10机器学习-学习规则集合解析
机器学习技术中的无监督学习算法解析
机器学习技术中的无监督学习算法解析无监督学习算法是机器学习领域中的一大重要分支，通过在数据集中寻找模式和结构进行学习，从而发现数据中的隐藏属性和关系。
与监督学习算法不同，无监督学习算法不需要已标记的训练数据，而是通过自动探索数据中的模式和结构来学习。
本文将介绍几种常见的无监督学习算法以及它们在机器学习中的应用。
1. 聚类算法聚类算法是无监督学习中最常见的算法之一，它通过将数据集划分为不同的组或者簇，使得同一簇内的数据类似，不同簇之间的数据差异较大。
聚类算法的目标是发现数据的内在结构以及相似性，从而实现对数据的分组。
其中，最著名的聚类算法是K-means算法。
K-means算法是一种迭代的聚类算法，它首先随机选择K个初始中心点，然后将数据点分配到最近的中心点所属的簇中。
接着根据簇中的数据点更新中心点的位置，并重复这个过程直到算法收敛。
K-means算法的优点是简单而高效，但也存在一些问题，比如对初始中心点的选择敏感，容易收敛到局部最优解。
2. 关联规则学习关联规则学习是一种用于发现数据中频繁出现的关联关系的无监督学习算法。
它通过挖掘数据集中的频繁项集和关联规则，揭示数据之间的相关性。
关联规则学习经常应用于市场分析、购物篮分析等领域。
Apriori算法是关联规则学习中的一种经典算法。
它采用逐层搜索的方式，从频繁1项集开始，生成更高阶的频繁项集，直到没有可以生成的频繁项集为止。
Apriori算法通过设置最小支持度和最小置信度来筛选出具有统计意义的频繁项集和关联规则。
3. 主成分分析主成分分析（PCA）是一种常用的降维技术，用于从高维数据中提取出主要的特征。
它通过线性变换将原始数据投影到低维空间中，使得投影后的数据保留了最大的变异性。
PCA最常见的应用是数据可视化和特征提取。
PCA的实现过程包括以下几个步骤：首先计算数据的协方差矩阵，然后通过特征值分解找到最大的特征值和对应的特征向量，最后根据选择的主成分数目将数据进行投影。
机器学习精选ppt精选全文
人工神经网络
1 生物神经元及人工神经元的组成2 人工神经网络的模型 2 .1 人工神经元的模型 2 .2 常用的激活转移函数 2 .3 MP模型神经元
1、生物神经元及人工神经元的组成
神经元也称神经细胞，它是生物神经系统的最基本单元，它和人体中其他细胞的关键区别在于具有产生、处理和传递信号的功能。每个神经元都包括三个主要部分：细胞体、树突和轴突，见图5（a）。
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监督学习
决策树（简单问题）人工神经网络（大量样本）支持向量机（小样本）
决策树学习
决策树学习 1．什么是决策树 决策树(decision tree)也称判定树，它是由对象的若干属性、属性值和有关决策组成的一棵树。其中的节点为属性（一般为语言变量），分枝为相应的属性值（一般为语言值）。从同一节点出发的各个分枝之间是逻辑“或”关系；根节点为对象的某一个属性；从根节点到每一个叶子节点的所有节点和边，按顺序串连成一条分枝路径，位于同一条分枝路径上的各个“属性-值”对之间是逻辑“与”关系，叶子节点为这个与关系的对应结果，即决策。例如图1就是一棵决策树。其中，A, B, C代表属性，ai, bj, ck代表属性值，dl代表对应的决策。处于同一层的属性（如图中的B, C）可能相同，也可能不相同，所有叶子节点（如图中的dl ，l=1,2,…, 6）所表示的决策中也可能有相同者。
由图1不难看出，一棵决策树上从根节点到每一个叶子节点的分枝路径上的诸“属性-值”对和对应叶子节点的决策，刚好就构成一个产生式规则：诸“属性-值”对的合取构成规则的前提，叶子节点的决策就是规则的结论。例如，图1中从根节点A到叶子节点d2的这一条分枝路径就构成规则：(A= a1)∧(B = b2) => d2而不同分枝路径所表示的规则之间为析取关系。
d i s t a n c e 算 法 小 结
十大机器学习算法的一个小总结关于机器学习算法的研究已经获得了巨大的成功，哈佛商业评论甚至将数据科学家称为二十一世纪最具诱惑力的工作。
机器学习算法是在没有人为干涉的情况下，从大量的数据和历史经验中学习数据的结构并提升对某一目标的估计的算法。
学习任务包括：学习从输入到输出的函数学习没有标签的数据的潜在结构基于实体的学习（‘instance-based learning’），譬如根据训练数据，对新的实体分类，判断其的类别。
