染雾数据挖掘机器学习总结 篇一
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘和机器学习成为了解决大数据问题的重要工具。通过对大量数据进行分析和建模，可以从中发现隐藏在数据中的规律和模式，进而为决策和预测提供支持。本文将对数据挖掘和机器学习的基本概念和方法进行总结。
数据挖掘是从大量数据中自动发现有价值的信息和知识的过程。它包括数据预处理、特征选择、数据建模和模型评估等步骤。数据预处理主要是对原始数据进行清洗、去噪和归一化等处理，以提高后续分析的准确性。特征选择是从原始特征中选择出对模型有用的特征，以减少计算量和降低模型复杂度。数据建模是构建模型的过程，常用的方法包括决策树、支持向量机和神经网络等。模型评估是对构建好的模型进行性能评估，常用的指标包括准确率、召回率和F1值等。
机器学习是一种通过让计算机自动学习规律和模式来提高性能的方法。它通过训练数据来构建一个模型，然后利用这个模型对新的数据进行预测和分类。机器学习分为监督学习、无监督学习和强化学习等几种类型。监督学习是通过已知输入和输出的训练数据来构建模型，然后利用这个模型对新的输入进行预测。无监督学习是从无标签的数据中自动发现模式和规律，常用的方法包括聚类和关联规则挖掘等。强化学习是通过试错的方式来不断调整模型，以最大化奖励函数的值。
数据挖掘和机器学习在许多领域都有广泛的应用。在金融领域，可以利用数据挖掘和机器学习的方法来进行风险评估和信用评级。在医疗领域，可以利用数据挖掘和机器学习的方法来进行疾病预测和诊断。在电商领域，可以利用数据挖掘和机器学习的方法来进行用户行为分析和推荐系统构建。
然而，数据挖掘和机器学习也存在一些挑战和问题。首先，数据质量对分析结果有很大的影响，因此需要进行有效的数据清洗和处理。其次，模型的选择和参数的调整也对分析结果有很大的影响，需要根据具体问题进行合理选择和调整。此外，数据隐私和安全问题也需要重视，特别是在涉及个人隐私的领域。
综上所述，数据挖掘和机器学习是解决大数据问题的重要工具。通过对大量数据进行分析和建模，可以发现隐藏在数据中的规律和模式，为决策和预测提供支持。然而，数据挖掘和机器学习也面临着一些挑战和问题，需要不断探索和创新。相信随着技术的不断发展和应用的深入，数据挖掘和机器学习将在各个领域发挥越来越重要的作用。
数据挖掘机器学习总结 篇二
在信息爆炸的时代，数据挖掘和机器学习成为了解决大数据问题的重要工具。通过对大量数据进行分析和建模，可以从中发现隐藏在数据中的规律和模式，进而为决策和预测提供支持。本文将对数据挖掘和机器学习的应用场景和未来发展进行总结。
数据挖掘和机器学习在许多领域都有广泛的应用。在金融领域，可以利用数据挖掘和机器学习的方法来进行风险评估和信用评级。通过对客户的历史数据进行分析和建模，可以预测客户的信用状况和偿还能力，从而降低风险和提高效率。在医疗领域，可以利用数据挖掘和机器学习的方法来进行疾病预测和诊断。通过对患者的病历、生理指标和基因数据等进行分析和建模，可以预测患者的疾病风险和选择合适的治疗方案。在电商领域，可以利用数据挖掘和机器学习的方法来进行用户行为分析和推荐系统构建。通过对用户的购买记录、浏览记录和评价等进行分析和建模，可以了解用户的偏好和需求，从而提供个性化的推荐和服务。
数据挖掘和机器学习在未来的发展中也面临着一些挑战和机遇。首先，随着云计算和大数据技术的快速发展，数据的规模和复杂度不断增加，对数据挖掘和机器学习算法的效率和可扩展性提出了更高的要求。其次，随着深度学习和神经网络等技术的不断发展，机器学习的能力和应用范围将不断扩大。这将为数据挖掘和机器学习提供更多的机会和挑战。此外，数据隐私和安全问题也愈发凸显，需要在数据挖掘和机器学习的发展中加强隐私保护和数据安全。
综上所述，数据挖掘和机器学习是解决大数据问题的重要工具。通过对大量数据进行分析和建模，可以发现隐藏在数据中的规律和模式，为决策和预测提供支持。数据挖掘和机器学习在金融、医疗和电商等领域都有广泛的应用。在未来的发展中，数据挖掘和机器学习将面临更多的机遇和挑战，需要不断探索和创新。相信随着技术的不断发展和应用的深入，数据挖掘和机器学习将在各个领域发挥越来越重要的作用。
数据挖掘机器学习总结 篇三
数据挖掘机器学习总结
1 决策树算法
机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性值与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应具有上述属性值的子对象。决策树仅有单一输出；若需要多个输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。
