树的一些实际问题••7.3.1连续数值变量••7.3.2正则化和剪枝技术••7.3.3缺失属性的训练样本问题••7.4本章小结••习题••第8章集成学习••8.1Bagging和随机森林••8.1.1自助采样和Bagging算法••8.1.2随机森林算法••8.2提升和AdaBoost算法••8.2.1AdaBoost算法介绍••*8.2.2AdaBoost算法分析•8.3提升树算法••8.3.1加法模型和提升树••8.3.2梯度提升树••8.4本章小结••习题••第9章神经网络与深度学习之一：基础••9.1神经网络的基本结构••9.1.1神经元结构••9.1.2多层神经网络解决异或问题••9.1.3多层感知机••9.1.4神经网络的逼近定理••9.2神经网络的目标函数和优化••9.2.1神经网络的目标函数••9.2.2神经网络的优化••9.3误差反向传播算法•9.3.1反向传播算法的推导••9.3.2反向传播算法的向量形式••9.3.3反向传播算法的扩展••9.4神经网络学习中的一些问题••9.4.1初始化••9.4.2正则化••9.4.3几类等价正则化技术••9.5本章小结••习题••第10章神经网络与深度学习之二：结构••10.1卷积神经网络••10.1.1卷积运算及其物理意义••10.1.2基本CNN的结构••10.1.3CNN的参数学习••*10.1.4卷积的一些扩展结构•*10.1.5CNN示例介绍••10.2循环神经网络••10.2.1基本RNN••10.2.2RNN的计算和训练••*10.2.3长短期记忆模型••*10.2.4门控循环单元••10.3本章小结••习题••第11章神经网络与深度学习之三：技术和应用••11.1深度学习中的优化算法••11.1.1小批量SGD算法••11.1.2动量SGD算法••11.1.3自适应学习率算法••11.2深度学习训练的正则化技术••11.2.1Dropout技术•11.2.2批归一化••*11.2.3层归一化••*11.3对抗训练••*11.4自编码器••11.4.1自编码器的基本结构••11.4.2自编码器的一些扩展••*11.5生成对抗网络••*11.6注意力机制和Transformer ••11.6.1注意力机制••11.6.2序列到序列模型••11.6.3Transformer••11.7本章小结••第12章聚类和EM算法••12.1聚类算法••12.1.1K均值聚类算法•12.1.2DBSCAN聚类算法••12.1.3其他度量和聚类算法••12.2EM算法••12.2.1EM算法的隐变量形式••12.2.2独立同分布情况••*12.2.3EM算法扩展到MAP估计••*12.2.4通过KL散度对EM算法的解释••12.3基于EM算法的高斯混合模型参数估计••12.3.1GMM参数估计••12.3.2GMM的软聚类••12.4本章小结••习题••第13章降维和连续隐变量学习••13.1主分量分析••13.1.1主分量分析原理•13.1.2广义Hebb算法••*13.2样本向量的白化和正交化••13.2.1样本向量的白化••13.2.2向量集的正交化••*13.3独立分量分析••13.3.1独立分量分析的原理和目标函数••13.3.2不动点算法Fast ICA••13.3.3自然梯度算法••13.3.4仿真实验举例••13.4本章小结••习题••第14章强化学习之一：经典方法••14.1强化学习的基本问题••14.2马尔可夫决策过程••14.2.1MDP的定义•14.2.2贝尔曼方程••14.2.3策略••14.2.4强化学习的类型••14.2.5探索与利用••14.3动态规划••14.3.1策略迭代方法••14.3.2值函数迭代方法••14.4强化学习的蒙特卡洛方法••14.4.1MC部分策略评估••14.4.2MC策略改进••14.4.3在轨策略和离轨策略••14.5强化学习的时序差分方法••14.5.1基本时序差分学习和Sarsa算法••14.5.2离轨策略和Q学习••14.5.3DP、MC和TD算法的简单比较•*14.5.4多步时序差分学习和资格迹算法••*14.6多臂赌博机••14.7本章小结••习题••第15章强化学习之二：深度强化学习••15.1强化学习的值函数逼近••15.1.1基本线性值函数逼近••*15.1.2线性值函数逼近的小二乘策略迭代算法••15.1.3深度Q网络••15.2策略梯度方法••15.2.1MC策略梯度算法Reinforce••15.2.2行动器评判器方法••*15.3连续动作确定性策略梯度方法••15.3.1DPG算法••15.3.2DDPG算法•15.3.3连续动作DRL的一些进展概述••15.4本章小结••习题••附录A课程的实践型作业实例••A.1第1次实践作业••A.2第2次实践作业••A.3第3次实践作业••附录B函数对向量和矩阵的求导••术语表••参考文献。