机器学习算法的类型1. 有监督学习有监督学习通常是利用带有专家标注的标签的训练数据，学习一个从输入变量X到输入变量Y的函数映射。
训练数据通常是(n×x,y)的形式，其中n代表训练样本的大小，x和y 分别是变量X和Y的样本值。
（专家标注是指，需要解决问题所需要的领域专家，对数据预先进行人为的分析）利用有监督学习解决的问题大致上可以被分为两类：分类问题：预测某一样本所属的类别（离散的）。
比如给定一个人（从数据的角度来说，是给出一个人的数据结构，包括：身高，年龄，体重等信息），然后判断是性别，或者是否健康。
回归问题：预测某一样本的所对应的实数输出（连续的）。
比如预测某一地区人的平均身高。
下面所介绍的前五个算法（线性回归，逻辑回归，分类回归树，朴素贝叶斯，K最近邻算法）均是有监督学习的例子。
除此之外，集成学习也是一种有监督学习。
它是将多个不同的相对较弱的机器学习模型的预测组合起来，用来预测新的样本。
本文中所介绍的第九个和第十个算法（随机森林装袋法，和XGBoost算法）便是集成技术的例子。
2. 无监督学习无监督学习问题处理的是，只有输入变量X没有相应输出变量的训练数据。
它利用没有专家标注训练数据，对数据的结构建模。
可以利用无监督学习解决的问题，大致分为两类：关联分析：发现不同事物之间同时出现的概率。
在购物篮分析中被广泛地应用。
如果发现买面包的客户有百分之八十的概率买鸡蛋，那么商家就会把鸡蛋和面包放在相邻的货架上。
机器学习10大经典算法详解
机器学习10⼤经典算法详解本⽂为⼤家分享了机器学习10⼤经典算法，供⼤家参考，具体内容如下1、C4.5C4.5算法是机器学习算法中的⼀种分类决策树算法,其核⼼算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下⼏⽅⾯对ID3算法进⾏了改进：1)⽤信息增益率来选择属性，克服了⽤信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不⾜；2)在树构造过程中进⾏剪枝；3)能够完成对连续属性的离散化处理；4)能够对不完整数据进⾏处理。
C4.5算法有如下优点：产⽣的分类规则易于理解，准确率较⾼。
其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进⾏多次的顺序扫描和排序，因⽽导致算法的低效。
2、The k-means algorithm即K-Means算法k-means algorithm算法是⼀个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。
它与处理混合正态分布的最⼤期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中⾃然聚类的中⼼。
它假设对象属性来⾃于空间向量，并且⽬标是使各个群组内部的均⽅误差总和最⼩。
3、Support vector machines⽀持向量机⽀持向量机（Support Vector Machine），简称SV机（论⽂中⼀般简称SVM）。
它是⼀种监督式学习的⽅法，它⼴泛的应⽤于统计分类以及回归分析中。
⽀持向量机将向量映射到⼀个更⾼维的空间⾥，在这个空间⾥建⽴有⼀个最⼤间隔超平⾯。
在分开数据的超平⾯的两边建有两个互相平⾏的超平⾯。
分隔超平⾯使两个平⾏超平⾯的距离最⼤化。
假定平⾏超平⾯间的距离或差距越⼤，分类器的总误差越⼩。
⼀个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别⽀持向量机指南》。
van der Walt和Barnard 将⽀持向量机和其他分类器进⾏了⽐较。
4、The Apriori algorithmApriori算法是⼀种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
其核⼼是基于两阶段频集思想的递推算法。
机器学习有哪些算法
机器学习有哪些算法机器学习是一种人工智能的分支，它通过让计算机系统自动学习和改进，从而提高其性能。
在机器学习中，有许多不同的算法可以用来训练模型并进行预测。
下面将介绍一些常见的机器学习算法。
1.监督学习算法监督学习是一种机器学习方法，其中模型从标记的训练数据中学习。
常见的监督学习算法包括：- 线性回归：用于预测连续值的算法，通过拟合数据点之间的线性关系来进行预测。
- 逻辑回归：用于预测二元分类问题的算法，通过将输入数据映射到一个概率范围内来进行预测。
