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机器学习方法权威发布_机器学习十大算法(2024年11月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

机器学习方法

零基础也能玩转机器学习：5种方法轻松上手机器学习其实并没有想象中那么复杂，尤其是相比深度学习。Python的sklearn库提供了各种现成的函数，只需要调用对应的函数，就能轻松实现各种机器学习方法。而且这些方法都是通用的，掌握了一种方法，就等于掌握了所有方法。如果你需要进行科研，其实每个医学生都能学会机器学习。只要全身心投入，一周时间就足够了。举个例子，如果你想用机器学习来研究某种疾病的分类，只要你有健康人和患病的数据，导入数据后调用相应的机器学习方法，就能输出分类结果。你只需要掌握几种基本的机器学习方法，比如支持向量机、逻辑回归、决策树和K近邻等。然后学会简单地划分训练集和测试集，查看输出结果，比如准确率、精确度和召回率等。这样一来，你就能轻松上手机器学习了。

基于人类反馈的强化学习：让孩子更聪明 𐟌ˆ 强化学习是一种机器学习方法，通过结合人类指导和自动强化学习来训练模型，使其更好地完成任务。在这个过程中，人类提供反馈，帮助模型在复杂环境中做出最佳决策。 𐟔 如何应用强化学习：监督微调（Supervised Fine-tuning）：首先，使用人类提供的反馈对预训练模型进行微调，使其适应特定的下游任务。奖励建模（Reward Modeling）：然后，根据人类反馈构建一个奖励函数，这个函数告诉模型在特定情境下什么是好的行为，什么是坏的行为。强化学习（Reinforcement Learning）：最后，使用强化学习算法（如PPO）来优化模型的行为，使其能够在没有人类反馈的情况下也能做出合理的决策。 ❤️ 通俗解释：监督微调就像家长教孩子如何在不同场合下表现得体。奖励建模就像是制定一套奖励和惩罚的标准，告诉孩子什么行为是被鼓励的，什么行为是不被接受的。强化学习就像是孩子通过不断的实践和经验来学会如何在不同的环境中做出正确的决策。 𐟚— 举个例子：以自动驾驶汽车为例，我们可以使用RLHF来训练汽车如何安全地行驶。在监督微调阶段，人类驾驶员会指导汽车在特定情况下如何反应，比如在遇到行人横穿马路时应该减速。在奖励建模阶段，我们会构建一个奖励函数，告诉汽车在遵守交通规则和确保安全的情况下行驶。最后，在强化学习阶段，汽车会通过不断的自我实践来学习如何在各种复杂的交通环境中安全行驶。

深度学习入门指南：从零开始到实践深度学习是一种强大的机器学习方法，它在各个领域都有广泛应用。如果你是一个新手，想要入门深度学习，以下是一些步骤，可以帮助你开始学习和实践深度学习。 𐟓š 学习基本概念在开始深度学习之前，你需要对一些基本概念有所了解。以下是一些你需要学习的重要概念：神经元：神经元模型是一个包含输入、输出与计算功能的模型。神经网络：它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。前向传播和反向传播：这是神经网络的基本运行方式，前向传播用于计算输出，反向传播用于更新网络参数。激活函数：激活函数决定神经元的输出。学习不同的激活函数以及它们的作用。损失函数：损失函数用于衡量模型的预测与实际结果之间的差异。优化算法：优化算法用于更新神经网络的参数以最小化损失函数。 𐟒𛠥�𙠧𜖧若’Œ数学基础深度学习需要一些编程和数学基础。以下是你应该学习的基本内容：编程语言：Python 是深度学习的主要编程语言。学习 Python 的基本语法和常用库。线性代数：深度学习中使用矩阵和向量进行计算，因此了解线性代数的基本概念是必要的，但是要求不高。概率与统计：了解基本的概率和统计概念将有助于你理解深度学习模型的工作原理。 𐟓ˆ 学习深度学习框架深度学习框架可以帮助你更轻松地构建、训练和部署深度学习模型。以下是一些常见的深度学习框架： TensorFlow 2：由Google 开发的开源框架，简单，模块封装比较好，容易上手，对新手比较友好。 PyTorch：由Facebook开发的开源框架，前沿算法多为PyTorch版本。 𐟧 学习经典模型学习一些经典的深度学习模型和案例将帮助你更好地理解深度学习，以下是一些你可以开始学习的模型：卷积神经网络 (CNN)：是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络，常用于图像识别和计算机视觉任务。循环神经网络 (RNN)：用于序列数据建模和自然语言处理任务的常用模型，结构比较简单，通常为输入层-隐藏层-输出层。生成对抗网络 (GAN)：用于生成新的数据样本的模型。学习这些模型的基本原理和实现方法，并尝试在实际问题中应用它们。希望这些建议能帮助你顺利入门深度学习！

