机器学习pca（机器学习 周志华）

机器学习的常用方法有哪些?

学习向量量化算法（简称 LVQ）学习向量量化也是机器学习其中的一个算法。可能大家不知道的是，K近邻算法的一个缺点是我们需要遍历整个训练数据集。学习向量量化算法（简称 LVQ）是一种人工神经网络算法，它允许你选择训练实例的数量，并精确地学习这些实例应该是什么样的。

机器学习中常用的方法有：（1） 归纳学习 符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。（2） 演绎学习 （3） 类比学习：典型的类比学习有案例（范例）学习。

线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 Logistic 回归Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。 线性判别分析Logistic 回归是一种传统的分类算法，它的使用场景仅限于二分类问题。

支持向量机 决策树和随机森林 支持向量机 朴素贝叶斯 神经网络 KNN 无监督学习是另一种常用的机器学习方法。在无监督学习中，算法从未标记的数据中学习，通常用于数据挖掘和聚类。

大主要学习方式 监督式学习 在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。

机器学习可以算出贡献率吗

可以。机器学习获得可解释性，能够计算出每个特征对结果的一个贡献度。PCA在机器学习中很常用，是一种无参数的数据降维方法。可以用数据挖掘，尝试不同的主成分个数，获得相应的累计解释方差比率，选择令人满意的临界点。

投影过后可以保留更多的信息，作用程度是用特征值表示的，所以我们可以使用下面的式子表示贡献率，贡献率是表示投影后信息的保留程度的变量，也就是特征值的总和比上前K个特征值，一般来说贡献率要大于85%。

根据Web of Science数据库数据显示，自2015年至2021年，人工智能对世界高质量科研产出的贡献率增幅高达81%。人工智能作为新兴技术，可以帮助科学家快速处理大量复杂数据，并通过模式识别、机器学习等技术进行分析和预测，从而加速科学研究的进程。

除了回归分析和方差分析之外，变量贡献率也经常应用于数据挖掘、机器学习和人工智能等领域。通过对数据进行分析、建模和预测，可以更加准确地预测未来的趋势和走向。因此，掌握变量贡献率的计算方法和应用技巧，对于数据分析和预测工作的开展具有重要的意义。

在机器学习的实际问题中，一般都会有几十个指标，高维数据离散度较大，不利于训练出较好的参数，而低维数据则可以更好的训练参数，因此可以通过降维的形式，计算出k列映射数据替代原数据。

根据数据各维分量的不同，将各个分量部分都“标准化”到均值、方差相等。

目前最流行的机器学习算法是什么

支持向量机支持向量机（SVM）可能是目前最流行、被讨论地最多的机器学习算法之一。 袋装法和随机森林随机森林是最流行也最强大的机器学习算法之一，它是一种集成机器学习算法。想要学习了解更多机器学习的知识，推荐CDA数据分析师课程。

聚类算法：聚类是对一组对象进行分组的任务，使得同一组（集群）中的对象彼此之间比其他组中的对象更相似。

线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x 值）和数值结果（y 值）。

常见的机器学习算法介绍如下：常见的机器学习算法包含线性回归、Logistic回归、线性判别分析。在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。Logistic回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。

线性回归 一般来说，线性回归是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。这一算法中我们可以用来预测建模，而预测建模主要关注最小化模型误差或者尽可能作出最准确的预测，以可解释性为代价。我们将借用、重用包括统计学在内的很多不同领域的算法，并将其用于这些目的。

西瓜书第10章-降维PCA(主成分分析)

1、对于图像而言，维度就是图像中特征向量的数量。特征向量可以理解成坐标轴。降维算法中降维指的是：降低特征矩阵中特征的数量。sklearn 中的降维算法在 decomposition 中。 模块的本质是矩阵分解模块。 代表是 SVD 奇异值分解。

协方差矩阵有什么用

1、社会科学研究 在社会科学研究中，多元正态分布的协方差矩阵可以用来描述多个社会现象之间的相关性。例如，可以用来研究不同地区的教育水平、犯罪率、人口结构等因素之间的相关性。

2、另外协方差矩阵是对称的。一般多变量分布的时候（例如多元高斯分布）会用到协方差矩阵，工程上协方差矩阵也用来分析非确定性平稳信号的性质以及定义非确定性向量的距离（马哈拉诺比斯范数）。

3、协方差矩阵是统计学与概率论概念。外文名为covariance matrix。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

如何利用机器学习和人工智能技术来预测股票市场的走势和风险?_百度...

1、数据收集：机器学习和人工智能技术需要大量的数据来训练和预测。因此，首先需要收集各种市场数据，如股票价格、公司财务报表、新闻报道等等。 特征选择：在数据收集之后，需要对数据进行处理和特征提取。此时可以运用一些数据挖掘技术，如主成分分析（PCA）或线性判别分析（LDA），来选择最相关的特征。

2、数据采集：通过公开的数据源如财经新闻、财报、公司数据等，以及第三方数据提供商的数据，采集股票市场的历史数据以及相关指标，构建数据集。数据预处理：对数据集进行清洗、去重、标准化、特征提取等操作，为后续建模做好准备。

3、基于技术指标的预测：技术指标是反映市场情况的量化指标，如均线、MACD等。可以通过机器学习算法对这些指标进行分析，从而预测股票价格的走势。基于基本面的预测：基本面是指股票所属公司的财务状况、行业发展情况等方面的信息。可以通过机器学习算法对这些基本面进行分析，从而预测股票价格的走势。

4、数据收集：收集历史数据以了解股票价格和其他影响因素，如经济指标、政治事件等。数据清洗和预处理：对数据进行清洗和处理，以确保数据的准确性和一致性，并准备用于机器学习算法的输入。特征选择：分析数据并选择对股票价格预测有影响的特征。

5、基于机器学习的算法：利用机器学习算法，如随机森林、支持向量机等，来对股票价格变动进行预测。这些模型可以综合考虑多种因素，例如股票历史价格、市场指数、新闻事件、宏观经济变动等，来预测股票价格的变化。

6、预测股票市场的短期和长期走势是一个复杂的问题，其中涉及到许多经济和政治因素。然而，机器学习算法可以作为预测工具，帮助分析数据并提供预测结果。以下是一些可能有用的机器学习算法：时间序列分析：该算法可以将历史数据转换成可预测的趋势和周期性因素。