機器學習

習題預習

1. 什麼是機器學習，並且它有哪些應用場景？
2. 向量機器學習技術中的SVM和KNN是什麼？其如何區分和應用？
3. 決策樹和隨機森林機器學習技術有什麼區別？如何選擇最合適的技術？
4. 深度學習技術中的CNN和RNN是什麼？它們在圖片和語音認識方面有什麼應用？
5. 比較監督式學習和非監督式學習，它們在機器學習中的應用場景有哪些差異？

說明知識

Machine Learning是一種可以透過資料學習的人工智慧技術，它能夠透過軟體和演算法，從大量的數據和資料中提取模式和趨勢，並且從中搜尋和獲取有用的知識和洞見。

舉例來說，當我們建立一個機器學習模型來預測股票的漲跌時，這個模型將會從過去的歷史交易資料中學習到相關的模式和信號，並且基於這些學習，推測未來的股價走勢。這個過程需要數據科學家使用不同的技巧和演算法，例如決策樹、神經網路、支持向量機等等，並且不斷調整和優化模型，以達到更精確的預測效果。

Machine Learning還有很多其他的應用場景，例如在醫學診斷、聲音識別、自然語言處理等等領域，都能夠透過機器學習技術來提高效率和準確度。而在未來，Machine Learning所帶來的創新和影響，還有許多值得我們期待的地方。

條列重點

1. 機器學習是一種人工智能的子領域，通過學習和設計從數據中提取知識和洞察力。

2. 機器學習的三大類型是監督式學習、非監督式學習和強化學習。每種類型都有不同的應用和技術。

3. 監督式學習是指從已有標記數據中訓練模型，使得模型能夠對新的未標記數據進行預測。

4. 非監督式學習是指將未標記數據集作為輸入，從中找出結構和關係進行分類或集群分析。

5. 強化學習涉及訓練一個智能體進行迭代學習，通過最優策略來優化環境中的行為。

6. 機器學習的主要技術包括回歸分析、分類、聚類、降維、深度學習等。

7. 機器學習需要大量的數據，因此數據清理、預處理和特徵工程都是很重要的步驟。

8. 模型的評估和測試是機器學習中不可或缺的步驟，可以使用交叉驗證等技術進行。

9. 機器學習的應用非常廣泛，包括圖像識別、語音識別、自動翻譯、金融預測、醫療診斷等。

10. 機器學習是一個不斷發展的領域，新技術和方法不斷湧現，並為各種產業帶來巨大的影響。

知識測驗

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