分類(lèi)與回歸問(wèn)題機(jī)器學(xué)習(xí)中兩種重要問(wèn)題，通過(guò)分析數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未知結(jié)果。課程內(nèi)容概述分類(lèi)問(wèn)題預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)所屬的類(lèi)別，例如垃圾郵件檢測(cè)、圖像識(shí)別。回歸問(wèn)題預(yù)測(cè)連續(xù)數(shù)值，例如房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)、股票價(jià)格預(yù)測(cè)。算法評(píng)估評(píng)估模型性能，選擇最佳模型，提高模型準(zhǔn)確率。模型調(diào)參調(diào)整模型參數(shù)，優(yōu)化模型性能，找到最佳參數(shù)組合。分類(lèi)問(wèn)題定義分類(lèi)問(wèn)題是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的任務(wù)之一，其目標(biāo)是根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征將數(shù)據(jù)劃分到不同的類(lèi)別中。例子例如，根據(jù)郵件內(nèi)容判斷郵件是否為垃圾郵件，根據(jù)圖片內(nèi)容判斷圖片中是否包含貓或狗。分類(lèi)任務(wù)的定義1預(yù)測(cè)類(lèi)別分類(lèi)任務(wù)的目標(biāo)是將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到預(yù)定義的類(lèi)別或標(biāo)簽中。2識(shí)別模式分類(lèi)模型通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式來(lái)識(shí)別不同類(lèi)別之間的差異。3預(yù)測(cè)未來(lái)結(jié)果通過(guò)訓(xùn)練好的模型，可以預(yù)測(cè)新的數(shù)據(jù)點(diǎn)的類(lèi)別。分類(lèi)算法的指標(biāo)準(zhǔn)確率正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。召回率正確預(yù)測(cè)的正樣本數(shù)占所有正樣本數(shù)的比例。精確率正確預(yù)測(cè)的正樣本數(shù)占預(yù)測(cè)為正樣本的樣本數(shù)的比例。分類(lèi)算法的概念機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)算法是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于將數(shù)據(jù)分成不同的類(lèi)別。特征提取算法通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征，并建立一個(gè)分類(lèi)模型，來(lái)預(yù)測(cè)新的數(shù)據(jù)屬于哪個(gè)類(lèi)別。常見(jiàn)的分類(lèi)算法邏輯回歸算法邏輯回歸是一種線性模型，用于預(yù)測(cè)二元分類(lèi)問(wèn)題，例如電子郵件是否是垃圾郵件。支持向量機(jī)算法支持向量機(jī)是一種非線性模型，用于尋找數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的最佳分離邊界。決策樹(shù)算法決策樹(shù)是一種樹(shù)形結(jié)構(gòu)，用于通過(guò)一系列決策來(lái)進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)。邏輯回歸算法邏輯回歸算法是一種常用的分類(lèi)算法，它使用邏輯函數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)類(lèi)別概率。邏輯函數(shù)將線性模型的輸出映射到0到1之間，表示屬于正類(lèi)的概率。該算法的優(yōu)點(diǎn)是易于理解和實(shí)現(xiàn)，可以處理線性不可分的數(shù)據(jù)，并且能夠提供概率預(yù)測(cè)。支持向量機(jī)算法支持向量機(jī)（SVM）是一種強(qiáng)大的分類(lèi)算法，旨在找到最佳的超平面來(lái)分離不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)點(diǎn)。SVM算法的目標(biāo)是最大化不同類(lèi)別數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的間隔，并最小化分類(lèi)錯(cuò)誤率。它在高維數(shù)據(jù)和非線性問(wèn)題中表現(xiàn)出色。決策樹(shù)算法樹(shù)形結(jié)構(gòu)決策樹(shù)算法以樹(shù)形結(jié)構(gòu)表示決策過(guò)程，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)特征，每個(gè)分支代表一個(gè)特征值，葉子節(jié)點(diǎn)代表分類(lèi)結(jié)果。非參數(shù)方法決策樹(shù)算法是一種非參數(shù)方法，無(wú)需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行假設(shè)，適用于處理各種類(lèi)型的特征數(shù)據(jù)。隨機(jī)森林算法隨機(jī)森林算法是一種集成學(xué)習(xí)算法，它通過(guò)構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)并集成它們的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)提高預(yù)測(cè)精度。隨機(jī)森林算法在處理高維數(shù)據(jù)、非線性關(guān)系和噪聲數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模擬人腦的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的任務(wù)。