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機(jī)器學(xué)習(xí)分類，為什么要用 機(jī)器學(xué)習(xí) 進(jìn)行 流量分類

來源：整理 時(shí)間：2025-04-01 01:29:08 編輯：智能門戶 手機(jī)版

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1，為什么要用 機(jī)器學(xué)習(xí) 進(jìn)行 流量分類

機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)比較大的范疇，機(jī)器學(xué)習(xí)包括很多東西，如決策樹分析，主成分分析，回歸分析，支持向量機(jī)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度學(xué)習(xí)等。你說的流量分類應(yīng)該是說采用機(jī)器學(xué)習(xí)里面的一些分類算法，如樸素貝葉斯算法，K-means算法（也叫K均值算法），EM算法(也叫期望值最大化算法)等聚類算法。

為什么要用 機(jī)器學(xué)習(xí) 進(jìn)行 流量分類

2，機(jī)器是如何學(xué)習(xí)的

機(jī)器學(xué)習(xí)是近20多年興起的一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。機(jī)器學(xué)習(xí)理論主要是設(shè)計(jì)和分析一些讓計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)“學(xué)習(xí)”的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一類從數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析獲得規(guī)律，并利用規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的算法。因?yàn)閷W(xué)習(xí)算法中涉及了大量的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，機(jī)器學(xué)習(xí)與統(tǒng)計(jì)推斷學(xué)聯(lián)系尤為密切，也被稱為統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論。算法設(shè)計(jì)方面，機(jī)器學(xué)習(xí)理論關(guān)注可以實(shí)現(xiàn)的，行之有效的學(xué)習(xí)算法。很多推論問題屬于無程序可循難度，所以部分的機(jī)器學(xué)習(xí)研究是開發(fā)容易處理的近似算法。

機(jī)器是如何學(xué)習(xí)的

3，機(jī)器學(xué)習(xí)非監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法有哪些

非監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為以下幾類（1）聚類：K-均值聚類、譜聚類、DBSCAN聚類、模糊聚類、GMM聚類、層次聚類等（2）降維：PCA、t-SNE、MDS等（3）其它：PageRank、SOM等詳細(xì)介紹可以參考圖書：The Elements of Statistical Learning的第14章
maxsoft作為logistics二分類的改進(jìn)版，天生適合多分類；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)；通過建立多個(gè)支持向量機(jī)或者最小二乘支持向量機(jī)分類模型，通過投票算法選擇概率最大的分類標(biāo)簽；也可以通過聚類算法(knn，kmeans等)等無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)分類?；蛟S不太完善，歡迎補(bǔ)充。(機(jī)器學(xué)習(xí)算法與python學(xué)習(xí))

機(jī)器學(xué)習(xí)非監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法有哪些

4，什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）是一個(gè)序列決策問題。例如：撩妹的過程就是一個(gè)優(yōu)化問題。你的每一時(shí)刻的行為會(huì)對你最終撩妹是否成功，以多大的收益成功都會(huì)有影響。那么，你就會(huì)考慮，每一步采取什么行為才能（最優(yōu)）撩妹！這可以看作一個(gè)RL問題。你肯定迫不及待的想知道怎么去求解了！action：你的行為state：你觀察到的妹子的狀態(tài)reward：妹子的反應(yīng)：開心or不開心所以，一個(gè)RL的基本模型已經(jīng)建立。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)(reinforcement learning)，又稱再勵(lì)學(xué)習(xí)、評價(jià)學(xué)習(xí)，是一種重要的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在智能控制機(jī)器人及分析預(yù)測等領(lǐng)域有許多應(yīng)用。但在傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類中沒有提到過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，而在連接主義學(xué)習(xí)中，把學(xué)習(xí)算法分為三種類型，即非監(jiān)督學(xué)習(xí)(unsupervised learning)、監(jiān)督學(xué)習(xí)(supervised leaning)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

