摘要:
数据挖掘和机器学习的区别和联系,周志华有一篇很好的论述《机器学习与数据挖掘》可以帮助大家理解。数据挖掘受到很多学科领域的影响,其中数据库、机器学习、统计学无疑影响最大。简言之,对数据挖掘而言,数据库提供数据管理技术,机器学习和统计学提供数据分析技术。由于统计学往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用,因此,统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究,变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域。从这个意义上说,统计学主要是通过机器学习来对数据挖掘发挥影响,而机器学习和数据库则是数据挖掘的两大支撑技术。从数据分析的角度来看,绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域,但机器学习研究往... 阅读全文
摘要:
从 SVM的那几张图可以看出来,SVM是一种典型的两类分类器,即它只回答属于正类还是负类的问题。而现实中要解决的问题,往往是多类的问题(少部分例外,例如垃圾邮件过滤,就只需要确定“是”还是“不是”垃圾邮件),比如文本分类,比如数字识别。如何由两类分类器得到多类分类器,就是一个值得研究的问题。还以文本分类为例,现成的方法有很多,其中一种一劳永逸的方法,就是真的一次性考虑所有样本,并求解一个多目标函数的优化问题,一次性得到多个分类面,就像下图这样:多个超平面把空间划分为多个区域,每个区域对应一个类别,给一篇文章,看它落在哪个区域就知道了它的分类。看起来很美对不对?只可惜这种算法还基本停留在纸面上, 阅读全文
摘要:
线性分类器,只能对线性可分的样本做处理。如果提供的样本线性不可分,结果很简单,线性分类器的求解程序会无限循环,永远也解不出来。这必然使得它的适用范围大大缩小,而它的很多优点我们实在不原意放弃,怎么办呢?是否有某种方法,让线性不可分的数据变得线性可分呢?有!其思想说来也简单,来用一个二维平面中的分类问题作例子,你一看就会明白。事先声明,下面这个例子是网络早就有的,我一时找不到原作者的正确信息,在此借用,并加进了我自己的解说而已。例子是下面这张图:我们把横轴上端点a和b之间红色部分里的所有点定为正类,两边的黑色部分里的点定为负类。试问能找到一个线性函数把两类正确分开么?不能,因为二维空间里的线性函 阅读全文