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机器学习模型类型

有监督学习KNN（重点）

1. 基本思路：

如果⼀个待分类样本在特征空间中的$k$个最相似(即特征空间中$K$近邻)的样本中的⼤多数属于某⼀个类别，则该样本也属于这个类别。简单来说，就是近朱者赤，近墨者黑。

下图举例简单说明一下KNN的思路：

2. KNN需要样本标签的⽀持，是⼀种有监督学习算法。

• 数据集：即必须存在⼀个样本数据集，也称作训练集，样本数据集中每个样本是有标签的，即我们知道样本数据集中每⼀个样本的标签。
• 样本的向量表示：即不管是当前已知的样本数据集，还是将来可能出现的待分类样本，都必须可以⽤向量的形式加以表征。向量的每⼀个维度，刻画样本的⼀个特征，必须是量化的，可⽐较的。
• 样本间距离的计算方法：欧式距离、余弦距离、海明距离、曼哈顿距离等等。

3. $k$值的选取

• $k$的取值会影响待分类样本的分类结果，不能过大也不能过小。
• $k$值较小：$K$值的减小就意味着更复杂的决策边界，每个训练样本都会形成⼀个决策模型，容易发生过拟合。
• $k$值较大：$K$值的增大就意味着整体的模型变得简单，会导致偏差变大。
  比如$k$为总的训练样本数量，那么每次投票肯定都是训练数据中多的类别获胜

4.KNN的优缺点

• 优点
  • 简单，易于理解，易于实现，⽆需参数估计，⽆需训练
  • 对异常值不敏感（个别噪⾳数据对结果的影响不是很⼤）
  • 适合对稀有事件进⾏分类
  • 适合于多分类问题
• 缺点
  • 计算量⼤，内存开销⼤
  • 可解释性差。⽆法告诉你哪个样本更重要
  • $K$值的选择。当样本不平衡时会导致错误
  • KNN是⼀种消极学习⽅法、懒惰算法

无监督学习K均值聚类 （重点）

1. 基本概念

• “类”指的是具有相似性的集合。聚类是指将数据集划分为若干类，使得类内之间的数据最为相似，各类之间的数据相似度差别尽可能大。
• $k-mean$算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的$K$个类，且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来描述。
  聚类优化目标函数：
  $J={\sum }_{k=1}^K{\sum }_{i=1}^{n_k}\Vert x_i-u_k{\Vert }^2$
  其中 $K$ 为类别总数量， $x_i$ 为当前类别中的第 $i$ 个样本， $u_k$ 为第 $k$ 个类的均值， $n_k$ 为第 $k$ 个类内的样本数量

2. k-means聚类的算法步骤

• 选取数据空间中的K个对象作为初始中心，每个对象代表⼀个聚类中心；
• 对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧式距离，按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心（最相似）所对应的类；
• 更新聚类中⼼：将每个类别中所有对象所对应的均值作为该类别的聚类中⼼，计算⽬标函数的值；
• 判断聚类中⼼和⽬标函数的值是否发⽣改变，若不变，则输出结果，若改变，则返回2。

半监督学习

1. 只有少量样本带标签

2. 更符合实际需求

强化学习

1. 特点

• 单步没有标签
• 流程走完时有标签
• 常用于游戏等人工智能应用中

2. 强化学习的基本模式

注意，上述的 reward 不只有奖励，还有惩罚。

自监督学习

简单来说，就是自我打标签，自我分类。

补充

课件上的内容好像就这么多，但是老师在课上也是补充了一些内容的，下面我展示一部分，因为我搜集的也不是很全：
好像问的是：
Q1.为啥自编码器需要向上图这样设计，也就是我有一个encoder后，为啥后面还需要一个decoder将其解码，并比较这两个结果的误差？
A1. 实际上述是一个自编码器（Autoencoder），其设计核心思想是通过一个“编码-解码”的过程来学习数据的高效表示。
自编码器的主要目标是学习数据的低维表示（即隐空间表示）。为了实现这一目标，需要以下几个步骤：

• 编码器（Encoder）：将高维输入数据映射到低维的隐空间表示。这个低维表示是对原始数据的一种压缩形式，它捕捉了数据的关键特征。
• 解码器（Decoder）：从隐空间表示中重构出原始输入数据。解码器的作用是验证编码器是否学到了有意义的低维表示。

通过这种方式，自编码器能够学习到一种既能有效压缩数据、又能保留重要信息的表示方法。

解码器的作用不仅是帮助训练，还可以验证编码器是否学到了有意义的特征：

• 如果解码器能够从隐空间表示中准确地重建输入数据，说明编码器成功地提取了数据的关键特征。
• 如果重建误差较大，说明隐空间表示可能丢失了重要的信息，或者模型的容量不足。

通过这种方式，解码器实际上充当了一个“质量检查器”，确保编码器学到的表示是有效的。

三点概括，就是：

• 1.编码器负责压缩数据，提取关键特征。
• 2.解码器负责验证隐空间表示的有效性，并生成监督信号（重建误差）。
• 3.通过最小化重建误差，模型能够学习到数据的低维表示，同时满足特定任务的需求。

Q2. 有的时候在自编码器前面加入了一个noise这有啥用，为啥需要加入呢？
A2.

这种模型被称为去噪自编码器（Denoising Autoencoder, DAE）。

在自编码器中加入噪声的核心目的是让模型更具鲁棒性、防止过拟合，并提升其特征学习能力。这种方法不仅能够帮助模型更好地适应真实场景中的噪声数据，还能增强隐空间的稳定性和表达能力。此外，去噪自编码器还可以直接用于去噪任务，具有广泛的应用价值。因此，加入噪声不仅是对自编码器的一种改进，也是为了让模型更贴近实际需求的一种策略。