5，什么是機(jī)器學(xué)習(xí) 周志華

醫(yī)學(xué)診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析。訓(xùn)練集中的目標(biāo)是由人標(biāo)注的，③ 強(qiáng)化學(xué)習(xí)，以下分別介紹這三種方法的區(qū)別？廣義來說，有三種機(jī)器學(xué)習(xí)算法：① 監(jiān)督式學(xué)習(xí)，② 非監(jiān)督式學(xué)習(xí)首先關(guān)注什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？機(jī)器學(xué)習(xí)有下面幾種定義：機(jī)器學(xué)習(xí)是一門人工智能的科學(xué)。這個(gè)算法訓(xùn)練機(jī)器進(jìn)行決策。它是這樣工作的：機(jī)器被放在一個(gè)能讓它通過反復(fù)試錯(cuò)來訓(xùn)練自己的環(huán)境中。機(jī)器從過去的經(jīng)驗(yàn)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，并且嘗試?yán)昧私庾钔笍氐闹R作出精確的判斷。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的例子有，當(dāng)新的數(shù)據(jù)到來時(shí)，可以根據(jù)這個(gè)函數(shù)預(yù)測結(jié)果、語音和手寫識別：通過觀察來學(xué)習(xí)做成如何的動(dòng)作。每個(gè)動(dòng)作都會(huì)對環(huán)境有所影響，學(xué)習(xí)對象根據(jù)觀察到的周圍環(huán)境的反饋來做出判斷，該領(lǐng)域的主要研究對象是人工智能。機(jī)器學(xué)習(xí)是用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗(yàn)，以此優(yōu)化計(jì)算機(jī)程序的性能標(biāo)準(zhǔn)，特別是如何在經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)中改善具體算法的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)是對能通過經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)改進(jìn)的計(jì)算機(jī)算法的研究、DNA序列測序。這種分析方式被廣泛地用來細(xì)分客戶，根據(jù)干預(yù)的方式分為不同的用戶組。非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的例子有。常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括線性回歸分析和邏輯回歸分析。監(jiān)督式學(xué)習(xí)的例子有：線性回歸：馬爾可夫決策過程。常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有哪些。一種經(jīng)常引用的英文定義是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.通俗一點(diǎn)的解釋就是，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以從過去已知的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)隱藏的規(guī)律。常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法有聚類。監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練集要求是包括輸入和輸出，也可以說是特征和目標(biāo)，利用這些學(xué)習(xí)來的規(guī)律，在給定一定輸入的情況下，對未來進(jìn)行預(yù)測。機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些。監(jiān)督式學(xué)習(xí)定義？機(jī)器學(xué)習(xí)已廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、邏輯回歸等、生物特征識別、搜索引擎。機(jī)器學(xué)習(xí)算法的分類以及這些分類之間的區(qū)別是什么、戰(zhàn)略游戲和機(jī)器人等眾多領(lǐng)域：關(guān)聯(lián)算法和 K – 均值算法。強(qiáng)化學(xué)習(xí)定義：從給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)出一個(gè)函數(shù)。非監(jiān)督式學(xué)習(xí)定義：與監(jiān)督學(xué)習(xí)相比，訓(xùn)練集沒有人為標(biāo)注的結(jié)果、隨機(jī)森林、K – 近鄰算法、決策樹
機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning, ml)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