- 决策树：用于预测分类和回归问题的算法，通过树状结构来表示决策规则。
- 支持向量机：用于分类和回归问题的算法，通过找到最佳的超平面来分隔不同类别的数据点。
2.无监督学习算法无监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标记的数据中学习。
常见的无监督学习算法包括：- K均值聚类：用于将数据点分成不同的簇的算法，通过最小化簇内的方差来确定簇的中心。
- 主成分分析：用于降维和数据可视化的算法，通过找到数据中的主要成分来减少数据的维度。
- 关联规则学习：用于发现数据中的关联规则的算法，通过分析数据中的频繁项集来找到规则。
3.强化学习算法强化学习是一种机器学习方法，其中模型通过与环境互动来学习。
常见的强化学习算法包括：- Q学习：用于解决马尔可夫决策过程的算法，通过学习最优策略来最大化长期奖励。
- 深度强化学习：结合深度学习和强化学习的算法，通过深度神经网络来学习价值函数。
总的来说，机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。
不同的算法适用于不同的问题和数据集，选择合适的算法对于模型的性能至关重要。
随着机器学习技术的不断发展，我们可以期待更多更高效的算法的出现，从而推动人工智能的发展。
第十讲 机器学习答辩
这种方法要求大量的训练例，而且归纳性能受 到描述语言、概念类型、信噪比、实例空间分 布、归纳模式等的影响。
解释学习
（分析学习）是从完善的领域理论出发演绎出 有助于更有效地利用领域理论的规则。其学习 目的是提高系统性能，而不是修改领域理论。
传统的机器学习中，一个对象有一个描述， 而在一些实际问题中，一个对象可能同时有多 个描述，到底哪个描述是决定对象性质(例如 类别)的，却并不知道。解决这种“对象：描 述：类别”之间1:N:1关系的学习就是多示例学 习
Ranking机器学习
其原始说法是learning for ranking 问题主要来自信息检索，假设用户的需求不能
机器学习
什么是机器学习？
人工智能大师Herb Simon这样定义学习：
学习：系统在不断重复的工作中对本身能力的 增强或改进，使得系统在下一次执行相同任务 或类似任务（指的是具有相同分布的任务）时， 比现在做的更好或效率更高。
机器学习：通过经验提高系统自身的性能的 过程（系统自我改进）。
机器学习的重要性
输出：该汽车的修理成本
例子：汽车修理成本估算系统
为了进行估算，系统必须在其知识库中查找同 一厂家，同一出厂日期、同一车型、同样损坏 情况的汽车，然后把知识库中对应的数据作为 修理成本的估算数据输出给用户。如果在系统 的知识库中没有找到这样的汽车，则系统将请 求用户给出大致的费用并进行确认，系统则会 将该车的描述和经过确认的估算费用存储到知 识库中，以便将来查找使用。
金融：以信用卡盗用检测为例，需要向保安部 门解释“为什么这是正在被盗用的卡”
传统的ML技术基本上只考虑泛化不考虑理解 如何处理可理解性？ 在教科书中找不到现成的答案
machine-learning-机器学习PPT课件
➢基于规则 ➢基于统计
硕0032班 董向瑜
2策树中提取规则 2. 规则的产生：
•对于每一个规则r: A → y, •考虑替换规则r’: A’ → y
•A’ 是去掉A属性集中的一个属性
•比较前后两个规则的误差率，选择误差率低的
•重复直到不能泛化
2021/3/12
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I. 很强的表达性 II. 易于理解 III. 易于生产 IV. 能够很快分类新的实例 V. 性能和决策树相当
2021/3/12
1
基于规则的分类器概述及举例 基于规则分类器的应用 基于规则分类器的性能评价（覆盖率和准确率） 基于规则分类器的特点
互斥原则 穷尽原则
规则的形成
直接 间接
基于规则分类器的优点
2021/3/12
2
Rule-based classifier(基于规则的分类器) 用一系列规则集“if …then…”来分类记录 规则：（条件）y ➢条件是若干属性的合取（conjunction） ➢y是类标签
2021/3/12
7
直接：从数据集从提取规则 e.g.: RIPPER, CN2
间接：从其它的分类模型中提取规则 比如决策树转为规则
2021/3/12
8
1. 从一个空集开始 2. 每次学习一个规则 3. 从数据集中去掉被这个规则覆盖的记录 4. 重复2-3步，直到所增加的规则对于分类效果的增
