自监督学习‌ 机器学习基础之监督学习与非监督学习

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在前一篇中，我们探讨了机器学习的发展历程，如何从早期的数据挖掘技术演变为如今广泛应用的智能算法。随着对机器学习的深入理解，我们接下来要讨论的就是机器学习的两大主要类型：监督学习和非监督学习。

监督学习

监督学习是一种机器学习任务，其中模型在具有标签的数据集上进行训练。换句话说，监督学习的目标是根据输入的特征（）预测输出的标签（label）。这是通过建立输入和标签之间的模型来实现的。

监督学习的工作原理

在监督学习中，我们通常有一个包含输入特征和对应标签的数据集。训练过程会用这些已标记的数据来调整模型的参数，使得模型能够捕捉到特征与标签之间的关系。一旦模型训练完成，它就可以用在新的、未标记的数据上进行预测。

监督学习的常见算法

线性回归：对于回归问题，线性回归尝试找到一个最适合的直线来描述特征与标签之间的关系。

逻辑回归：用于二分类任务，逻辑回归通过一个函数将输出映射到[0, 1]的范围内。

决策树：通过创建树形结构来对数据进行分类，决策树根据特征的值做出不同的决策。

支持向量机（SVM）：寻找一个最优超平面，将不同类的数据点分开。

案例：线性回归

假设我们想要根据房屋面积预测房价。我们可以使用线性回归来建立一个模型。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 生成一些示例数据
X = np.array([[100], [150], [200], [250], [300]])  # 房屋面积
y = np.array([150, 200, 250, 300, 350])  # 房价
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 进行预测

X_new = np.array([[120], [170], [220]]).reshape(-1, 1)
y_pred = model.predict(X_new)
# 可视化结果
plt.scatter(X, y, color='blue', label='实际房价')
plt.plot(X_new, y_pred, color='red', label='预测房价')
plt.xlabel('房屋面积')
plt.ylabel('房价')
plt.legend()
plt.show()

在这个例子中，我们建立了一个简单的线性回归模型，利用房屋面积预测房价。X是面积，y是对应的房价。通过模型的训练，我们能够得到对新房屋面积的房价预测。

非监督学习

非监督学习与监督学习相反，它不依赖于标签数据。非监督学习的目标是从未标记的数据中发现模式和结构，寻找数据的内在关系。

非监督学习的工作原理

在非监督学习中，模型通过输入数据的特征进行自主学习，寻找数据之间的相似性或差异性。这类学习常用于聚类、降维以及图像处理等任务。

非监督学习的常见算法

K-均值聚类：将数据点划分为K个聚类，使得同一聚类内的数据点彼此尽可能相似，而不同聚类的数据点则更为不同。

主成分分析（PCA）：用于数据降维，通过找到数据的主成分来减少特征的数量，同时保留大部分的信息。

异常检测：识别与正常模式显著不同的数据点。

案例：K-均值聚类

假设我们想要对一组客户进行分群，以便更好地制定市场策略。我们可以使用K-均值聚类算法来完成这一任务。

from sklearn.cluster import KMeans

import matplotlib.pyplot as plt
# 客户数据（例如：年收入与消费水平）
X = np.array([[15, 200], [16, 250], [17, 230], [30, 150], [35, 145], [40, 100]])
# 创建K均值聚类模型
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X)
# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_
# 可视化结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, cmap='rainbow')
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], color='black', marker='X', s=200)
plt.xlabel('年收入')
plt.ylabel('消费水平')
plt.title('客户聚类结果')
plt.show()