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1、 機(jī)器學(xué)習(xí)概要介紹導(dǎo)讀:MATLAB開(kāi)發(fā)運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)深度解析何為機(jī)器學(xué)習(xí),什么時(shí)候使用機(jī)器學(xué)習(xí),如何選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法,MATLAB到底能為機(jī)器學(xué)習(xí)提供怎樣的便利?機(jī)器學(xué)習(xí)是一種數(shù)據(jù)分析技術(shù),讓計(jì)算機(jī)執(zhí)行人和動(dòng)物與生俱來(lái)的活動(dòng):從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法使用計(jì)算方法直接從數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”信息,而不依賴于預(yù)定方程模型。當(dāng)可用于學(xué)習(xí)的樣本數(shù)量增加時(shí),這些算法可自適應(yīng)提高性能。一機(jī)器學(xué)習(xí)為什么那么重要?隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用增加,機(jī)器學(xué)習(xí)已成為解決以下領(lǐng)域問(wèn)題的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù):計(jì)算金融學(xué),用于信用評(píng)估和算法交易。圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué),用于人臉識(shí)別、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)和對(duì)象檢測(cè)。計(jì)算生物學(xué),用于腫瘤檢測(cè)、藥物發(fā)現(xiàn)和 DNA 序列
2、分析。能源生產(chǎn),用于預(yù)測(cè)價(jià)格和負(fù)載。汽車、航空航天和制造業(yè),用于預(yù)見(jiàn)性維護(hù)。自然語(yǔ)言處理,用于語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用。更多數(shù)據(jù)、更多問(wèn)題、更好的解答機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠在產(chǎn)生洞察力的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)自然模式,幫助你更好地制定決策和做出預(yù)測(cè)。醫(yī)療診斷、股票交易、能量負(fù)荷預(yù)測(cè)及更多行業(yè)每天都在使用這些算法制定關(guān)鍵決策。例如,媒體網(wǎng)站依靠機(jī)器學(xué)習(xí)算法從數(shù)百萬(wàn)種選項(xiàng)中篩選出為你推薦的歌曲或影片。零售商利用這些算法深入了解客戶的購(gòu)買行為。何時(shí)應(yīng)該使用機(jī)器學(xué)習(xí)?當(dāng)你遇到涉及大量數(shù)據(jù)和許多變量的復(fù)雜任務(wù)或問(wèn)題,但沒(méi)有現(xiàn)成的處理公式或方程式時(shí),可以考慮使用機(jī)器學(xué)習(xí)。例如,如果你需要處理以下情況,使用機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)很好的選擇:二機(jī)
3、器學(xué)習(xí)的工作原理:機(jī)器學(xué)習(xí)采用兩種技術(shù):監(jiān)督式學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督式學(xué)習(xí)根據(jù)已知的輸入和輸出訓(xùn)練模型,讓模型能夠預(yù)測(cè)未來(lái)輸出;無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)從輸入數(shù)據(jù)中找出隱藏模式或內(nèi)在結(jié)構(gòu)。監(jiān)督式學(xué)習(xí):監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)能夠根據(jù)已有的包含不確定性的數(shù)據(jù)建立一個(gè)預(yù)測(cè)模型。監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法接受已知的輸入數(shù)據(jù)集(包含預(yù)測(cè)變量)和對(duì)該數(shù)據(jù)集的已知響應(yīng)(輸出,響應(yīng)變量),然后訓(xùn)練模型,使模型能夠?qū)π螺斎霐?shù)據(jù)的響應(yīng)做出合理的預(yù)測(cè)。如果你嘗試去預(yù)測(cè)已知數(shù)據(jù)的輸出,則使用監(jiān)督式學(xué)習(xí)。監(jiān)督式學(xué)習(xí)采用分類和回歸技術(shù)開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)模型。分類技術(shù)可預(yù)測(cè)離散的響應(yīng) 例如,電子郵件是不是垃圾郵件,腫瘤是惡性還是良性的。分類模型可將輸入數(shù)據(jù)劃分成不同
