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机器学习:都有哪些具体分类?项目的流程是怎样?

2024-12-03 10:48

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01机器学习的定义

在说机器学习之前先明确一下,什么是人类的学习行为呢?

可以这样总结,人类从历史经验中获取规律,并将其应用到新的类似场景中,就是人类的学习行为。

相对应的,机器学习是指让机器去训练、去学习,让机器从大量数据中找到数据中的内在特征,从而对新事物做出判断。

02机器学习的分类

机器学习有哪些类别呢?按照不同的分类方式,有不同的细分类别。梳理了一下,主要有以下的概况图:

 

 

 

 

(1)按照学习目标分类

什么是机器学习目标呢?通俗来讲,就是我们想通过机器学习,最终实现的结果形态是什么样。

按照学习目标,主要可以分为三类:回归问题、分类问题、排序问题。

(2)按照训练数据的特性分类

上文提到了,进行机器学习是需要训练数据为基础的(不然机器没法学习呀)。按照训练数据的特性,主要分为以下两类:

(3)按照模型的复杂程度分类

按照模型的复杂度,主要分为两类:线性模型和非线性模型。

(4)按照模型功能分类

按照模型的功能来分类,主要分为判别模型与生成模型。

03机器学习的基本流程

对于一个机器学习项目而言,主要的流程有以下概况:

 

 

 

 

(1)数据预处理

数据清洗是检测和去除数据集中的噪声数据和无关数据,处理遗漏数据,去除空白数据域和知识背景下的白噪声。

(2)数据切分

在机器学习中,通常将所有的数据划分为三份:训练数据集、验证数据集和测试数据集。它们的功能分别为

关于数据如何进行切分,后续再进行分享。

(3)特征工程

特征构建是指从原始数据中人工的找出一些具有物理意义的特征。需要花时间去观察原始数据,思考问题的潜在形式和数据结构,对数据敏感性和机器学习实战经验能帮助特征构建。

关于机器学习,就先分享这些。欢迎大家继续关注~

来源:首席数据科学家内容投诉

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