机器学习的四大核心算法解析
机器学习的四大核心算法解析机器学习是人工智能领域的一个重要分支，通过让计算机具备自主学习和预测能力，使其能够根据过去的经验提供准确的决策和预测。
在机器学习领域中，有四种核心算法起到了至关重要的作用，它们分别是监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
以下将对这四大核心算法进行详细解析。
一、监督学习监督学习是机器学习中最常见和最基础的算法之一。
它是通过使用带有标签的训练数据来训练模型，并通过已知的输入和输出对新数据进行预测或分类。
监督学习的核心思想是根据已知的输入输出对建立模型，并利用该模型来预测未知数据的输出值。
最常见的监督学习算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机。
二、无监督学习无监督学习是一种没有标签的数据作为输入的机器学习技术。
与监督学习不同的是，无监督学习算法不要求先验的输入输出对。
它可以通过挖掘数据的内在结构和模式来对数据进行分类、聚类或关联分析。
无监督学习的核心思想是从无结构的数据中发现潜在的规律和特征。
常见的无监督学习算法包括聚类算法（如k-means算法）、关联规则算法和主成分分析。
三、半监督学习半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种学习方法。
它利用有标签和无标签的数据进行训练，以提高模型的性能。
半监督学习的核心思想是通过使用少量的标签数据和大量的未标签数据来提升模型的泛化能力。
常见的半监督学习算法包括标签传播算法、半监督支持向量机和生成模型。
四、强化学习强化学习是一种通过与环境的交互来学习最佳行为策略的机器学习算法。
它通过试错的方式，通过观察环境的反馈来调整策略，以获得最大的累积奖励。
强化学习的核心思想是在不确定的环境中，通过试错来学习最佳的行为决策。
常见的强化学习算法包括Q学习、深度强化学习和策略梯度方法。
通过对这四大核心算法的解析，我们可以看到它们在不同的问题领域和应用中都具有重要的作用。
监督学习适用于已有标签数据的分类和预测问题，无监督学习适用于数据聚类和关联规则分析，半监督学习适用于标签数据稀缺的情况下提升模型性能，而强化学习则适用于通过反馈机制学习最佳策略的问题。
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• Learned_rules按照在Examples上的Performance排序的 Learned_rules • 返回Learned_rules
2003.12.18 机器学习-学习规则集合 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏 7
表10-1 学习析取规则集的序列 覆盖算法（CN2）
Sequential-Covering(Target_attribute, Attributes, Examples, Threshold) • Learned_rules{} • RuleLearn-One-Rule(Target_attribute, Attributes, Examples) • 当Performance(Rule, Examples)>Threshold
2003.12.18 机器学习-学习规则集合 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
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序列覆盖算法（3）
• 序列覆盖算法将问题化简为一系列简单 的问题，执行的是一种贪婪搜索，它不 能保证找到能覆盖样例的最小或最佳规 则集 • 下面重点讨论Learn-One-Rule的设计，我 们希望算法能够得到较高精度的规则集， 但不必覆盖所有的正例
2003.12.18 机器学习-学习规则集合 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏 4
内容安排
• 先介绍能够学习命题规则集的算法（命 题规则可看作不含变量的一阶规则）， 算法搜寻假设空间学习析取规则集合 • 将上面算法扩展到一阶规则 • 讨论归纳逻辑的两种通用途径以及归纳 和演绎推理的基本关系
2003.12.18 机器学习-学习规则集合 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏 9