混合专家模型：科研新突破 𐟔 "混合专家模型"是一种创新的机器学习方法，它将不同领域的专业知识融合在一起，从而构建出更为强大和全面的预测模型。通过结合多个领域的专家系统，这种模型在面对复杂多变的问题时能够展现出卓越的性能。 𐟌Ÿ 混合专家模型的独特之处在于，它能够从多个专业领域中提取信息，综合各领域的优势，从而更好地解决跨学科挑战。通过采用深度学习和传统机器学习方法的结合，这种模型在数据驱动的背景下，展现了更高的灵活性和鲁棒性。 𐟏尟’𜰟�— 论是在金融领域的风险评估，医疗保健的疾病诊断，还是在工业生产中的质量控制，混合专家模型都展现出其在提高准确性和效率方面的巨大潜力。这个前沿的技术不仅拓展了机器学习的应用领域，更为解决实际问题提供了全新的可能性。混合专家模型，引领着未来智能决策和问题解决的创新浪潮。

𐟓š 深度学习与神经网络的必读经典！ 𐟌Ÿ 这本书深入浅出地介绍了人工智能领域中神经网络和深度学习的基本理论与应用。内容涵盖神经网络和深度学习的基本概念、数学基础、算法设计和应用实例，适合对人工智能和机器学习感兴趣的读者。 𐟓– 全书共15章，分为三个部分： 1️⃣ 机器学习基础：第1章概述了人工智能、机器学习和深度学习的基本概念；第2~3章介绍了机器学习的基础知识。 2️⃣ 基础模型：第4～6章分别讲解了三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络；第7章介绍了神经网络的优化与正则化方法；第8章探讨了神经网络中的注意力机制和外部记忆；第9章简要介绍了无监督学习方法；第10章则介绍了模型独立的机器学习方法，包括集成学习、自训练、协同训练、多任务学习、迁移学习、终身学习和元学习等。 𐟔 此外，本书还涉及了一些前沿的研究方向和最新进展，例如卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等。 𐟎‰ 如果你对人工智能和机器学习感兴趣，那么《神经网络与深度学习》是一本非常值得阅读的书籍。通过阅读这本书，你可以全面了解神经网络和深度学习的基本概念和理论，掌握算法设计和实现的基本方法，并了解它们在实际问题中的应用和最新进展。

深度强化学习：从零开始到AlphaGo 强化学习是一种机器学习方法，主要用于解决智能体与环境交互时的长期奖惩优化问题。它最初主要用于处理状态空间和动作空间较小的任务。然而，随着大数据和深度学习的快速发展，传统强化学习在处理高维数据输入时的局限性逐渐显现。 2013年，Mnih等人首次将深度学习中的卷积神经网络引入强化学习中，提出了DQN算法。这一里程碑事件标志着深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的兴起。 2016年，AlphaGo与李世石的围棋对战更是让深度强化学习名声大噪。谷歌旗下的人工智能团队DeepMind开发的围棋程序AlphaGo，以深度强化学习为基础，成功击败了世界顶级围棋大师李世石，这不仅震惊了世界，也标志着深度强化学习从学术界走向了大众认知。今天，我们将为大家带来一篇关于深度强化学习技术的概述，帮助大家更好地理解它在应用领域中的实际作用。同时，如果你对深度强化学习有更深入的兴趣，也可以进一步探索相关书籍和课程，获取更系统的知识。

数学建模国赛经验分享：从获奖到实战 ### 国赛的特殊性 𐟏† 国赛，作为数学建模中最重要的赛事之一，老师们往往更偏爱新颖的方法。暑假期间，我花了不少时间学习机器学习，虽然它与常见的数学模型差别不大，但掌握多个模型后，面对合适的题目时，可以灵活运用。时间和设备允许的话，可以同时训练多个模型，最后挑选最合适的。多个结果好的模型都可以写入论文中，但最严谨的是写进一个准确度高但不过拟合的模型。国赛的过程与结果 𐟓Š 有人说国赛更注重结果，而美赛更注重过程。但我的经验是，国赛尤其是东三省的mathurcup，非常注重方法的新颖性。只建出相对准确的模型是不够的，还需要提出模型分析和改进的切实建议。比如，写明没有考虑的因素和在时间不足的情况下是否有快速替代复杂方法的可能性。物理相关的题目 𐟌 与物理相关的题目对专业知识要求较高，至少需要修过或自学过大学物理A。而且，这类题目通常需要在一天内读完相关的中文论文，并与队友讨论采用哪种方法。不会的地方可以参考书上的公式和文献。这类题目对结果的要求更高，最后需要计算出准确数值和解决方案，会直接与标准答案对比，所以必须做完。其他类型的题目到最后可以用语文建模，用定性的描述来作为结果，但物理相关题目绝对不行！机器学习方法的使用 𐟤– 机器学习方法适用于多输入——多输出、难以确定关系的数据。在这之前，要用其他所有办法确定好各指标的权重。如果时间允许，在这一步的时候就可以用多种方法确定单因素权重，做对比。比如topsis熵权法一条龙。如果全都用深度学习来做并不合理。总的来说，国赛不仅考验我们的数学建模能力，还考验我们的创新精神和团队合作。希望这些经验能对大家有所帮助！

