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介绍
这里我的关于吴恩达机器学习作业代码实现的博客，相对于我学习的那些博客（在上面写了，几乎全部免费，非常感谢大佬），在案例介绍上稍显简略，另外就是可能对于几个额外的案例实现略去了，相对而言，我在部分理论解释和推导方向稍微详细，主要是在学习时就对这方面比较关注，再就是补充了一篇关于决策树的博客。欢迎大家批评指正。
值得一提的是，我想强调一下机器学习的可推导性和严密逻辑性，换句话说，只要你有不明白的地方，比如协方差的作用是什么，反向传播的推导，你完全可以用ai来查它的数学原理，也就是你可以从数学角度来理解这些算法的原理，这在深度学习的算法中就不一定能做到了。这是我在学习时感受最深的点。
下面我再列一下各个作业的应用场景
应用场景
线性回归预测
- 经济领域：用于预测房价，根据房屋的面积、房间数量、地理位置等特征预测其价格；预测股票价格走势，通过公司的财务指标、行业趋势等因素进行股价预估 。
- 工业生产：预测产品的产量，依据原材料投入量、设备运行时间、员工数量等因素来估算最终的产量；预测生产过程中的能耗，结合生产规模、设备参数等特征进行能耗预测。
- 医疗领域：预测患者的医疗费用，根据患者的疾病类型、治疗周期、用药情况等因素进行费用预估。
线性可分逻辑回归
- 垃圾邮件分类：根据邮件的文本内容（如关键词、句子结构等）、发件人信息等特征，判断邮件是否为垃圾邮件。
- 客户流失预测：依据客户的购买频率、消费金额、在网时长等特征，预测客户是否会流失。
- 疾病诊断辅助：根据患者的症状（如体温、咳嗽程度、白细胞数量等）判断患者是否患有某种疾病（前提是特征和疾病之间存在线性可分关系）。
线性不可分逻辑回归
- 手写数字识别：对 0 - 9 这十个手写数字进行分类，手写数字的特征复杂，不是线性可分的，逻辑回归可通过添加多项式特征等方式进行分类。
- 图像内容分类：判断图像中是否包含某种物体，例如通过图像的颜色、纹理、形状等复杂特征，判断图像中是否有汽车。
- 情感分析：分析文本内容所表达的情感是积极、消极还是中性，文本的语义特征具有非线性，线性不可分逻辑回归可处理此类问题。
逻辑回归手写多分类问题
- 手写字符识别：不仅是数字，还包括字母、汉字等手写字符的分类，在手写文档电子化等场景中有应用。
- 手势识别：对不同的手势动作进行分类，例如在智能交互设备中，根据手势特征判断用户做出的不同手势指令。
神经网络正向传播
- 图像识别：在大规模图像数据集上，识别图像中的物体类别、场景等，例如 ImageNet 图像分类任务。
- 语音识别：将语音信号转换为文本，通过正向传播处理语音特征向量，输出对应的文字结果。
- 自然语言处理中的文本分类：对新闻文章进行分类（如政治、体育、娱乐等类别） ，根据文本的词向量等特征，通过神经网络正向传播进行类别预测。
反向传播
反向传播是神经网络训练的关键算法，与正向传播配合，用于优化神经网络的参数。应用场景和神经网络一致，涵盖图像、语音、自然语言处理等多个领域，旨在让神经网络通过不断学习数据特征，提升模型预测或分类的准确性。
方差与偏差
方差与偏差分析并非具体算法，而是评估模型性能的概念，应用于所有机器学习模型：
- 模型选择与调优：在选择不同复杂度的模型时，通过分析方差和偏差来判断模型是否过拟合或欠拟合。例如在决策树模型中，调整树的深度，通过方差 - 偏差权衡来确定最优深度。
- 模型集成：在集成学习中，通过组合多个模型降低方差或偏差。如随机森林通过构建多个决策树来降低方差，提升模型的稳定性和泛化能力。
SVM 支持向量机
- 文本分类：在文本分类任务中表现出色，如对新闻文本、学术论文进行分类，相比逻辑回归，在小样本数据集上能有较好的分类效果。
- 生物信息学：用于基因序列分类，根据基因序列的特征判断其所属的类别；蛋白质结构预测，通过蛋白质的相关特征预测其结构类型。
- 图像分类：在图像数据量不大的情况下，可用于图像的二分类或多分类，例如区分手写数字图像。
kmeans 聚类
- 客户分群：根据客户的消费行为、购买偏好等特征，将客户分成不同的群体，以便企业针对不同群体制定营销策略。
- 文档聚类：对大量文档进行聚类，将主题相似的文档归为一类，方便信息检索和管理。
- 图像分割：将图像中相似的像素点聚类，实现图像的分割，例如从一张自然风景图中分割出天空、树木、草地等不同区域。
PCA 主成分分析
- 数据降维：在高维数据处理中，如基因表达数据（成千上万个基因表达量构成高维数据），通过 PCA 降维，减少数据维度，降低计算复杂度，同时保留主要信息。
- 图像压缩：将图像的像素矩阵进行 PCA 变换，提取主要成分，去除冗余信息，实现图像的压缩存储，同时保证图像的主要视觉特征不丢失。
- 可视化：将高维数据映射到二维或三维空间，便于数据的可视化展示，例如在人脸识别数据中，通过 PCA 降维后在二维平面上展示不同人脸数据的分布情况。
异常检测
- 信用卡欺诈检测：通过分析用户的交易行为（交易金额、时间、地点等特征），检测异常的交易行为，判断是否存在信用卡欺诈。
- 工业设备故障检测：监测工业设备的运行参数（如温度、压力、振动频率等），发现设备运行中的异常状态，提前预防设备故障。
- 网络安全：检测网络流量中的异常数据，识别可能的网络攻击行为，如 DDoS 攻击、恶意软件传播等。
协同过滤（电影推荐系统）
- 电子商务推荐：根据用户的购买历史、浏览记录、收藏偏好等，为用户推荐可能感兴趣的商品，如淘宝、京东等电商平台的商品推荐。
- 音乐推荐：依据用户的听歌历史、收藏歌单、歌手偏好等，为用户推荐新的音乐作品，像网易云音乐、QQ 音乐的个性化推荐。
- 新闻推荐：根据用户的浏览新闻类型、阅读时长等，推荐符合用户兴趣的新闻内容，例如今日头条的新闻推送。
决策树和随机森林
- 决策树：
- 医疗诊断：根据患者的症状、检查结果等特征构建决策树，辅助医生进行疾病诊断。
- 金融风险评估：依据客户的信用记录、收入水平、负债情况等因素，判断客户的信用风险等级。
- 随机森林：
- 空气质量预测：结合气象数据（温度、湿度、风速等）、工业排放数据等，预测空气质量等级。
- 农作物产量预测：综合考虑土壤质量、降雨量、施肥量等多种因素，预测农作物的产量。