机器学习的实际案例解析
机器学习的实际案例解析机器学习（Machine Learning）是一门涉及计算机科学和人工智能的交叉学科，其目的是让计算机能够从经验中学习，并根据数据自主地进行预测和决策。
机器学习在各个领域都有广泛的应用，例如金融、医疗、交通、电子商务等。
本文将从实际案例出发，介绍机器学习在现实生活中的应用。
案例一：智能驾驶系统随着自动驾驶技术的快速发展，机器学习在智能驾驶系统中发挥着重要作用。
智能驾驶系统通过收集大量不同交通场景下的数据，并利用机器学习算法进行处理和分析，帮助车辆判断周围环境并做出相应的决策。
例如，基于机器学习的对象检测算法可以实时识别道路上的行人、车辆和障碍物，从而提供可靠的安全保障。
案例二：医学诊断辅助机器学习在医学领域中扮演着诊断辅助的角色。
通过分析病人的病历、症状和医学影像数据，机器学习算法能够提供准确的诊断结果和个性化的治疗建议。
例如，深度学习算法可以对X光或MRI影像进行图像识别，辅助医生进行疾病检测和分类，从而提高医学诊断的准确性和效率。
案例三：金融风控金融机构利用机器学习算法来进行风险评估和预测，以减少信贷风险和欺诈行为。
通过分析客户的信用记录、消费行为、收入水平等数据，机器学习系统能够预测客户的违约概率，并提供相应的信贷额度和利率建议。
这样的系统能够帮助金融机构更加准确地评估风险和制定风险管理策略。
案例四：自然语言处理自然语言处理是机器学习中的一个重要应用领域，主要涉及机器翻译、情感分析、语义识别等任务。
例如，机器翻译系统通过学习大量的双语对照数据，可以实现自动翻译，将一种语言的文本自动转化为另一种语言的文本。
情感分析系统则可以分析用户在社交媒体上的评论、帖子等文本数据，从中提取用户的情感倾向和情绪状态。
总结：机器学习在现实生活中的应用广泛而深远，无论是智能驾驶、医学诊断辅助、金融风控还是自然语言处理，都展示了机器学习在不同领域的巨大潜力和实际应用价值。
随着技术的不断创新和发展，相信机器学习将在未来继续发挥重要作用，为我们的生活带来更多便利和智能化的体验。
第1章 机器学习基础
人工完成书页拼接十分困难
- 书页数量大，且分布在多处 - 部分损毁较严重，字迹模糊 - 需要大量掌握古文字的专业人才 近年来，古文献的数字化浪潮给自动文学修复提供了机会
例如：古文献修复 （文化）
以色列特拉维夫大学的学者将机器学习用于自动的书页拼接
已确定 相邻
已确定 不相邻
分类模型
判断 是否相邻
相邻
梵高（1853-1890） 的作品？
出自 [C. Johnson et al., IEEE-SP, 2008]
例如：画作鉴别 （艺术）
除专用技术手段外， 笔触分析 (brushstroke analysis) 是 画 作 鉴 定的重要工具；它旨在从视觉上 判断画作中是否具有艺术家的特 有“笔迹”。
第一阶段：推理期
1956-1960s: Logic Reasoning
出发点: “数学家真聪明！” 主要成就: 自动定理证明系统 (例如，
西蒙与纽厄尔的“Logic Theorist” 系统)
渐渐地，研究者们意识到，仅有逻辑 推理能力是不够的 …
机器学习的实际案例解析
机器学习的实际案例解析在当今信息爆炸的时代，机器学习已经成为处理大数据和解决复杂问题的重要工具。
它的应用涵盖了各行各业，从医疗到金融，从工业到农业。
本文将以几个实际案例来探讨机器学习在不同领域的应用。
案例一：医疗领域的疾病预测随着医疗技术的进步和电子病历的广泛应用，医疗数据越来越庞大。
而这些数据中蕴藏着对疾病的预测和诊断的宝贵信息。
机器学习算法可以通过对大量的医疗数据进行分析和建模，从而实现疾病的预测和诊断。
例如，在乳腺癌的预测中，机器学习模型可以学习从大量乳腺癌患者的数据中提取特征，并对新的患者进行分类，从而帮助医生进行更准确的诊断。
案例二：金融领域的信用评分在金融领域，信用评分是银行、信用卡公司等机构进行贷款和信贷决策的重要依据。
传统的信用评分模型往往是基于统计方法和人工规则进行构建的，面对大规模、高维度的数据时表现较差。
而机器学习的出现为信用评分带来了新的方法。
通过利用大量的个人数据，机器学习模型可以更好地挖掘出影响信用状况的因素，并通过建立预测模型来预测个人的信用评分，从而帮助金融机构做出更准确的决策。
