机器学习算法Python实践指南

机器学习算法Python实践指南

线性回归

• 代价函数：评估模型预测值与真实值的差异。
• 梯度下降算法：通过迭代优化模型参数，最小化代价函数。
• 均值归一化：加速梯度下降算法收敛速度。
• Scikit-learn实现：利用库函数快速构建线性回归模型。

逻辑回归

• 代价函数与梯度：用于二分类问题的逻辑回归模型核心。
• 正则化：防止模型过拟合，提高泛化能力。
• S型函数：将线性预测结果映射到0-1之间，表示概率。
• 多项式映射：处理非线性数据，提升模型表达能力。
• 优化方法：选择合适的优化算法，例如梯度下降、牛顿法等。
• Scikit-learn实现：简化逻辑回归模型构建过程。
• 手写数字识别案例：演示逻辑回归在图像分类领域的应用。

BP神经网络

• 神经网络模型：构建多层感知机，模拟人脑神经元结构。
• 代价函数与正则化：评估模型性能，防止过拟合。
• 反向传播算法：计算梯度，更新模型参数。
• 梯度检查：验证反向传播算法的正确性。
• 权重初始化：避免神经元饱和，影响模型训练。
• 预测与结果输出：评估模型在实际任务中的表现。

SVM支持向量机

• 代价函数与Large Margin：寻找最大间隔超平面，实现分类。
• 核函数：将数据映射到高维空间，处理非线性问题。
• Scikit-learn实现：调用SVM库函数，简化模型构建。

K-Means聚类算法

• 聚类过程：迭代寻找最佳聚类中心，将数据点划分到不同簇。
• 目标函数：最小化簇内距离，最大化簇间距离。
• 聚类中心选择：优化初始聚类中心，提高算法效率。
• K值选择：确定最佳聚类数量，例如肘部法则、轮廓系数等。
• 图片压缩案例：展示K-Means在图像处理领域的应用。
• Scikit-learn实现：利用库函数进行K-Means聚类分析。