一文搞懂机器学习的原理

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@小白创作中心

一文搞懂机器学习的原理

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CSDN

https://blog.csdn.net/Pydatas/article/details/139335377

机器学习是当前最热门的技术领域之一，它让计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。本文通过生动的比喻和具体的Python代码示例，深入浅出地介绍了机器学习的基本原理，适合对机器学习感兴趣的初学者阅读。

简单地说，机器学习是训练一个数学模型，用于预测的过程。

举个例子，你教小学生玩王者荣耀。你不需要告诉他每一个动作的每一个细节，只需要给他一些规则和一些练习，他就能自己学会如何玩这个游戏。这个学的过程就是在训练脑子里的模型。

机器学习也是差不多的原理，它通过分析大量数据来学习规律，然后根据这些规律对未来的数据做出预测。

小学生会通过不断玩某个英雄，然后技巧越来越厉害，最后升到王者。机器学习算法也是通过不断分析数据来提高自己的预测能力，基本上训练数据越大越准确。

机器学习算法不断尝试找到一个函数，这个函数能够最准确的映射输入数据（比如图片）到输出结果（比如识别“猫”或“狗”）。

再比如，你想要开发一款预测你家狗何时尿尿的机器学习应用。

你可以为机器学习模型提供大量狗的特征和生活习惯的数据，比如品种、年龄、体重、喝水量、喝水时间、尿尿时间、健康状态等等，直到机器学习模型最终学习到狗尿尿时间与其他特征之间的数学关系，可以推测出大致的的时间点。

比如下面用Python演示下这个预测过程。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 示例数据
data = {
    'Age': [1, 3, 5, 2, 4],  # 狗狗的年龄
    'Weight': [10, 20, 15, 25, 18],  # 狗狗的体重
    'Water_Intake': [200, 250, 300, 350, 330],  # 每日饮水量
    'Last_Pee_Time': [120, 180, 240, 100, 150],  # 自上次尿尿以来的分钟数
    'Time_Since_Last_Pee': [30, 60, 45, 90, 75]  # 目标变量：上次尿尿到现在的时间（分钟）
}

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 定义特征和目标
X = df.drop('Time_Since_Last_Pee', axis=1)
y = df['Time_Since_Last_Pee']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'模型准确率: {accuracy * 100:.2f}%')

现在基本可以把机器学习分为三类，我们拿学生考试做类比。