案例三：工业领域的质量控制在制造业中，保证产品质量一直是一个重要的挑战。
而机器学习可以通过对大量生产数据的分析和建模，提供有效的质量控制方法。
例如，在汽车制造过程中，机器学习模型可以利用传感器采集到的数据进行实时监测，并识别出潜在问题，从而提前预警并采取措施，避免产品质量下降。
这样不仅有助于提高产品质量，也可以降低生产成本。
案例四：农业领域的作物预测农业生产一直面临着气候变化和天气极端事件等挑战。
利用机器学习算法可以对农业数据进行分析和建模，从而帮助农民预测作物的生长情况和产量。
例如，通过收集土壤、气象和农作物生长历史数据，机器学习模型可以学习出作物生长的关键因素并建立预测模型，以帮助农民做出更好的决策，提高农作物的产量和质量。
综上所述，机器学习在实际应用中展现出了广泛的应用前景。
只要有合适的数据和问题，机器学习可以帮助我们从海量、复杂的数据中提取有用的信息，并帮助我们做出更准确的预测和决策。
机器学习课程设计总结
机器学习课程设计总结一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握机器学习的基本概念、原理和常用的算法，培养学生运用机器学习解决实际问题的能力。
具体来说，知识目标包括了解机器学习的定义、发展历程和常用算法；技能目标包括能够运用Python编程语言实现简单的机器学习算法，并能够针对实际问题选择合适的机器学习方法进行分析和解决；情感态度价值观目标包括培养学生的创新意识、团队合作能力和对领域的兴趣。
二、教学内容根据课程目标，教学内容主要包括机器学习的基本概念、常用的机器学习算法和实际应用案例。
具体安排如下：1.机器学习的基本概念：介绍机器学习的定义、发展历程和分类，使学生了解机器学习的基本概念和应用范围。
2.常用的机器学习算法：包括监督学习算法（如线性回归、支持向量机等）、无监督学习算法（如聚类、主成分分析等）和强化学习算法（如Q学习、深度Q网络等）。
通过理论讲解和编程实践，使学生掌握这些算法的原理和应用。
3.实际应用案例：分析机器学习在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域的具体应用，使学生了解机器学习技术在实际问题中的作用和价值。
三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法，如讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
1.讲授法：通过讲解机器学习的基本概念、原理和算法，使学生掌握相关知识。
2.讨论法：学生针对实际应用案例进行讨论，培养学生的思考和分析问题的能力。
3.案例分析法：分析具体的机器学习应用案例，使学生了解机器学习技术在实际问题中的作用和价值。
4.实验法：引导学生运用Python编程语言实现机器学习算法，培养学生的实际操作能力和创新能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将选择和准备以下教学资源：1.教材：《机器学习》（周志华著），作为主要的学习资料，为学生提供系统的机器学习知识。
2.参考书：《Python机器学习》（Ian Goodfellow著），为学生提供Python编程实践的相关知识。
机器学习读书笔记
机器学习的基本概念和学习系统的设计
最近在看机器学习的书和视频，我的感觉是机器学习是很用的东西，而且是很多 学科交叉形成的领域。最相关的几个领域要属人工智能、概率统计、计算复tchell 第一章中和斯坦福机器学习公开课第一课都提到了 一个这样定义： 对于某类任务 T 和性能度量 P，如果一个计算机程序在 T 上以 P 衡量的性能随
概念学习
给定一样例集合以及每个样例是否属于某一概念的标注，怎样自动推断出该概念 的一般定义。这一问题被称为概念学习。 一个更准确的定义： 概念学习是指从有关某个布尔函数的输入输出训练样例中推断出该布尔函数。注 意，在前面一篇文章《机器学习的基本概念和学习系统的设计》中提到，机器学 习中要学习的知识的确切类型通常是一个函数，在概念学习里面，这个函数被限 定为是一个布尔函数，也就是它的输出只有{0,1}（0代表 false，1（代表 true））， 也就是说目标函数的形式如下：
x1:棋盘上黑子的数量
x2:棋盘上白子的数量
