課程筆記：機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)  Week 6

學(xué)習(xí)目標(biāo)

1. 將SVD應(yīng)用于特定數(shù)據(jù)集

2. 在特定背景下分析PCA的結(jié)果

3. 繪制并解釋奇異值（碎石圖）

4. 選擇r值以達(dá)到期望的方差捕獲水平

5. 在Python中實(shí)現(xiàn)K-Means算法

6. 在Python中應(yīng)用K-Means函數(shù)

7. 在給定初始數(shù)據(jù)集的情況下解釋K-Means和PCA的結(jié)果

8. 使用scikit-learn進(jìn)行K-Means聚類

9. 比較兩種不同的質(zhì)心初始化方法（k-means++ vs. 隨機(jī)初始化）

10. 比較在給定數(shù)據(jù)集上的多種聚類技術(shù)的結(jié)果

應(yīng)用SVD到特定數(shù)據(jù)集

要點(diǎn)：

• 數(shù)據(jù)歸一化：首先通過減去均值并除以標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

• 執(zhí)行SVD：在歸一化的數(shù)據(jù)上執(zhí)行奇異值分解（SVD）。

• 驗(yàn)證分解：通過矩陣乘法重構(gòu)原始數(shù)據(jù)，并檢查結(jié)果是否與歸一化數(shù)據(jù)一致

  思路：
  

• SVD將數(shù)據(jù)矩陣分解為三個(gè)矩陣 U、Σ和V^T，其中 U和 V分別是左奇異矩陣和右奇異矩陣，Σ是對(duì)角矩陣，包含奇異值。

• 數(shù)據(jù)歸一化確保各特征的標(biāo)準(zhǔn)差為1，并將數(shù)據(jù)的均值移到0，這對(duì)于后續(xù)的SVD計(jì)算至關(guān)重要。

2. 分析PCA的結(jié)果

步驟：

 

關(guān)鍵點(diǎn)：

3. 繪制和解釋奇異值（碎石圖）

步驟：

思路：

4. 選擇r值以達(dá)到所需的方差捕獲水平

步驟：

5. 在Python中實(shí)現(xiàn)K-Means算法

步驟：

思路：

6. 在Python中應(yīng)用K-Means函數(shù)

步驟：

7. 解釋K-Means和PCA的結(jié)果

思路：

8. 使用Scikit-Learn進(jìn)行K-Means聚類

步驟：

9. 比較初始化方法（k-means++ vs. 隨機(jī)初始化）

關(guān)鍵點(diǎn)：

10. 比較多種聚類技術(shù)

技術(shù)：

比較：

Week 7

 

學(xué)習(xí)目標(biāo)

1.區(qū)分線性模型和非線性模型

2.使用Plotly擬合簡(jiǎn)單線性回歸線

3.計(jì)算平方誤差和絕對(duì)誤差

4.識(shí)別損失函數(shù)對(duì)離群值的反應(yīng)

5.應(yīng)用多種技術(shù)來最小化損失函數(shù)

6.使用多元線性回歸模型預(yù)測(cè)結(jié)果

7.識(shí)別數(shù)據(jù)集中序數(shù)、名義和分類數(shù)據(jù)

2. 如何擬合線性回歸

步驟：

代碼： 

導(dǎo)入必要的數(shù)據(jù)庫(kù)：

構(gòu)建模型：

回歸模型可視化：

3. 如何計(jì)算平方誤差和絕對(duì)誤差

代碼：

4.如何識(shí)別損失函數(shù)對(duì)離群值的反應(yīng)

5. 應(yīng)用多種技術(shù)來最小化損失函數(shù)

代碼：

代碼：

7. 識(shí)別數(shù)據(jù)中的序數(shù)、名義和分類數(shù)據(jù)

代碼：

Author

作者簡(jiǎn)介

01

作者：粟登洋

01

中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京）人工智能碩士 實(shí)習(xí)工程師

研究方向?yàn)檫x礦設(shè)備、選礦流程的智能化。本科期間曾獲全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)競(jìng)賽二等獎(jiǎng)、北京市大學(xué)生數(shù)學(xué)競(jìng)賽一等獎(jiǎng)、礦大（北京）第九屆力學(xué)競(jìng)賽二等獎(jiǎng)、校獎(jiǎng)學(xué)金等。研究生階段。

02

研究生導(dǎo)師：徐宏祥

03

中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（北京） 副教授 博導(dǎo)

博士畢業(yè)于中國(guó)礦業(yè)大學(xué)，礦物加工工程專業(yè)（導(dǎo)師：劉炯天院士）。美國(guó)哥倫比亞大學(xué)，環(huán)境工程系聯(lián)合培養(yǎng)博士（導(dǎo)師：Ponisseril Somasundaran 教授）。目前在中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（北京）擔(dān)任化環(huán)學(xué)院礦加系主任，博士生導(dǎo)師。曾主持多項(xiàng)國(guó)家/省級(jí)科研課題。主要研究方向包括：微細(xì)粒分選理論及選礦工藝、低品質(zhì)煤高效分選過程強(qiáng)化、工業(yè)水處理、分子動(dòng)力學(xué)模擬、礦物資源綜合利用、礦物加工設(shè)備智能化等。

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