6，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要包括哪些

應(yīng)該是有很多方向的吧，大體可以分類為1. 計(jì)算機(jī)技術(shù)方面的方向，比如提高機(jī)器處理性能等。2. 算法方向，關(guān)于算法的修正和提升等3. 應(yīng)用方向，比如商業(yè)中應(yīng)用，政府中應(yīng)用，制造業(yè)中應(yīng)用等。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要有決策樹 、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 、回歸 、關(guān)聯(lián)規(guī)則 、聚類 、貝葉斯分類6中。1、決策樹技術(shù)。決策樹是一種非常成熟的、普遍采用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。在決策樹里，所分析的數(shù)據(jù)樣本先是集成為一個(gè)樹根，然后經(jīng)過層層分枝，最終形成若干個(gè)結(jié)點(diǎn)，每個(gè)結(jié)點(diǎn)代表一個(gè)結(jié)論。2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過數(shù)學(xué)算法來模仿人腦思維的，它是數(shù)據(jù)挖掘中機(jī)器學(xué)習(xí)的典型代表。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人腦的抽象計(jì)算模型，數(shù)據(jù)挖掘中的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”是由大量并行分布的微處理單元組成的，它有通過調(diào)整連接強(qiáng)度從經(jīng)驗(yàn)知識中進(jìn)行學(xué)習(xí)的能力，并可以將這些知識進(jìn)行應(yīng)用。3、回歸分析技術(shù)?；貧w分析包括線性回歸，這里主要是指多元線性回歸和邏輯斯蒂回歸。其中，在數(shù)據(jù)化運(yùn)營中更多使用的是邏輯斯蒂回歸，它又包括響應(yīng)預(yù)測、分類劃分等內(nèi)容。4、關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)。關(guān)聯(lián)規(guī)則是在數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中被發(fā)明并被廣泛研究的一種重要模型，關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘的主要目的是找出數(shù)據(jù)集中的頻繁模式，即多次重復(fù)出現(xiàn)的模式和并發(fā)關(guān)系，即同時(shí)出現(xiàn)的關(guān)系，頻繁和并發(fā)關(guān)系也稱作關(guān)聯(lián)。5、聚類分析技術(shù)。聚類分析有一個(gè)通俗的解釋和比喻，那就是“物以類聚，人以群分”。針對幾個(gè)特定的業(yè)務(wù)指標(biāo)，可以將觀察對象的群體按照相似性和相異性進(jìn)行不同群組的劃分。經(jīng)過劃分后，每個(gè)群組內(nèi)部各對象間的相似度會(huì)很高，而在不同群組之間的對象彼此間將具有很高的相異度。6、貝葉斯分類技術(shù)。貝葉斯分類方法是非常成熟的統(tǒng)計(jì)學(xué)分類方法，它主要用來預(yù)測類成員間關(guān)系的可能性。比如通過一個(gè)給定觀察值的相關(guān)屬性來判斷其屬于一個(gè)特定類別的概率。貝葉斯分類方法是基于貝葉斯定理的，樸素貝葉斯分類方法作為一種簡單貝葉斯分類算法甚至可以跟決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相媲美。參考資料來源：百度百科-數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)集中識別有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的非平凡過程。它是一門涉及面很廣的交叉學(xué)科，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫、模式識別、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)等相關(guān)技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，可分為：統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫方法。統(tǒng)計(jì)方法可細(xì)分為：回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、CBR、遺傳算法、貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，可細(xì)分為：前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP算法等）、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（自組織特征映射、競爭學(xué)習(xí)等）等。數(shù)據(jù)庫方法主要是基于可視化的多維數(shù)據(jù)分析或OLAP方法，另外還有面向?qū)傩缘臍w納方法。如果對數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)有疑問的話，推薦CDA數(shù)據(jù)分析師的課程，課程內(nèi)容兼顧培養(yǎng)解決數(shù)據(jù)挖掘流程問題的橫向能力以及解決數(shù)據(jù)挖掘算法問題的縱向能力。要求學(xué)生具備從數(shù)據(jù)治理根源出發(fā)的思維，通過數(shù)字化工作方法來探查業(yè)務(wù)問題，而非“遇到問題調(diào)算法包”。點(diǎn)擊預(yù)約免費(fèi)試聽課。
數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘流程：定義問題：清晰地定義出業(yè)務(wù)問題，確定數(shù)據(jù)挖掘的目的。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包括：選擇數(shù)據(jù)–在大型數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫目標(biāo)中 提取數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)數(shù)據(jù)集;數(shù)據(jù)預(yù)處理–進(jìn)行數(shù)據(jù)再加工，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性及數(shù)據(jù)的一致性、去噪聲，填補(bǔ)丟失的域，刪除無效數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)挖掘：根據(jù)數(shù)據(jù)功能的類型和和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇相應(yīng)的算法，在凈化和轉(zhuǎn)換過的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。