监督学习与无监督学习算法

介绍

机器学习 (ML) 是一个研究领域，专注于开发算法以自动从数据中学习、做出预测和推断模式，而无需明确告知如何去做。 它旨在创建可以根据经验和数据自动改进的系统。

这可以通过监督学习来实现，在监督学习中使用标记数据训练模型以进行预测，或者通过无监督学习来实现，在无监督学习中模型寻求揭示数据中的模式或相关性，而无需预期特定的目标输出。

机器学习已成为各个学科不可或缺且广泛使用的工具，包括计算机科学、生物学、金融和市场营销。 它已证明其在图像分类、自然语言处理和欺诈检测等各种应用中的实用性。

机器学习任务

机器学习可以大致分为三个主要任务：

• 监督学习
• 无监督学习
• 强化学习

在这里，我们将重点关注前两种情况。

监督学习

监督学习涉及在标记数据上训练模型，其中输入数据与相应的输出或目标变量配对。 目标是学习可以将输入数据映射到正确输出的函数。 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。

使用 Python 的监督学习代码示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test)

在这个简单的代码示例中，我们训练 LinearRegression 来自 scikit-learn 的算法在我们的训练数据上，然后应用它来获得对我们测试数据的预测。

监督学习的一个真实用例是电子邮件垃圾邮件分类。 随着电子邮件通信呈指数级增长，识别和过滤垃圾邮件变得至关重要。 通过利用监督学习算法，可以训练模型根据标记数据区分合法电子邮件和垃圾邮件。

可以在包含标记为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的电子邮件的数据集上训练监督学习模型。 该模型从标记数据中学习模式和特征，例如某些关键字的存在、电子邮件结构或电子邮件发件人信息。 训练模型后，它可用于自动将收到的电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件，从而有效过滤不需要的邮件。

无监督学习

在无监督学习中，输入数据未标记，目标是发现数据中的模式或结构。 无监督学习算法旨在在数据中找到有意义的表示或聚类。

无监督学习算法的例子包括 k均值聚类, 层次聚类及 主成分分析 (PCA).

无监督学习代码示例：

from sklearn.cluster import KMeans model = KMeans(n_clusters=3) model.fit(X) predictions = model.predict(X_new)

在这个简单的代码示例中，我们训练 KMeans 来自 scikit-learn 的算法识别我们数据中的三个集群，然后将新数据拟合到这些集群中。

无监督学习用例的一个示例是客户细分。 在各个行业中，企业旨在更好地了解他们的客户群，以调整他们的营销策略、个性化他们的产品并优化客户体验。 可以采用无监督学习算法根据客户的共同特征和行为将客户分成不同的组。

通过应用聚类等无监督学习技术，企业可以在其客户数据中发现有意义的模式和群体。 例如，聚类算法可以识别具有相似购买习惯、人口统计特征或偏好的客户群。 可以利用这些信息来创建有针对性的营销活动、优化产品推荐并提高客户满意度。

主要算法类

监督学习算法

1. 线性模型：用于根据特征和目标变量之间的线性关系预测连续变量。

2. 基于树的模型：使用一系列二元决策构建以进行预测或分类。

3. 集成模型：组合多个模型（基于树或线性）以做出更准确预测的方法。

4. 神经网络模型：松散地基于人脑的方法，其中多个功能作为网络节点工作。

无监督学习算法

1. 层次聚类：通过迭代合并或拆分来构建聚类的层次结构。

2. 非层次聚类：根据相似性将数据划分为不同的聚类。

3. 降维：降低数据的维度，同时保留最重要的信息。

模型评估

监督学习

为了评估监督学习模型的性能，使用了各种指标，包括准确性、精确度、召回率、F1 分数和 ROC-AUC。 交叉验证技术，例如 k 折交叉验证，可以帮助估计模型的泛化性能。

无监督学习

由于没有基本事实，因此评估无监督学习算法通常更具挑战性。 诸如剪影分数或惯性等指标可用于评估聚类结果的质量。 可视化技术还可以提供对集群结构的洞察力。

使用技巧

监督学习

• 预处理和标准化输入数据以提高模型性能。
• 通过插补或删除适当地处理缺失值。
• 特征工程可以增强模型捕捉相关模式的能力。

无监督学习

• 根据领域知识或使用肘部方法等技术选择适当数量的聚类。
• 考虑不同的距离度量来衡量数据点之间的相似性。
• 规范聚类过程以避免过度拟合。

总之，机器学习涉及众多任务、技术、算法、模型评估方法和有用的提示。 通过理解这些方面，从业者可以有效地将机器学习应用于现实世界的问题，并从数据中获得重要的见解。 给定的代码示例展示了监督和非监督学习算法的使用，突出了它们的实际实现。

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• Sumber: https://stackabuse.com/supervised-learning-vs-unsupervised-learning-algorithms/