x3:棋盘上黑王的数量 x4:棋盘上红王的数量 x5:被红字威胁的黑子数量(即会在下一次被红子吃掉的黑子数量) x6:被黑子威胁的红子的数量 于是学习程序把 V’(b)表示为一个线性函数 V’(b)=w0 + w1x1 + w2x2 + w3x3 + w4x4 + w5x5 + w6x6 其中，w0到 w6为数字系数，或叫权，由学习算法来选择。在决定某一个棋盘状 态值，权 w1到 w6决定了不同的棋盘特征的相对重要性，而权 w0为一个附加的 棋盘状态值常量。 好了，现在我们把学习西洋跳棋战略的问题转化为学习目标函数表示中系数 w0 到 w6值的问题，也即选择函数逼近算法。 选择函数逼近算法 为了学习 V’(b)，我们需要一系列训练样例，它的形式为<b, Vtrain(b)>其中，b 是由 x1-x6参数描述的棋盘状态，Vtrain(b)是 b 的训练值。 举例来说， <<x1=3,x2=0,x3=1,x4=0,x5=0,x6=0>, +100>;描述了一个黑棋取胜的棋盘 状态 b，因为 x2=0表示红旗已经没有子了。 上面的训练样例表示仍然有一个问题：虽然对弈结束时最终状态的棋盘的评分 Vtrain(b)很好确定，但是大量中间状态（未分出胜负）的棋盘如何评分呢？ 于是这里需要一个训练值估计法则： Vtrain(b) <- V’(Successor(b)) Successor(b)表示 b 之后再轮到程序走棋时的棋盘状态（也就是程序走了一步 和对手回应了一步以后的棋局）。 这个看起来有点难理解，我们用当前的 V’来估计训练值，又用这一训练值来更 新 V’。当然，我们使用后续棋局 Successor(b)的估计值来估计棋局 b 的值。直
机器学习中的迁移学习案例解析
机器学习中的迁移学习案例解析在机器学习领域，迁移学习是指将已经学习到的知识或经验应用到新的问题中，从而加快新问题的学习过程或者提升新问题的学习性能。
迁移学习广泛应用于各个领域，例如计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等。
本文将通过分析几个典型的案例，深入探讨迁移学习在机器学习中的应用。
案例一：图像分类任务迁移学习在图像分类任务中的应用非常广泛。
针对一个新的图像分类问题，我们往往需要大量的标注数据作为训练集。
然而，在现实中收集标注数据是一项费时费力且昂贵的任务。
在这种情况下，迁移学习可以帮助我们利用已有的标注数据进行知识迁移，以提升新问题的学习性能。
例如，我们可以使用在大规模图像数据集如ImageNet上预训练好的卷积神经网络（CNN）作为特征提取器。
通过去掉CNN的最后一层全连接层，并将其输出作为新问题的特征表示，然后再训练一个新的分类器，用于解决新的图像分类任务。
由于在ImageNet上预训练的CNN已经学习到了丰富的图像特征，因此通过迁移学习，我们能够用较少的标注数据来训练一个具有较好泛化性能的分类器。
案例二：情感分析任务迁移学习在情感分析任务中也具有重要的应用价值。
情感分析旨在通过分析文本中的情感色彩，判断其中所表达的情感倾向。
然而，由于不同领域的文本语言风格各异，传统的情感分析模型在新领域上性能不佳。
通过迁移学习，我们可以将在其他领域上训练好的情感分析模型进行调整和迁移，以适应新领域的情感分析任务。
一种常见的方法是利用迁移学习对模型进行领域自适应。
具体而言，我们可以使用源领域和目标领域上的标注数据来学习一个共享表示空间，从而将源领域上的知识转移到目标领域上。
能够有效利用源领域知识的情感分析模型，通常能够在目标领域上取得较好的性能。
案例三：推荐系统任务迁移学习在推荐系统任务中的应用也非常广泛。
传统的推荐系统通常通过分析用户的历史行为（如购买记录、点击行为等）来生成个性化推荐。
然而，在新用户或新物品冷启动的情况下，传统的方法无法提供准确的推荐结果。
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数据清洗一、数据来源数据服务商二、数据说明文件名为ufo_awesome.tsv，含有61870条关于不明飞行物的目击记录和报道，时间跨度几百年，地域覆盖全世界，以美国居多。
数据文件见附件。
