机器学习周志华知识点

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mob64ca12f290b0 2024-08-31 05:33:43 ©著作权

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机器学习：周志华的核心知识点解析

机器学习是当今最热门的研究领域之一，周志华教授是这一领域的领军人物之一。他的著作《机器学习》系统地总结了机器学习的基本理论和实践，具有重要的参考价值。本文将重点介绍一些核心知识点，并通过代码示例帮助读者更好地理解。

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个分支，主要研究如何让计算机通过数据自动改进其性能。简单来说，机器学习让机器从经验中学习，而不是通过明确编程来执行任务。

分类和回归

在机器学习中，任务通常分为两类：分类和回归。

分类：将输入数据分到预定义的类别中，例如垃圾邮件识别。
回归：预测一个连续值，例如房价预测。

代码示例

我们将使用 Python 和常见的 scikit-learn 库来演示分类和回归的基本实现。

首先，确保你已经安装了 scikit-learn：

pip install scikit-learn

分类示例：鸢尾花数据集

import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 数据集划分：70%训练，30%测试
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建并训练模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并计算精度
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"分类精度：{accuracy:.2f}")

回归示例：波士顿房价数据集

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载波士顿房价数据集
boston = datasets.load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 数据集划分：70%训练，30%测试
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并计算均方误差
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"均方误差：{mse:.2f}")

模型评估

模型评估是机器学习中的关键步骤。常见的评估指标包括：

指标	用途
准确率	分类任务，正确分类的比例
精确率	分类任务，正类预测正确的比例
召回率	分类任务，正类预测的覆盖能力
均方误差	回归任务，预测值与实际值的平均平方差
R²值	回归任务，解释模型对方差的解释比例

特征选择与处理

特征工程是提高模型性能的另一个关键步骤。常见的特征选择方法有：

过滤法：根据统计特性选择特征。
包裹法：用特定的机器学习模型评估特征子集。
嵌入法：利用带有正则化的模型来选择特征。

特征标准化

在许多情况下，特征的尺度差异会对模型的性能产生影响。使用标准化将特征缩放到相同的尺度。可以通过如下代码实现：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 特征标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

超参数调优

机器学习模型有时需要调节超参数，以达到最佳性能。常用的方法有：

网格搜索（Grid Search）：通过交叉验证选择超参数的最佳组合。
随机搜索（Random Search）：随机选择一些超参数组合，通常效率更高。

以下是网格搜索的代码示例：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {
    'n_estimators': [50, 100, 150],
    'max_depth': [None, 10, 20, 30]
}

grid_search = GridSearchCV(RandomForestClassifier(), param_grid, cv=3)
grid_search.fit(X_train, y_train)

print(f"最佳参数：{grid_search.best_params_}")