一般到特殊的柱状搜索
• 一种方法是，将假设空间搜索过程设计为与ID3算法中 相似的方式，但在每一步只沿着最有希望的分支进行， 即产生最佳性能的属性-值对，而不是用增长子树的办 法覆盖所选属性的所有可能值 • 与ID3类似，可定义最佳分支，它覆盖的样例有最低的 熵 • 与其他贪婪算法一样，上面算法的缺陷是，它的每一 步都可能做出次优的选择 • 用柱状搜索来减小风险，即每一步保留k个最佳候选分 支，每一步对k个候选分支进行处理，然后再将结果集 削减至k个最可能成员
机器学习
第10章 学习规则集合
2003.12.18
机器学习-学习规则集合 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
1
概述
• 对学习到的假设，最具有表征力的和最能为人 类所理解的表示方法之一是if-then规则的集合 • 本章探索若干能学习这样的规则集合的算法 • 其中，最重要的是学习包含变量的规则集合， 或称一阶Horn子句集合 • 由于一阶Horn子句集合可被解释为逻辑编程语 言Prolog中的程序，学习的过程常被称为归纳 逻辑编程 • 本章考察了多种学习规则集合的途径，其中一 种是基于机器定理证明器中演绎算子的逆转
2003.12.18 机器学习-学习规则集合 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏 2
简介
• 在许多情况下，有必要学习一个由若干if-then 规则共同定义的目标函数，比如
– 决策树 – 遗传算法
• 本章我们讨论一组不同的算法，它们直接学习 规则集合，与前面算法有两点关键的不同
– 可学习包含变量的一阶规则集合（一阶子句的表达 能力比命题规则要强得多） – 使用序列覆盖算法，一次学习一个规则，以递增的 方式形成最终的规则集合
• Prolog程序就是一阶规则的集合，因此一个可以学习这 种规则集合的通用算法，可被看作是从样例中自动推 导出Prolog程序的算法 • 一阶表示的学习系统在实践中的应用
– 在质谱仪中学习哪一个化学药品能粘合碎片 – 学习哪一个化学亚结构会产生诱导有机体突变的放射性物质 – 学习有限单元网以分析物理结构中的应力
2003.12.18 机器学习-学习规则集合 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏 10
表10-2 Learn-One-Rule的一种实现：一般到特殊柱状搜索
Learn-One-Rule(Target_attribute, Attributes, Examples, k) • 初始化Best_hypothesis为最一般的假设 • 初始化Candidate_hypotheses为集合{Best_hypothesis} • 当Candidate_hypotheses不空，做以下操作
2003.12.18 机器学习-学习规则集合 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏 3
简介（2）
• 一阶规则集合的例子
if Parent(x,y) then Ancestor(x,y) if Parent(x,z) Ancestor(z,y) then Ancestor(x,y) – 这个规则集合很紧凑地描述了一个递归函数，它很难用决策 树或其他命题的方法来表示
2003.12.18
机器学习-学习规则集合 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者算法
– 学习一个规则，移去它覆盖的数据，再重复这一过 程
• 假定已有一个子程序Learn-One-Rule，它的输 入是一组正例和反例，输出是单个规则，它能 够覆盖许多正例而覆盖很少的反例 • 我们要求输出的规则有较高的精确度，但不必 有较高的覆盖度
2003.12.18 机器学习-学习规则集合 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏 6
序列覆盖算法（2）
• 序列覆盖算法的过程
– 在所有可用训练样例上执行Learn-One-Rule – 再移去由其学到的规则覆盖的正例 – 重复上面的过程，直到规则集覆盖正例达到希望的 程度
• 序列覆盖算法按次序学习到一组规则，它们共 同覆盖了全部正例 • 规则集中的规则可排序，分类新实例时可先应 用精度最高的规则