三、所需扩展程序包ggplot2、plyr、reshape四、清洗流程1.读取数据文件#设置工作目录（数据文件所在目录）setwd("D:/books/r/Hackers/01-Introduction")#读取文件,sep表示分隔符类型，stringAsFactors表示是否转换为因#子，header表示是否含有表头，将空字符串定义为na.stringufo <- read.delim("data/ufo/ufo_awesome.tsv",sep = "\t",stringsAsFactors = FALSE,header=FALSE,na.strings = "")2.命名数据框中的列名#重新命名列名names(ufo) <-c("DateOccurred","DateReported","Location","ShortDescription","Duration","LongDescription")3.清除日期对象中长度不为8的数据，nchar()函数计算字符个数，ifelse()为条件语句的向量化形式good.rows <-ifelse(nchar(ufo$DateOccurred)!=8|nchar(ufo$DateReported)!=8,FALSE,TRUE)ufo <- ufo[good.rows,]4.将日期字符串转换成日期数据类型ufo$DateOccurred <- as.Date(ufo$DateOccurred,format = "%Y%m%d")ufo$DateReported <- as.Date(ufo$DateReported,format = "%Y%m%d")5.将地名改为（city，state）形式#定义一个函数，将不符合用“，”隔开的地名转换成NA数据类型get.location <- function(m){split.location <- tryCatch(strsplit(m,",")[[1]],error=function(e)return(c(NA,NA)))clean.location <- gsub("^ ","",split.location) #正则表达式清除开头的空格if(length(clean.location)>2){return(c(NA,NA))}else{return(clean.location)}}city.state <- lapply(ufo$Location, get.location) #对数据框中Location列运用#get.Location函数，返回list对象（city,state）(list为键值对数据结构，键由双方括号索引，值由单方括号)6.将list对象添加到数据框，do.call 和transform 函数结合使用location.matrix <- do.call(rbind,city.state) #将city.state 转换为矩阵ufo<-transform(ufo,UScity=location.matrix[,1],USstate=toupper(location.matrix[,2]),strin gsAsFactors=FALSE)7．保留美国境内的数据ufo$USstate <- state.abb[match(ufo$USstate, state.abb)] #match函数返回第二个参数#（匹配第一个参数）的索引，如果没有匹配上，则返回NA <- subset(ufo, !is.na(USstate)) #subset函数创建一个新数据框，条件为第二个参数。
8.画出直方图（ggplot2包）quick.hist <-ggplot(,aes(x=DateOccurred))+geom_histogram()+scale_x_date(date_breaks ="50 years")9.添加没有记录月份的目击次数0#创建一个包含所有月份的日期序列date.range <- seq.Date(from =as.Date(min($DateOccurred)),to=as.Date(max($DateOccurred)),by="month") date.string <- strftime(date.range,"%Y-%m")#将其转换成“年-月”格式#创建数据框state.dates <- lapply(state.abb, function(s) cbind(s,date.string))state.dates <- data.frame(do.call(rbind,state.dates),stringsAsFactors=FALSE)10.按（USstate,YearMonth）分组计算目击次数 <- subset(,DateOccurred>=as.Date("1990-01-01"))$YearMonth <- strftime($DateOccurred,"%Y-%m")#ddply函数位于plyr包sightings.counts <- ddply(,.