传统机器学习方法和技巧

出国留学 2025-09-19 07:02英国留学www.ettschool.cn

传统机器学习作为人工智能的重要分支，主要通过算法让计算机从数据中学习规律，其核心方法和技巧可系统归纳如下：

1. 监督学习

需要带标签的训练数据，通过输入输出关系建立预测模型

典型算法：线性回归（连续值预测）、逻辑回归（二分类）、决策树（可解释性强）、支持向量机（小样本高维数据）

应用场景：医疗诊断（如癌症筛查）、金融风控、房价预测等

2. 无监督学习

从无标签数据中发现隐藏模式，适用于性分析

典型算法：K均值聚类（客户分群）、PCA（数据降维）、关联规则（购物篮分析）

应用场景：市场细分、异常检测、基因序列分析等

3. 强化学习

通过环境交互和奖励机制优化决策

典型算法：Q-learning、Q网络（DQN）

应用场景：游戏AI（如AlphaGo）、机器人控制、自动驾驶

集成方法：随机森林（多决策树投票）和梯度提升机（GBM）能显著提升模型鲁棒性

特征工程：包括特征选择（卡方检验）、特征缩放（标准化）和特征构造（多项式特征）

模型优化：正则化（L1/L2防止过拟合）、交叉验证（评估泛化能力）

在生物医学领域，K均值聚类用于基因表达分析，朴素贝叶斯应用于疾病风险预测；在自然语言处理中，潜在狄利克雷分配（LDA）可实现文本主题建模。

尽管学习兴起，传统方法仍具优势：

小数据场景（如医疗罕见病研究）

高解释性需求（金融合规要求）

资源受限环境（嵌入式设备）

当前建议重点掌握决策树、集成方法、聚类算法等实用技术，而支持向量机等复杂理论可适当简化。