python数据分析——数据分析的数据模型_使用python进行复杂数据处理的模型图

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前言

数据分析的数据模型是决策支持系统的重要组成部分，它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供有价值的信息，以支持企业的战略规划和日常运营。数据模型的选择和应用，直接关系到数据分析的准确性和有效性，进而影响企业的决策质量和市场竞争力。

在构建数据模型时，首先要明确分析的目标和需求。不同的业务场景需要不同的数据模型来适应，例如，预测销售趋势可能需要时间序列分析模型，而优化库存管理则可能需要更为复杂的供需平衡模型。数据模型的构建过程也是一个不断迭代和优化的过程，需要根据实际数据的特点和分析结果，不断调整模型的参数和结构，以提高模型的预测能力和适应性。

同时，数据模型的应用也需要考虑数据的来源和质量。数据分析的准确性和可靠性在很大程度上取决于数据的质量。因此，在建立数据模型时，需要对数据来源进行严格的筛选和验证，确保数据的准确性和完整性。此外，还需要对数据进行预处理和清洗，以消除异常值和噪声数据对数据模型的影响。

除了数据的质量和来源，数据模型的应用还需要考虑计算资源和时间成本。大型复杂的数据模型需要高性能的计算资源和较长的计算时间，这对于企业的运营效率和成本控制都是一个挑战。因此，在选择和应用数据模型时，需要综合考虑模型的准确性和计算资源的消耗，寻找一个平衡点，以实现最佳的投资回报。

综上所述，数据分析的数据模型是企业决策支持系统的重要组成部分，其选择和应用需要综合考虑分析目标、数据质量、计算资源等多个因素。只有合理选择和运用数据模型，才能充分发挥数据分析的价值，为企业的发展提供有力支持。

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一、优化模型

优化模型能够反映企业生产经营活动中的条件极值问题,即在既定目标下,如何最有效地利用各种资源，或者在资源有限制的条件下,如何取得最好的效果。

最优化模型方法常用来解决资源的最佳分配问题,包括原材料,生产资料,人力资源的最优配置。

优化模型还可以用来最优化部门结构，生产力合理布局，物资合理调运及生产成本。此外，优化模型在工业,农业,交通运输，商业,金融，工程,管理和国防领域也具有非常广泛的应用。

优化模型的求解方法属于应用数学领域的一个重要分支,主要指在一定条件限制下,选取某种解决方案使目标达到最优的一种方法,即决策变量在给定目标函数和约束条件下,求目标函数的最大或最小值的问题。

如果按照函数分类,最优化模型可以是线性规划和非线性规划,按照时间阶段维度进行划分又可以分为多阶段动态规划和单阶段最优化,按照变量维度可以分纯整数规划,混合整数规划,纯0-1整数规划和混合0-1规划。

1.1线性优化模型

1.1.1线性优化模型定义

目标函数为线性函数并且所有约束条件也都是线性函数,则称其为线性优化模型，也称或线性规划问题。对于有n个变量和m个约束条件线性优化模型具有下述标准形式：

我们选择求目标函数的最大值,变量取值非负做为线性优化模型的标准型。关于线性优化模型的的一些基本概念如下：

1. 可行解:满足所有线性约束条件和非负条件的解,通常有无限多个。
2. 可行域:由所有可行解构成的一个集合。
3. 基解:两个或多个线性约束条件相交的解,有限个数,可以在可行域之外。
4. 基可行解:可行域中两个或多个线性约束条件相交的解,也称为顶点,为有限个数。
5. 最优解:从可行域中找出使目标函数达到最优(最大值或最小值)的那些可行解,一定来自基可行解。

在实际应用中,描述线性目标函数的最优特征除了最大值,最小值外,通常也包括最满意程度,最大化效用,最低化成本。

1.1.2线性优化模型求解算法

线性优化模型的求解是从变量的可行域中找到使目标函数达到最优值的算法。
对于一个线性优化模型来说算法求解的最终结局如下：

1. 唯一最优解
2. 有多个最优解
3. 最优解无界
4. 可行域为空
   如果出现3或4的情况，表示线性规划无解。

由于图解法最直观,对于理解线性规划的求解过程有着重要意义,而单纯形
算法最著名的迭代算法,接下来我们将重点讨论这2种方法。

1. 1.2.1图解法

我们首先对具有2个变量的线性优化模型的图解法进行介绍,由于3个变量的模型需要在3维空间作图,所以重点介绍2维平面的图解法,

步骤3:确定可行域:上图中由所有约束条件直线和直角坐标构成的多边形就是可行域,需要注意的是可行域包括所有直线和直角坐标上的值。

步骤4:绘制目标函数的等值线:由于目标函数为:130X +100Y = p我们可以将p看成是等值线的参数，也就是对于不同的p值有不同的直线，但这些直线的斜率和截距都是相等的,例如,我们可以绘制p等于1300的直线,即:130Χ + 100Υ = 1300
利用两点(0, 13)和(10,0)获得一直线。同样原理,绘制p等于1500的直线。