从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。
决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。
1.1 决策树的工作原理
决策树一般都是自上而下的来生成的。
选择分割的方法有多种，但是目的都是一致的，即对目标类尝试进行最佳的分割。
从根节点到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。
决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。
对每个节点的衡量：
1) 通过该节点的记录数；
2) 如果是叶子节点的话，分类的路径；
3) 对叶子节点正确分类的比例。
有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。
1.2 ID3算法
1.2.1 概念提取算法CLS
1) 初始化参数C={E}，E包括所有的例子，为根；
2) 如果C中的任一元素e同属于同一个决策类则创建一个叶子节点YES终止；否则依启发式标准，选择特征Fi={V1, V2, V3,……, Vn}并创建判定节点，划分C为互不相交的N个集合C1，C2，C3，……，Cn；
3) 对任一个Ci递归。
1.2.2 ID3算法
1) 随机选择C的一个子集W (窗口)；
2) 调用CLS生成W的分类树DT(强调的启发式标准在后)；
3) 顺序扫描C搜集DT的意外(即由DT无法确定的例子)；
4) 组合W与已发现的意外，形成新的W；
5) 重复2)到4)，直到无例外为止。
启发式标准：
只跟本身与其子树有关，采取信息理论用熵来量度。
熵是选择事件时选择自由度的量度，其计算方法为：P=freq(Cj,S)/|S|；INFO(S)=-SUM(P*LOG(P))；SUM()函数是求j从1到n的和。Gain(X)=Info(X)-Infox(X)；Infox(X)=SUM( (|Ti|/|T|)*Info(X)；
为保证生成的决策树最小，ID3算法在生成子树时，选取使生成的子树的熵(即Gain(S))最小的特征来生成子树。
ID3算法对数据的要求：
1) 所有属性必须为离散量；
2) 所有的训练例的所有属性必须有一个明确的值；
3) 相同的因素必须得到相同的结论且训练例必须唯一。
1.3 C4.5算法
由于ID3算法在实际应用中存在一些问题，于是Quilan提出了C4.5算法，严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。
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。
C4.5算法有如下缺点：
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。此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。
分类决策树算法：
C4.5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。
分类决策树算法是从大量事例中进行提取分类规则的自上而下的决策树。
决策树的各部分是：
根：学习的事例集；
枝：分类的判定条件；
叶：分好的各个类。
1.3.1 C4.5对ID3算法的改进
1) 熵的改进，加上了子树的信息。
Split_Infox(X)= -SUM( (|T|/|Ti|)*LOG(|Ti|/|T|))；
Gain ratio(X)= Gain(X)/Split_Infox(X);
2) 在输入数据上的改进
① 因素属性的值可以是连续量，C4.5对其排序并分成不同的集合后按照ID3算法当作离散量进行处理，但结论属性的值必须是离散值。
② 训练例的因素属性值可以是不确定的，以?表示，但结论必须是确定的。
3) 对已生成的决策树进行裁剪，减小生成树的规模。
2 The k-means algorithm（k平均算法）
k-means algorithm是一个聚类算法，把n个对象根据它们的属性分为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。
