2019大数据机器学习答案2.docx

文档中的内容涉及到了大数据机器学习的一些基础理论和概念，包括模型复杂度、支持向量机、条件随机场、机器学习历史、概率图模型、EM算法、学习算法的输入、应用领域、决策树、Adaboost算法等。以下是这些知识点的详细说明： 1. **模型复杂度**：模型复杂度通常指的是模型的参数数量或结构复杂性。更大的模型复杂度意味着模型有更多的自由度来拟合数据，这可能导致训练误差降低，但可能会导致过拟合，使得测试误差增大。选项B（增大，增大）正确。 2. **支持向量机（SVM）**：SVM是一种监督学习算法，其学习策略是找到最大边距分类器，即将数据尽可能地分离，同时保持间隔最大化。SVM的目标是找到一个超平面，使两类样本的距离最大。 3. **条件随机场（CRF）**：CRF是一种用于序列标注和结构预测的概率模型，它采用马尔可夫随机场（Markov Random Field, MRF）的计算方法，考虑了整个序列的联合概率分布。 4. **机器学习的诞生**：1980年在CMU召开的第一次国际机器学习会议（ICML）标志着机器学习作为一个独立研究领域的诞生。 5. **概率图模型**：概率图模型包括贝叶斯网络和马尔科夫网络等，它们用于表示随机变量之间的条件依赖关系。概率图推断方法通常分为两大类：精确推断（如变量消去法、信念传播法、MCMC采样、变分推断法）和近似推断。 6. **EM算法**： Expectation-Maximization（EM）算法是用来处理含有隐变量的概率模型的迭代优化方法，因为它在概率模型中处理了缺失数据或不可观测数据。 7. **学习算法的输入**：学习算法通常需要的是带标签的数据，即输入是特征向量，输出是对应的标签。 8. **机器学习应用领域**：机器学习被广泛应用于许多领域，包括但不限于图像识别（如人脸识别）、语音识别、入侵检测和人工智能应用。 9. **决策树**：决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归问题，它通过一系列规则形成一个树状结构，每个内部节点代表一个特征，每个分支代表一个特征值，而叶子节点代表一个决策结果。决策树的特点包括：易于理解和解释、处理离散和连续特征、可以处理缺失值、可以进行特征选择等。 10. **Adaboost算法**：Adaboost（Adaptive Boosting）是1995年由Freund和Schapire提出的，它是一种集成学习方法，通过迭代多次弱学习器并加权组合，来构建强学习器，提高分类性能。 11. **序列最小最优化算法**（Sequential Minimal Optimization, SMO）：SMO是由Platt在1998年提出的，主要用于SVM的求解，以高效地寻找一对最优的支持向量。 12. **监督学习的目的**：监督学习的目标是学习一个从输入到输出的映射函数，而不是相反。 13. **条件随机场**：条件随机场是一种概率模型，其中随机变量Y的条件概率只依赖于X的部分有限邻域，符合马尔科夫性质。 14. **概念类**：在机器学习中，所有可能的目标概念形成的集合被称为概念类。 15. **精确推断法**：包括变量消去法、信念传播法、MCMC采样和变分推断法。 16. **监督学习方法**：主要分为生成方法（如贝叶斯网络）和判别方法（如SVM、决策树）。 17. **半监督学习的正则化方法**：包括人脸识别、语音识别和入侵检测等应用，半监督学习在有限标记数据的情况下，利用未标记数据进行学习。 18. **模型学习的最优化算法**：常见的有梯度下降法、迭代尺度法、牛顿法和拟牛顿法，这些算法用于求解模型参数的最优值。 以上就是文档中涉及的大数据机器学习的相关知识点，这些知识是机器学习和数据科学领域的基础，对于理解机器学习模型的工作原理和优化方法至关重要。