机器学习整理Word格式.docx

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结构分析法的基本表现形式，就是计算结构标。

2、监督学习算法：

决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、KNN、SVM、神经网络、随机森林、AdaBoost、遗传算法

无监督学习算法：

聚类、关联规则、训练/学习、预测、K-Means、BIRCH、Apriori

3、NaveBayes是一种特殊的Bayes分类器,特征变量是X,类别标签是C,它的一个假定是:

特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量

朴素：

特征条件独立

贝叶斯：

基于贝叶斯定理

4、CRF（条件随机场算法）模型对于HMM（隐马尔可夫模型）和MEMM（最大熵隐马尔科夫模型）模型的优势:

特征灵活、可容纳较多上下文信息、全局最优

三者的比较、优点：

（1）CRF没有HMM那样严格的独立性假设条件，因而可以容纳任意的上下文信息。

特征设计灵活（与ME一样） 

————与HMM比较

（2）同时，由于CRF计算全局最优输出节点的条件概率，它还克服了最大熵马尔可夫模型标记偏置（Label-bias）的缺点。

————与MEMM比较

（3）CRF是在给定需要标记的观察序列的条件下，计算整个标记序列的联合概率分布，而不是在给定当前状态条件下，定义下一个状态的状态分布。

————与ME比较

缺点：

训练代价大、复杂度高

5、KNN算法：

K-NN算法通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K（K>

=1）个距离最近的邻居进行分类或者回归.如果K=1,那么新数据将被分配给其近邻的类

k-NN最近邻方法在样本较少但典型性好的情况下效果较好.

6、在HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列，极大似然估计方法直接进行参数估计。

EM算法：

只有观测序列，无状态序列时来学习模型参数，即Baum-Welch算法

维特比算法：

用动态规划解决HMM的预测问题，不是参数估计

前向后向：

用来算概率

极大似然估计：

即观测序列和相应的状态序列都存在时的监督学习算法，用来估计参数

7、常见的判别模型有：

支持向量机传统的神经网络

线性判别分析线性回归逻辑回归最近邻

CRFBoosting

产生式模型常见的主要有：

高斯朴素贝叶斯混合多项式

混合高斯模型专家的混合物

隐马尔可夫模型马尔可夫的随机场

HMMsSigmoidalBeliefNetworks,

BayesianNetworksMarkovRandomFieldsLatentDirichletAllocation

8、已知一组数据的协方差矩阵P，

1、主分量分析的最佳准则是对一组数据进行按一组正交基分解,在只取相同数量分量的条件下,以均方误差计算截尾误差最小

2、在经主分量分解后,协方差矩阵成为对角矩阵

3、主分量是通过求协方差矩阵的特征值得到

4、K-L变换与PCA变换是不同的概念，PCA的变换矩阵是协方差矩阵，K-L变换的变换矩阵可以有很多种（二阶矩阵、协方差矩阵、总类内离散度矩阵等等）。

当K-L变换矩阵为协方差矩阵时，等同于PCA。

9、假定某同学使用NaiveBayesian（NB）分类模型时，不小心将训练数据的两个维度搞重复了，1、模型效果相比无重复特征的情况下精确度会降低2、当两列特征高度相关时，无法用两列特征相同时所得到的结论来分析问题

10、SVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器（minimalmarginclassifier）

在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。

在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。

11、SPSS（统计产品与服务解决方案”软件）中，数据整理的功能主要集中在（数据、转换）等菜单中

12、数据清理中，处理缺失值的方法有两种：

删除法：

1）删除观察样本

2）删除变量：

当某个变量缺失值较多且对研究目标影响不大时，可以将整个变量整体删除

3）使用完整原始数据分析：

当数据存在较多缺失而其原始数据完整时，可以使用原始数据替代现有数据进行分析

4）改变权重：

当删除缺失数据会改变数据结构时，通过对完整数据按照不同的权重进行加权，可以降低删除缺失数据带来的偏差

查补法：

均值插补、回归插补、抽样填补等

成对删除与改变权重为一类；

估算与查补法为一类

13、卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：

两个率或两个构成比比较的卡方检验；

多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。

14、规则化是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加一个正则化项（regularizer）或惩罚项（penaltyterm）。

1、L1范数和L0范数可以实现稀疏，L1因具有比L0更好的优化求解特性而被广泛应用。

L1正则化偏向于稀疏，它会自动进行特征选择，去掉一些没用的特征，也就是将这些特征对应的权重置为0.

2、使用L2可以得到平滑的权值.