4、類別。典型的應(yīng)用包括醫(yī)學(xué)成像、語(yǔ)音識(shí)別和信用評(píng)估。如果你的數(shù)據(jù)能進(jìn)行標(biāo)記、分類或分為特定的組或類,則使用分類。例如,筆跡識(shí)別的應(yīng)用程序使用分類來(lái)識(shí)別字母和數(shù)字。在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,無(wú)監(jiān)督模式識(shí)別技術(shù)用于對(duì)象檢測(cè)和圖像分割。用于實(shí)現(xiàn)分類的常用算法包括:支持向量機(jī) (SVM)、提升 (boosted)決策樹(shù)和袋裝 (bagged)決策樹(shù)、k-最近鄰、樸素貝葉斯 (Nave Bayes)、判別分析、邏輯回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?;貧w技術(shù)可預(yù)測(cè)連續(xù)的響應(yīng) 例如,溫度的變化或電力需求中的波動(dòng)。典型的應(yīng)用包括電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)和算法交易。如果你在處理一個(gè)數(shù)據(jù)范圍,或你的響應(yīng)性質(zhì)是一個(gè)實(shí)數(shù)(比如溫度,或一件設(shè)備發(fā)
5、生故障前的運(yùn)行時(shí)間),則使用回歸方法。常用回歸算法包括:線性模型、非線性模型、規(guī)則化、逐步回歸、提升 (boosted)和袋裝 (bagged)決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)神經(jīng)模糊學(xué)習(xí)。小例子:使用監(jiān)督式學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)心臟病發(fā)作假設(shè)臨床醫(yī)生希望預(yù)測(cè)某位患者在一年內(nèi)是否會(huì)心臟病發(fā)作。他們有以前就醫(yī)的患者的相關(guān)數(shù)據(jù),包括年齡、體重、身高和血壓。他們知道以前的患者在一年內(nèi)是否出現(xiàn)過(guò)心臟病發(fā)作。因此,問(wèn)題在于如何將現(xiàn)有數(shù)據(jù)合并到模型中,讓該模型能夠預(yù)測(cè)新患者在一年內(nèi)是否會(huì)出現(xiàn)心臟病發(fā)作。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí):無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)可發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式或內(nèi)在結(jié)構(gòu)。這種技術(shù)可根據(jù)未做標(biāo)記的輸入數(shù)據(jù)集得到推論。聚類是一種最常用的無(wú)監(jiān)督學(xué)
6、習(xí)技術(shù)。這種技術(shù)可通過(guò)探索性數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式或分組。聚類分析的應(yīng)用包括基因序列分析、市場(chǎng)調(diào)查和對(duì)象識(shí)別。例如,如果移動(dòng)電話公司想優(yōu)化他們手機(jī)信號(hào)塔的建立位置,則可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)估算依賴這些信號(hào)塔的人群數(shù)量。一部電話一次只能與一個(gè)信號(hào)塔通信,所以,該團(tuán)隊(duì)使用聚類算法設(shè)計(jì)蜂窩塔的最佳布局,優(yōu)化他們的客戶群組或集群的信號(hào)接收。用于執(zhí)行聚類的常用算法包括:k-均值和 k-中心點(diǎn)(k-medoids)、層次聚類、高斯混合模型、隱馬爾可夫模型、自組織映射、模糊 c-均值聚類法和減法聚類。如何確定使用哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法?選擇正確的算法看似難以駕馭需要從幾十種監(jiān)督式和無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法中選擇,每種
7、算法又包含不同的學(xué)習(xí)方法。沒(méi)有最佳方法或萬(wàn)全之策。找到正確的算法只是試錯(cuò)過(guò)程的一部分即使是經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家,也無(wú)法說(shuō)出某種算法是否無(wú)需試錯(cuò)即可使用。但算法的選擇還取決于你要處理的數(shù)據(jù)的大小和類型、你要從數(shù)據(jù)中獲得的洞察力以及如何運(yùn)用這些洞察力。下面是選擇監(jiān)督式或者無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的一些準(zhǔn)則:在以下情況下選擇監(jiān)督式學(xué)習(xí):你需要訓(xùn)練模型進(jìn)行預(yù)測(cè)(例如溫度和股價(jià)等連續(xù)變量的值)或者分類(例如根據(jù)網(wǎng)絡(luò)攝像頭的錄像片段確定汽車的技術(shù)細(xì)節(jié))。在以下情況下選擇無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí):你需要深入了解數(shù)據(jù)并希望訓(xùn)練模型找到好的內(nèi)部表示形式,例如將數(shù)據(jù)拆分到集群中。三MATLAB機(jī)器學(xué)習(xí):你如何借助機(jī)器學(xué)習(xí)的力量,使用數(shù)據(jù)做出更好的決策?MATLAB 讓機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單易行。借助用于處理大數(shù)據(jù)的工具和函數(shù),以及讓機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)揮作用的應(yīng)用程序,MATLAB 是將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于你的數(shù)據(jù)分析的理想環(huán)境。使用 MATLAB,工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家可以立即訪問(wèn)預(yù)置的函數(shù)、大量的工具箱以及用于分類、回歸和聚類的專門應(yīng)用程序。MATLAB可以做到:比較各種方法,例如邏輯回歸、分類樹(shù)、支持
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