(USstate,YearMonth),nrow)11.为数据重命名names(all.sightings) <- c("State","YearMonth","Sightings")all.sightings$Sightings[is.na(all.sightings$Sightings)] <- 0all.sightings$YearMonth <- as.Date(rep(date.range,length(state.abb)))all.sightings$State <- as.factor(all.sightings$State)12.画图state.plot <- ggplot(all.sightings,aes(x=YearMonth,y=Sightings))+geom_line(aes(color="darkblue"))+#按state分组画图facet_wrap(~State,nrow = 10,ncol = 5)+theme_bw()+scale_color_manual(values = c("darkblue"="darkblue"),guide="none")+#这一句语法有变化，与范例程序不同scale_x_date(date_breaks = "5 years",date_labels = format('%Y'))+ xlab("Years")+ylab("Number of sightings")+ggtitle("Number of UFO sightings by month-year")13.保存图像，将其保存为PDF格式，存储在images中ggsave(plot = state.plot,filename = file.path("images", "ufo_sightings.pdf"),width = 14,height = 8.5)五、函数介绍1.设置工作工作空间目录setwd(dir)2.读取Tab键分隔的文件read.delim(file, header = TRUE, sep = "\t", quote = "\"",dec = ",", fill = TRUE, comment.char = "", stringsAsFactors = FALSE, ...)3.获取或设置对象名字names(x)names(x) <- value4.条件语句的向量化表示ifelse(test, yes, no)5.返回字符个数nchar(x, type = "chars", allowNA = FALSE, keepNA = FALSE)6.将字符串对象转换成日期对象as.Date(x, format, ...)7.分割字符串strsplit(x, split, fixed = FALSE, perl = FALSE, useBytes = FALSE)8.异常处理函数tryCatch(expr, ..., finally)9.执行一个函数do.call(what, args, quote = FALSE, envir = parent.frame())10.更改数据的值transform(`_data`, ...)11.大写返回美国50个州state.abb12.判断是否为空is.na(x)13.按条件返回向量、矩阵、数据框的子集subset(x, subset, ...)14.将日期对象转换成指定格式字符串对象strftime(x, format = "", tz = "", usetz = FALSE, ...)15.将数据框按指定列名分组，并返回各分组长度，位于plyr包ddply(.data, .variables, .fun = NULL, ..., .progress = "none",.inform = FALSE, .drop = TRUE, .parallel = FALSE, .paropts = NULL) 16.返回指定长度的日期对象Seq.Date(from, to, by, length.out = NULL, along.with = NULL, ...) 17.合并两个数据框merge(x, y, by = intersect(names(x), names(y)),by.x = by, by.y = by, all = FALSE, all.x = all, all.y = all,sort = TRUE, suffixes = c(".x",".y"),incomparables = NULL, ...)。