机器学习-监督

什么是机器学习

机器学习是一种人工智能的应用，其核心在于让计算机具有自主学习的能力，从而可以更好地应对未知的场景和问题。机器学习分为监督学习、非监督学习和强化学习三种类型。

监督学习

在机器学习中，监督学习是最常用的技术之一。它基于已知的数据集进行学习，从而完成预测或分类等任务。监督学习的数据集包含特征和标签两部分，其中特征是指输入数据的信息，标签是指输出结果的信息。

例如，我们有一组鸢尾花的数据集，其中包含花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和花的类型等信息。这里，花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度是特征，花的类型是标签。监督学习中，我们将已知的数据集用来训练机器学习模型，然后用训练好的模型对未知的数据进行分类或预测。

常见的监督学习算法

常见的监督学习算法包括：

线性回归

线性回归是用于预测连续型变量的监督学习算法。其主要目标是通过最小化误差的平方和来建立一个线性模型，从而实现对未知数据的预测。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
reg = LinearRegression().fit(X, y)
y_pred = reg.predict(X_test)

决策树

决策树是一种基于树形结构的分类器，它可以对数据集进行分类、预测等任务。决策树的原理是根据特征的信息增益或信息熵等指标，逐步构建一棵树来进行分类预测。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
clf = DecisionTreeClassifier().fit(X, y)
y_pred = clf.predict(X_test)

随机森林

随机森林是一种基于许多决策树集成的分类器，它可以对数据集进行分类或预测等任务。随机森林的原理是建立多个决策树，然后对它们的结果进行加权平均，从而提高模型的准确性和稳定性。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier().fit(X, y)
y_pred = clf.predict(X_test)

总结

机器学习-监督是现今人工智能应用领域最为常用的技术之一。监督学习从已知数据中进行模型训练，然后实现对未知数据的预测和分类等任务。线性回归、决策树和随机森林是三种常用的监督学习算法。