L2主要功能是为了防止过拟合，当要求参数越小时，说明模型越简单，而模型越简单则，越趋向于平滑，从而防止过拟合。

L2范数:

||W||2,因为它的强大功效是改善机器学习里面一个非常重要的问题：

过拟合。

通过L2范数，我们可以实现了对模型空间的限制，从而在一定程度上避免了过拟合。

线性分类器有三大类：

感知器准则函数、SVM、Fisher准则，而贝叶斯分类器不是线性分类器。

15、感知器准则函数：

代价函数J=-（W*X+w0），分类的准则是最小化代价函数。

感知器是神经网络（NN）的基础，

SVM：

支持向量机也是很经典的算法，优化目标是最大化间隔（margin），又称最大间隔分类器，是一种典型的线性分类器。

（使用核函数可解决非线性问题）

Fisher准则：

更广泛的称呼是线性判别分析（LDA），将所有样本投影到一条远点出发的直线，使得同类样本距离尽可能小，不同类样本距离尽可能大，具体为最大化“广义瑞利商”。

贝叶斯分类器：

一种基于统计方法的分类器，要求先了解样本的分布特点（高斯、指数等），所以使用起来限制很多。

在满足一些特定条件下，其优化目标与线性分类器有相同结构（同方差高斯分布等），其余条件下不是线性分类。

线性分类器三种最优准则：

Fisher准则：

根据两类样本一般类内密集，类间分离的特点，寻找线性分类器最佳的法线

向量方向，使两类样本在该方向上的投影满足类内尽可能密集，类间尽可能分开。

这种度量通过类内离散矩阵Sw和类间离散矩阵Sb实现。

感知准则函数：

准则函数以使错分类样本到分界面距离之和最小为原则。

其优点是通过错分类样本提供的信息对分类器函数进行修正，这种准则是人工神经元

网络多层感知器的基础。

支持向量机：

基本思想是在两类线性可分条件下，所设计的分类器界面使两类之间的

间隔为最大，它的基本出发点是使期望泛化风险尽可能小。

16、INDEX:

函数返回表格或区域中的值或值的引用.

MATCH:

在范围单元格中搜索特定的项,然后返回该项在此区域中的相对位置.

VLOOKUP&

HLOOKUP:

在表格的首行或数值数组中搜索值,然后返回表格或数组中指定行的所在列中的值.当比较值位于数据表格的首行时,如果要向下查看指定的行数,则可使用HLOOKUP;

当比较值位于所需查找的数据的左边一列时,则可使用VLOOKUP.

FIND:

返回一个字符串在另一个字符串中出现的起始位置（区分大小写）.

IF:

可以对值和期待值进行逻辑比较.

LIKE:

可用Like运算符自定义字符比较函数之类的,应该是VBA的函数.

17、统计模式分类问题中，当先验概率未知时，可以使用1、最小最大损失准则2、N-P判决

A.最小最大损失准则考虑p（wi）变化的条件下，是风险最小

B.最小误判概率准则，就是判断p（w1|x）和p（w2|x）哪个大，x为特征向量，w1和w2为两分类，根据贝叶斯公式，需要用到先验知识

C.最小损失准则，在B的基础之上，还要求出p（w1|x）和p（w2|x）的期望损失，因为B需要先验概率，所以C也需要先验概率

D.N-P判决，即限定一类错误率条件下使另一类错误率为最小的两类别决策，即在一类错误率固定的条件下，求另一类错误率的极小值的问题，直接计算p（x|w1）和p（x|w2）的比值，不需要用到贝叶斯公式

18、隐马尔可夫模型三个基本问题以及相应的算法说法1、评估—前向后向算法2、解码—维特比算法3、学习—Baum-Welch算法

19、聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地大；

不同类对象之间的相似度尽可能地小。

目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：

层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法

1、层次聚类算法

1.1聚合聚类

1.1.1相似度依据距离不同：

Single-Link:

最近距离、Complete-Link：

最远距离、Average-Link：

平均距离

1.1.2最具代表性算法

1）CURE算法

特点：

固定数目有代表性的点共同代表类

优点：

识别形状复杂，大小不一的聚类，过滤孤立点

2）ROCK算法

对CURE算法的改进

同上，并适用于类别属性的数据

3）CHAMELEON算法

利用了动态建模技术

1.2分解聚类

1.3优缺点

适用于任意形状和任意属性的数据集；

灵活控制不同层次的聚类粒度，强聚类能力

大大延长了算法的执行时间，不能回溯处理

2、分割聚类算法

2.1基于密度的聚类

2.1.1特点

将密度足够大的相邻区域连接，能有效处理异常数据，主要用于对空间数据的聚类

2.1.2典型算法

1）DBSCAN：

不断生长足够高密度的区域

2）DENCLUE：

根据数据点在属性空间中的密度进行聚类，密度和网格与处理的结合

3）OPTICS、DBCLASD、CURD：

均针对数据在空间中呈现的不同密度分不对DBSCAN作了改进

2.2基于网格的聚类

2.2.1特点

利用属性空间的多维网格数据结构，将空间划分为有限数目的单元以构成网格结构；

1）优点：

处理时间与数据对象的数目无关，与数据的输入顺序无关，可以处理任意类型的数据

2）缺点：

处理时间与每维空间所划分的单元数相关，一定程度上降低了聚类的质量和准确性

2.2.2典型算法

1）STING：

基于网格多分辨率，将空间划分为方形单元，对应不同分辨率

2）STING+：

改进STING，用于处理动态进化的空间数据

3）ＣＬＩＱＵＥ：

结合网格和密度聚类的思想，能处理大规模高维度数据

4）WaveCluster：

以信号处理思想为基础

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