大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战,欢迎下载优化
大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战优化
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机器学习概述
机器学习致力于研究能够从经验中学习并改进性能的算法。其核心要素包括:
算法: 用于学习和预测的核心程序。
经验: 指的是用于训练算法的数据,也称为训练集。
性能: 指算法根据经验进行预测的能力,通常通过评估指标来衡量。
机器学习的典型流程为:使用数据训练模型,评估模型性能,若性能不达标则调整算法或数据,直至模型达到预期效果。
监督学习
监督学习是机器学习的一大分支,其目标是从已标注的训练数据中学习一个函数,用于预测新的输入数据。训练数据包含输入特征和对应的输出目标,通过学习特征与目标之间的关系,模型能够对新的输入进行预测。
例如,垃圾邮件过滤器就是一个监督学习的例子,其训练数据包含邮件文本(特征)和对应的标签(垃圾邮件或正常邮件)。模型学习如何根据邮件文本判断邮件类型,从而对新的邮件进行分类。
本实例将聚焦于监督学习中的优化算法,即梯度下降和牛顿法,用于寻找Rosenbrock函数的最小值。
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算法实战:探索机器学习核心
本篇带您深入浅出地了解机器学习常见算法,涵盖监督学习、无监督学习和强化学习三大类别,并结合实际案例,助您快速上手算法应用。
### 监督学习
线性回归: 预测连续目标变量,例如房价预测。
逻辑回归: 解决二分类问题,例如判断邮件是否为垃圾邮件。
决策树: 构建树形结构进行分类或回归预测,例如客户流失预警。
### 无监督学习
聚类分析: 将数据分组到不同的簇中,例如客户细分。
主成分分析: 降低数据维度,提取主要特征,例如图像压缩。
### 强化学习
Q-learning: 通过试错学习最优策略,例如游戏 AI。
SARSA: 基于当前策略学习,适用于实时决策场景,例如机器人控制。
掌握这些算法将为您打开机器学习的大门,开启智能数据分析之旅。
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