假设有k个群组Si, i=1,2,...,k。μi是群组Si内所有元素xj的重心，或叫中心点。
k平均聚类发明于1956年，该算法最常见的形式是采用被称为劳埃德算法(Lloyd algorithm)的迭代式改进探索法。劳埃德算法首先把输入点分成k个初始化分组，可以是随机的或者使用一些启发式数据。然后计算每组的中心点，根据中心点的位臵把对象分到离它最近的中心，重新确定分组。继续重复不断地计算中心并重新分组，直到收敛，即对象不再改变分组（中心点位臵不再改变）。
劳埃德算法和k平均通常是紧密联系的，但是在实际应用中，劳埃德算法是解决k平均问题的启发式法则，对于某些起始点和重心的组合，劳埃德算法可能实际上收敛于错误的结果。（上面函数中存在的不同的最优解）
虽然存在变异，但是劳埃德算法仍旧保持流行，因为它在实际中收敛非常快。实际上，观察发现迭代次数远远少于点的数量。然而最近，David Arthur和Sergei Vassilvitskii提出存在特定的点集使得k平均算法花费超多项式时间达到收敛。
近似的k平均算法已经被设计用于原始数据子集的计算。
从算法的表现上来说，它并不保证一定得到全局最优解，最终解的质量很大程度上取决于初始化的分组。由于该算法的速度很快，因此常用的一种方法是多次运行k平均算法，选择最优解。
k平均算法的一个缺点是，分组的数目k是一个输入参数，不合适的k可能返回较差的结果。另外，算法还假设均方误差是计算群组分散度的最佳参数。
3 SVM（支持向量机）
支持向量机，英文为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。
支持向量机属于一般化线性分类器。它们也可以被认为是提克洛夫规范化（Tikhonov Regularization）方法的一个特例。这种分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区。因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。
在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算，第一步是计算期望（E），也就是将隐藏变量像能够观测到的一样包含在内从而计算最大似然的期望值；另外一步是最大化（M），也就是最大化在 E 步上找到的最大似然的期望值从而计算参数的最大似然估计。M 步上找到的参数然后用于另外一个 E 步计算，这个过程不断交替进行。
Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)。支持向量机的提出有很深的理论背景。支持向量机方法是在近年来提出的一种新方法，但是进展很快，已经被广泛应用在各个领域之中。
SVM的主要思想可以概括为两点：(1) 它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能；(2) 它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建构最优分割超平面，使得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。
在学习这种方法时，首先要弄清楚这种方法考虑问题的特点，这就要从线性可分的最简单情况讨论起，在没有弄懂其原理之前，不要急于学习线性不可分等较复杂的情况，支持向量机在设计时，需要用到条件极值问题的求解，因此需用拉格朗日乘子理论，但对多数人来说，以前学到的或常用的是约束条件为等式表示的方式，但在此要用到以不等式作为必须满足的条件，此时只要了解拉格朗日理论的有关结论就行。
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。
有很多个分类器(超平面）可以把数据分开，但是只有一个能够达到最大分割。
我们通常希望分类的过程是一个机器学习的过程。这些数据点并不需要是中的点，而可以是任意(统计学符号)中或者 (计算机科学符号) 的点。我们希望能够把这些点通过一个n-1维的超平面分开，通常这个被称为线性分类器。有很多分类器都符合这个要求，但是我们还希望找到分类最佳的平面，即使得属于两个不同类的数据点间隔最大的那个面，该面亦称为最大间隔超平面。如果我们能够找到这个面，那么这个分类器就称为最大间隔分类器。
设样本属于两个类，用该样本训练SVM得到的最大间隔超平面。在超平面上的样本点也称为支持向量。
