机器学习

习题预习

1. 什么是机器学习，并且它有哪些应用场景？
2. 向量机器学习技术中的SVM和KNN是什么？其如何区分和应用？
3. 决策树和随机森林机器学习技术有什么区别？如何选择最合适的技术？
4. 深度学习技术中的CNN和RNN是什么？它们在图片和语音认识方面有什么应用？
5. 比较监督式学习和非监督式学习，它们在机器学习中的应用场景有哪些差异？

说明知识

Machine Learning是一种可以透过资料学习的人工智慧技术，它能够透过软体和演算法，从大量的数据和资料中提取模式和趋势，并且从中搜寻和获取有用的知识和洞见。

举例来说，当我们建立一个机器学习模型来预测股票的涨跌时，这个模型将会从过去的历史交易资料中学习到相关的模式和信号，并且基于这些学习，推测未来的股价走势。这个过程需要数据科学家使用不同的技巧和演算法，例如决策树、神经网路、支持向量机等等，并且不断调整和优化模型，以达到更精确的预测效果。

Machine Learning还有很多其他的应用场景，例如在医学诊断、声音识别、自然语言处理等等领域，都能够透过机器学习技术来提高效率和准确度。而在未来，Machine Learning所带来的创新和影响，还有许多值得我们期待的地方。

条列重点

1. 机器学习是一种人工智能的子领域，通过学习和设计从数据中提取知识和洞察力。

2. 机器学习的三大类型是监督式学习、非监督式学习和强化学习。每种类型都有不同的应用和技术。

3. 监督式学习是指从已有标记数据中训练模型，使得模型能够对新的未标记数据进行预测。

4. 非监督式学习是指将未标记数据集作为输入，从中找出结构和关系进行分类或集群分析。

5. 强化学习涉及训练一个智能体进行迭代学习，通过最优策略来优化环境中的行为。

6. 机器学习的主要技术包括回归分析、分类、聚类、降维、深度学习等。

7. 机器学习需要大量的数据，因此数据清理、预处理和特征工程都是很重要的步骤。

8. 模型的评估和测试是机器学习中不可或缺的步骤，可以使用交叉验证等技术进行。

9. 机器学习的应用非常广泛，包括图像识别、语音识别、自动翻译、金融预测、医疗诊断等。

10. 机器学习是一个不断发展的领域，新技术和方法不断涌现，并为各种产业带来巨大的影响。

知识测验

1. 如何使用隨機森林模型進行特徵選擇？
2. 實現簡單遺傳算法以最小化損失函數。
3. 使用K-Means演算法將資料分成三個集群，評估分群的好壞。
4. 如何使用交叉驗證對模型進行調參，並選擇最好的模型？
5. 實現一個支持向量機模型，並使用梯度下降法進行參數更新。

答案：

1. 參考如下Python程式碼：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris[‘data’]
y = iris[’target’]

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=10)
rfc.fit(X, y)

feat_importances = pd.Series(rfc.feature_importances_, index=iris.feature_names)
feat_importances.nlargest(2).plot(kind=‘barh’)

2. 參考如下Python程式碼：

import numpy as np

def simple_ga(pop_size, n_generations, mutation_rate, X, y):
# Initialize population
pop = np.random.randint(2, size=(pop_size, X.shape[1]))
for i in range(n_generations):
# Calculate fitness for each individual
fitness = np.sum(pop * X, axis=1)
# Select parents using tournament selection
parents = np.empty((pop_size, X.shape[1]))
for j in range(pop_size):
idx_1 = np.random.randint(0, pop_size)
idx_2 = np.random.randint(0, pop_size)
parent_1 = pop[idx_1]
parent_2 = pop[idx_2]
if fitness[idx_1] > fitness[idx_2]:
parents[j] = parent_1
else:
parents[j] = parent_2
# Crossover to create offspring
offspring = np.empty((pop_size, X.shape[1]))
for j in range(0, pop_size, 2):
parent_1 = parents[j]
parent_2 = parents[j+1]
crossover_point = np.random.randint(1, X.shape[1])
offspring[j, :crossover_point] = parent_1[:crossover_point]
offspring[j+1, :crossover_point] = parent_2[:crossover_point]
offspring[j, crossover_point:] = parent_2[crossover_point:]
offspring[j+1, crossover_point:] = parent_1[crossover_point:]
# Mutation
mutation_mask = np.random.random(offspring.shape) < mutation_rate
mutation_values = np.random.randint(2, size=offspring.shape)
offspring[mutation_mask] = mutation_values[mutation_mask]
# Evaluate fitness of offspring
offspring_fitness = np.sum(offspring * X, axis=1)
# Replace least fit members of population with offspring
fitness_idx = np.argsort(fitness)
offspring_idx = np.argsort(offspring_fitness)[::-1]
for j in range(pop_size//2):
idx_to_replace = fitness_idx[j]
replacement_idx = offspring_idx[j]
pop[idx_to_replace] = offspring[replacement_idx]
# Return best individual
fitness = np.sum(pop * X, axis=1)
best_idx = np.argmax(fitness)
return pop[best_idx]

3. 參考如下Python程式碼：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.metrics import silhouette_score

iris = load_iris()
X = iris[‘data’]
y = iris[’target’]

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
kmeans.fit(X)
labels = kmeans.labels_
score = silhouette_score(X, labels)
print(‘Silhouette score:’, score)

4. 參考如下Python程式碼：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.svm import SVC

iris = load_iris()
X = iris[‘data’]
y = iris[’target’]

param_grid = {‘C’: [0.1, 1, 10], ‘gamma’: [0.1, 1, 10], ‘kernel’: [‘rbf’, ‘poly’]}
svc = SVC()
grid_search = GridSearchCV(svc, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)

print(‘Best parameters:’, grid_search.best_params_)
print(‘Best score:’, grid_search.best_score_)

5. 參考如下Python程式碼：

import numpy as np

def svm(X, y, learning_rate=0.01, n_epochs=10):
# Initialize parameters
w = np.zeros(X.shape[1])
b = 0
# Gradient descent loop
for epoch in range(n_epochs):
for i, x_i in enumerate(X):
cond = y[i] * (np.dot(w, x_i) - b) >= 1
if cond:
w = w - learning_rate * 2 * 1/epoch * w
else:
w = w - learning_rate * (2 * 1/epoch * w - np.dot(x_i, y[i]))
b = b - learning_rate * y[i]
return w, b