机器学习在阿尔茨海默病研究中的新应用今天要跟大家分享一篇发表在《Alzheimers & Dementia》上的研究，这篇文章真是让人眼前一亮！它主要探讨了阿尔茨海默病（AD）发展过程中，小鼠模型中的微生物组和代谢物组的变化。通过这种研究方法，我们可以更深入地理解AD的病理生理机制。这篇文章有几个特别值得关注的地方：选题角度新颖 𐟌€ 这篇文章使用了小鼠迟发性AD模型作为研究对象，这个模型能很好地模拟人类晚发型阿尔茨海默病的疾病特点和进展。这样一来，我们就能更准确地研究AD的发展过程。考虑因素全面 𐟧 文章在分析时特别强调了性别、年龄和笼效应对数据的影响。这提醒我们在设计实验时要注意这些因素，尽量消除它们的干扰，从而获得更准确的结果。测序+机器学习 𐟒𛊠 这篇文章通过测序分析小鼠模型的微生物组数据，并使用了随机森林和线性混合效应模型对数据进行处理和建模。这种结合了传统测序和现代机器学习方法的研究思路，真是让人拍案叫绝！文章的题目是《AD 基因型与人类淀粉样›‹白敲入 (hAKI) 小鼠微生物组之间的性别特异性关联》，发表在2024年4月的《Alzheimers & Dementia》上，影响因子高达14.0。通过这篇文章，我们可以看到考虑性别和笼效应对小鼠AD模型研究的重要性，以及hAKI小鼠微生物组和代谢物组特定性别相关的变化。这些发现为设计微生物组相关的干预研究提供了宝贵的参考。虽然这篇文章采用的多是经典研究方法，但得益于独特的选题角度和分析思路，仍然成为了一篇高分文章。如果你也在做相关研究，不妨参考一下这篇文章的研究思路，特别是动物模型的开发部分。当然，如果你在研究过程中遇到任何问题，也可以寻求专业的帮助哦。总之，这篇文章为我们提供了一个全新的视角来看待阿尔茨海默病的研究，值得我们深入学习和借鉴！

𐟓š数据科学必读：统计方法全解析𐟓Š 𐟓ˆ统计方法是数据科学的核心，但许多数据科学家缺乏正式的统计训练。这本书从数据科学的角度出发，全面介绍了统计方法的应用。第二版增加了Python示例，指导你如何将统计方法应用于数据科学，避免误用，并提供了重要性和非重要性的建议。 𐟓ˆ许多数据科学资源虽然包含统计方法，但缺乏深入的统计视角。如果你熟悉R或Python编程语言，并且对统计有一些了解，这本书以易于访问和可读的格式弥补了这一差距。 𐟓ˆ通过这本书，你将学习到：探索性数据分析在数据科学中的关键初步步骤随机采样如何减少偏差并产生更高质量的数据集，即使对大数据也是如此实验设计原则如何给出问题的确定答案如何使用回归来估计结果和检测异常将记录分类到哪个类别的关键分类技术从数据中“学习”的统计机器学习方法从未标记数据中提取意义的无监督学习方法

机器学习样本不均衡？5个方法帮你搞定！大家好！今天我们来聊聊机器学习中一个常见但又让人头疼的问题——样本不均衡。在很多实际项目中，某一类别的样本数量往往远远多于其他类别，这给模型训练带来了不小的挑战。不过，幸运的是，我们有一些强大的工具和技术可以来解决这个问题。让我们一起来看看吧！理解问题的根源 𐟧 首先，我们需要搞清楚为什么样本不均衡是一个问题。这可能是因为数据收集的方式、标签分配的不一致性，或者是某些类别在现实场景中本来就比其他类别更为常见。只有深入了解问题的根源，我们才能有针对性地采取措施。重新采样数据 𐟔„ 一个常见的方法是重新采样数据，以确保各类别的样本数量相对平衡。下采样（undersampling）是指减少多数类别的样本数量，而过采样（oversampling）则是增加少数类别的样本数量。有许多算法和工具可以实现这一目标，比如随机欠采样和SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）。使用合适的评估指标 𐟓Š 在样本不均衡的情况下，准确率可能不再是唯一重要的评估指标。更有针对性的指标如精确度、召回率、F1分数等能够更好地反映模型在不同类别上的性能。选择适当的评估指标对于全面了解模型表现至关重要。尝试不同的算法 𐟤– 某些机器学习算法对于样本不均衡问题更为敏感，因此尝试不同的算法可能会带来更好的效果。例如，决策树、随机森林和支持向量机通常在处理不均衡数据时表现较好。引入惩罚机制 𐟒𘊥œ訮�ƒ模型时，可以通过引入惩罚机制来平衡不同类别的损失。类别权重调整和代价敏感学习是两种常见的方法，它们可以确保模型更关注于少数类别的学习。在机器学习的征程中，样本不均衡可能是一个常见的障碍，但通过深入了解问题、选择合适的方法和技术，我们能够有效地克服这一挑战。希望这些建议能够帮助你更好地处理样本不均衡问题，提升模型的性能！ 𐟚€

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