結(jié)果分析：對數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行解釋和評價(jià)，轉(zhuǎn)換成為能夠最終被用戶理解的知識。數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，可粗分為：統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫方法。統(tǒng)計(jì)方法，可細(xì)分為：回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、CBR、遺傳算法、貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，可細(xì)分為：前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP算法等）、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（自組織特征映射、競爭學(xué)習(xí)等）等。數(shù)據(jù)庫方法主要是基于可視化的多維數(shù)據(jù)分析或OLAP方法，另外還有面向?qū)傩缘臍w納方法。
數(shù)據(jù)挖掘又譯為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。是一種透過數(shù)理模式來分析企業(yè)內(nèi)儲存的大量資料，以找出不同的客戶或市場劃分，分析出消費(fèi)者喜好和行為的方法。它是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中自動(dòng)搜索隱藏于其中的有著特殊關(guān)系性的信息的過程。主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)有關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)（依靠過去的經(jīng)驗(yàn)法則）和模式識別等諸多方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。是一個(gè)用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的學(xué)科。通常通過對數(shù)據(jù)的探索、處理、分析或建模實(shí)現(xiàn)。我們可以看到數(shù)據(jù)挖掘具有以下幾個(gè)特點(diǎn)：基于大量數(shù)據(jù)：并非說小數(shù)據(jù)量上就不可以進(jìn)行挖掘，實(shí)際上大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘的算法都可以在小數(shù)據(jù)量上運(yùn)行并得到結(jié)果。但是，一方面過小的數(shù)據(jù)量完全可以通過人工分析來總結(jié)規(guī)律，另一方面來說，小數(shù)據(jù)量常常無法反映出真實(shí)世界中的普遍特性。非平凡性：所謂非平凡，指的是挖掘出來的知識應(yīng)該是不簡單的，絕不能是類似某著名體育評論員所說的“經(jīng)過我的計(jì)算，我發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的現(xiàn)象，到本場比賽結(jié)束 為止，這屆世界杯的進(jìn)球數(shù)和失球數(shù)是一樣的。非常的巧合！”那種知識。這點(diǎn)看起來勿庸贅言，但是很多不懂業(yè)務(wù)知識的數(shù)據(jù)挖掘新手卻常常犯這種錯(cuò)誤。隱含性：數(shù)據(jù)挖掘是要發(fā)現(xiàn)深藏在數(shù)據(jù)內(nèi)部的知識，而不是那些直接浮現(xiàn)在數(shù)據(jù)表面的信息。常用的BI工具，例如報(bào)表和OLAP，完全可以讓用戶找出這些信息。新奇性：挖掘出來的知識應(yīng)該是以前未知的，否則只不過是驗(yàn)證了業(yè)務(wù)專家的經(jīng)驗(yàn)而已。只有全新的知識，才可以幫助企業(yè)獲得進(jìn)一步的洞察力。價(jià)值性：挖掘的結(jié)果必須能給企業(yè)帶來直接的或間接的效益。有人說數(shù)據(jù)挖掘只是“屠龍之技”，看起來神乎其神，卻什么用處也沒有。這只是一種誤解，不可否認(rèn)的 是在一些數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目中，或者因?yàn)槿狈γ鞔_的業(yè)務(wù)目標(biāo)，或者因?yàn)閿?shù)據(jù)質(zhì)量的不足，或者因?yàn)槿藗儗Ω淖儤I(yè)務(wù)流程的抵制，或者因?yàn)橥诰蛉藛T的經(jīng)驗(yàn)不足，都會(huì)導(dǎo) 致效果不佳甚至完全沒有效果。但大量的成功案例也在證明，數(shù)據(jù)挖掘的確可以變成提升效益的利器
您好，我是研究數(shù)據(jù)挖掘的，給予簡易完整的回答，希望能幫到你。數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)集中識別有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的非平凡過程。它是一門涉及面很廣的交叉學(xué)科，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫、模式識別、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)等相關(guān)技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，可分為：統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫方法。統(tǒng)計(jì)方法，可細(xì)分為：回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、CBR、遺傳算法、貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，可細(xì)分為：前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP算法等）、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（自組織特征映射、競爭學(xué)習(xí)等）等。數(shù)據(jù)庫方法主要是基于可視化的多維數(shù)據(jù)分析或OLAP方法，另外還有面向?qū)傩缘臍w納方法。
文章TAG：機(jī)器學(xué)習(xí)分類機(jī)器學(xué)習(xí)分類為什么要用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行流量分類

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