它在圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。評(píng)估分類(lèi)算法的性能評(píng)估分類(lèi)算法的性能是至關(guān)重要的，可以幫助我們選擇最適合的模型。準(zhǔn)確率模型預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。召回率模型預(yù)測(cè)正確的正樣本數(shù)占所有正樣本數(shù)的比例。F1分?jǐn)?shù)準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，用于平衡兩者?；煜仃囌鎸?shí)正例正確預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)量。真實(shí)負(fù)例正確預(yù)測(cè)為負(fù)例的樣本數(shù)量。假正例錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)量。假負(fù)例錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為負(fù)例的樣本數(shù)量。準(zhǔn)確率和召回率準(zhǔn)確率預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占所有預(yù)測(cè)樣本數(shù)的比例。召回率預(yù)測(cè)正確的正樣本數(shù)占所有真實(shí)正樣本數(shù)的比例。F1分?jǐn)?shù)1平衡指標(biāo)F1分?jǐn)?shù)綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率。2取值范圍F1分?jǐn)?shù)介于0和1之間，數(shù)值越高越好。3應(yīng)用場(chǎng)景F1分?jǐn)?shù)適用于需要同時(shí)關(guān)注準(zhǔn)確率和召回率的分類(lèi)任務(wù)?；貧w問(wèn)題回歸問(wèn)題是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種重要任務(wù)，旨在預(yù)測(cè)連續(xù)型變量的值?；貧w問(wèn)題在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，例如預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)、股票價(jià)格、氣溫等?；貧w任務(wù)的定義預(yù)測(cè)連續(xù)值找到數(shù)據(jù)之間的關(guān)系建立模型來(lái)預(yù)測(cè)常見(jiàn)的回歸算法線性回歸尋找最佳的線性關(guān)系，預(yù)測(cè)目標(biāo)變量。決策樹(shù)回歸通過(guò)樹(shù)結(jié)構(gòu)來(lái)建立預(yù)測(cè)模型，更易理解。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸基于復(fù)雜模型，可處理非線性關(guān)系。線性回歸算法線性回歸算法是一種用于預(yù)測(cè)連續(xù)數(shù)值變量的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。它試圖找到一個(gè)線性函數(shù)來(lái)描述輸入特征和輸出變量之間的關(guān)系。該算法通過(guò)最小化誤差平方和來(lái)確定最佳線性函數(shù)。Ridge回歸算法Ridge回歸是一種線性回歸的正則化技術(shù)。它通過(guò)在損失函數(shù)中添加一個(gè)正則化項(xiàng)來(lái)懲罰模型的權(quán)重。這可以防止模型過(guò)擬合，從而提高模型的泛化能力。Ridge回歸的正則化項(xiàng)是權(quán)重向量的L2范數(shù)的平方。這個(gè)正則化項(xiàng)會(huì)迫使模型將權(quán)重降低到一個(gè)較小的值。這可以有效地減少模型的復(fù)雜性，防止過(guò)擬合。Lasso回歸算法線性回歸簡(jiǎn)單線性回歸模型假設(shè)自變量和因變量之間存在線性關(guān)系，利用最小二乘法找到最佳擬合直線。懲罰項(xiàng)Lasso回歸在最小二乘法的基礎(chǔ)上添加了一個(gè)懲罰項(xiàng)，對(duì)回歸系數(shù)的大小進(jìn)行限制，使得一些系數(shù)變?yōu)榱?。特征選擇Lasso回歸可以有效地進(jìn)行特征選擇，剔除無(wú)關(guān)的特征，提高模型的泛化能力和可解釋性。評(píng)估回歸算法的性能1均方誤差預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的平方差的平均值，較小的MSE表明模型的預(yù)測(cè)精度較高。2R-squared值模型解釋變量的比例，越接近1，表明模型擬合度越高。均方誤差定義均方誤差(MSE)是回歸模型性能評(píng)估中常用的指標(biāo)之一。它計(jì)算預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間平方差的平均值。公式MSE=1/n*Σ(y_i-?_i)^2R-squared值模型擬合度R-squared值用來(lái)衡量回歸模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度。解釋方差它表示模型能夠解釋數(shù)據(jù)的方差比例，取值范圍在0到1之間。值越高越好R-squared值越接近1，說(shuō)明模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合越好。調(diào)參與模型選擇1超參數(shù)調(diào)整找到最佳模型參數(shù)，以提高模型性能。2模型選擇根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和目標(biāo)選擇最適合的模型。3交叉驗(yàn)證評(píng)估模型在不同數(shù)據(jù)集上的泛化能力。課程小結(jié)通過(guò)本課程的