步骤5:决定最优解利用图解法求最优解的思路是将可行域和等值线都绘制到第一象限中,计算可行域中的哪一点具有最大的目标函数值。通过添加目标函数的等值线到可行域上，我们可以看出当等值线向第一象限的右上方移动时，目标函数值在增加,并在A点达到最优解。这是因为p等于2460的等值线与A点相交，再向上

1. 1.2.2. 单纯形法

一个几何体。在一维空间中,单纯形就是连接两个点的一条直线,在二维空间中,单纯形是由三个点形成的三角形，在三维空间中，单纯形是由四个顶点构成的四个平面金字塔图形。

接下来,我们对线性优化模型的单纯形法进行简单讨论。单纯形是指由所有线性约束条件构成的可行域,其几何意义是在N维空间中,由N+1个点连接起来的对于有n个变量和m个线性约束函数的线性优化模型的最优解的求解过程,是在由m个约束函数和变量非负约束构成的可行域（单纯形）上进行迭代，所以称其为单纯形法。如果将m个不等式约束转换为等式约束，这时变量总数就等于n+m个，方程个数等于m。从n+m个变量中任选n个变量并让它们等于0，我们就得到一个m个变量和m个方程的联立方程组,求出的解就是一个基解。

那么基解的总数如何计算,这是一个数学组合问题,等于从n+m个变量中选取n个变量的组合数,例如,从3个变量中选取2个变量的组合数等于3,从5个变量中,选取2个变量的组合数等于10,我们可以用组合公式来计算基解。当n和m非常大时,基解数量也非常大，例如，当n=20和m=10时，基解数量可到百万级别。所以，基解是有限个数,但它的数量可以非常大。

从变量非负条件来考虑,我们只关心可行基解。从几何角度来看,线性方程组的可行基解对应着可行域的一个顶点。由于线性规划问题的最优解一定是出现在可行域的某个顶点，所以单纯形算法只关心可行基解。

对于多维空间，我们无法通过几何方法直接观察到单纯形的顶点，但是利用线性代数的知识,我们能够设法计算出单纯形顶点的坐标及对应目标函数值。所以,我们将通过线性方程组的基可行解来记录,描述和分析目标函数和约束函数在单纯形顶点的情况。

因为线性规划问题的顶点或可行基解的个数是有限的,所以我们只需要逐个比较每个顶点处的目标函数值的大小就能够找到最优解，这种方法称为枚举法，当可行基解非常多时,这种方法是不可取的。
单纯形算法的核心思想是在所有顶点上寻找最优解的时候,用一种最聪明的方式以避免遍历所有顶点,而只需通过非常少的迭代就可以找到最优解,该方法被证明是非常有效的。

具体来说,单纯形迭代是从一个初始可行基解开始,然后根据一种称为高斯变换的迭代规则从一个可行基解到另一个可行基解,并比较它们的目标函数值,直到找到最优解为止。

由于许多计算机软件都支持单纯形法,我们可以利用某一种计算机软件,例如，EXCEL中的规划求解功能来对线性优化问题进行求解。

提示：可以选择观看一些视频教程来了解单纯形法

1.1.3 线性优化模型的应用

线性优化模型在生产管理，交通网络，物流配送，市场营销和项目评价方面都具有非常广泛应用。以下通过一个管理问题的实例,介绍如何应用线性优化模型解决成本管理问题。

1.2非线性优化模型

1.2.1非线性优化模型定义

非线性优化模型是指一个优化模型中的目标函数或约束条件有一个或几个非线性函数,非线性优化模型是数学优化领域中的一个重要分支。近年来,随着计算机的发展,非线性优化模型在生产优化和定价决策领域,在工厂位置的优化选址方面,在金融行业的投资组合管理方面都具有非常广泛的应用。

标与决策变量之间的函数关系，称之为目标函数。然后将各种约束条件加以抽象，得出决策变量与约束之间的函数关系满足的一些等式或不等式,称之为约束条件。
非线性优化模型的标准形式为:

满足约束条件的点称为非线性优化模型的可行解。全体可行解组成的集合称为模型的可行域。
对于一个可行解x*，如果存在x的一个邻域，使目标函数在x处的值f(x*)优于（指不大于或不小于取决于优化方向）该邻域中任何其他可行解处的函数值，则称x为非线性优化模型的局部最优解。
如果f(x)优于可行域中所有可行解处的目标函数值,则称x*为非线性优化模型的全局最优解。实用非线性规划问题要求全局最优解,而现有的算法大多只是求出局部最优解。

1.2.2非线性优化划模型求解方法

一般说来,非线性优化模型的求解要比线性优化困难得多。而且非线性优化模型的算法不象线性优化有单纯形法这一通用方法,非线性优化目前还没有适于各种问题的通用算法,各种非线性优化的求解方法都有自己特定的适用范围。
非线性优化模型的算法涉及到的微积分知识较多,常见解法包括以下步骤:

1. 一是,将有约束条件的模型转化为无约束模型。
2. 二是,针对无约束非线性模型的多维变量算法。
3. 三是,一元函数在一个区间上的最优值的算法,多维最优化方法都依赖于一维最优化。

1. 2.2.1有约束非线性模型算法

对于前面定义的一般非线性规划模型,

1. 其求解方法中最著名的是拉格朗日法,它是将有约束非线性模型转化为无约束模型，并通过求拉格朗日函数的驻点来求解。
2. 第二种方法是制约函数法，又分两类，一类叫罚函数法，也称外点法，它的基本思想是把约束问题转化为一系列无约束优化问题,进而用无约束优化方法去求解。
3. 另一类叫障碍函数法,也称内点法。它们都是将有约束非线性模型转化为一系列无约束问题来求解。
4. 第四种求解方法是近似算法，将非线性模型转化为一系列线性规划求解，或将非线性模型转化为一系列二次规划问题求解。

第三种求解非线性模型的算法是可行方向法,这类算法通过逐次选取可行下降方向去逼近最优点的迭代算法。

1.2.2.2 无约束非线性模型算法

虽然现实中非线性规划大多是有约束的,但许多约束最优化方法可将有约束问题转化为若干无约束问题来求解。
无约束最优化方法一般是基于一维搜索的迭代算法。这类迭代算法可分为两类。

1. 一类需要用目标函数的梯度,称为解析法。
2. 另一类不涉及梯度,只用到目标函数值，称为直接法。

无约束线性模型求解迭代算法的基本思想是在一个近似点处，选定一个有利搜索方向,沿这个方向进行一维搜索,得出新的近似点。然后对新点继续搜索,如此反复迭代，直到满足预定精度要求为止。

那么如何确定搜索方向是算法的核心课题之一,也就是说不同的方向对应不同的算法。利用一阶和二阶导数的解析型的算法有梯度方向和牛顿方向。以负梯度方向作为搜索方向的算法称“最速下降法”,但收敛速度较慢,而以牛顿法方向作为搜索方向的算法的算法称为牛顿法,其收敛速度快,但不稳定,需要计算二阶的汉斯矩阵,计算较困难。

依据梯度法和牛顿法改进的算法有共轭梯度法和变尺度法。共轭梯度法具有收敛较快,算法效果较好。变尺度法是一类效率较高的方法,其中DFP方法,是最常用的方法。

1.2.2.3一维最优化方法

指寻求一元函数在某区间上的最优值点的方法。这类方法不仅有实用价值,而且大量多维无约束最优化算法都依赖于一系列的一维最优化。常用的一维最优化搜索有解析解法和数值解法二大类，具体搜索方法有黄金分割法，切线法，插值法、斐波那契法。

1. 黄金分割法适用于[a, b]区间上的任何单峰函数求极值问题,其基本思想是在搜索区间中通过逐次比较其函数值,按黄金分割比例逐步缩小搜索区间,最终得出近似最优值点。
2. 切线法，也称牛顿法，是针对单峰函数求极值。其基本思想是在一个迭代点附近将目标函数的导函数线性化,用该线性函数的零点作为新的迭代点,逐步迭代去逼近最优点。
3. 插值法，也称多项式逼近法。其基本思想是用一个多项式，通常用二次或三次多项式去拟合目标函数。

1.2.3非线性优化模型的应用

非线性优化模型在工程设计,交通运输,经济管理,投资组合管理和军事指挥等方面具有广泛的应用,特别是在“最优设计”方面,它提供了数学基础和计算方法,因此有重要的实用价值。

例如,一个企业如何在现有资源,通常认为是人力,物资或资金,的情况下合理安排生产计划，以取得最大的利润。

二次优化模型是一类特殊的非线性优化模型,它的目标函数是二次函数,约束条件是线性关系。或者它的目标函数是线性函数,约束条件是二次函数关系。

求解二次优化模型的方法很多,最简便易行的是依据库恩-塔克条件,并在线性优化的单纯形法的基础上加以修正。

在金融行业,各类投资机构利用非线性优化的二次优化模型来确定投资比例并构造最优资产组合。在现实投资环境中,无论如何构造资产组合,都将面临收益和风险的选择,资产组合管理者希望达到两个主要目标:

1. 使投资组合收益的期望达到最大值。
2. 使投资组合的风险达到最小值。

在实际情况中,这两个目标相互抵触,属于投资者困境问题。也就是说,为了取得投资组合较高的期望
收益,需要承担较大的风险值。相反,为了规避风险,投资组合收益的期望值也将会被减少。投资组合管理者需要在收益和风险之间进行权衡。

1.3案例

二、统计推断

统计推断是研究如何利用带有随机性的样本数据,根据条件和假定,以概率形式表述来推断总体特征的统计方法。例如,为了了解一个地区的人口结构特征,不可能对每个人的特征都进行访问调查。又如,为了对产品的质量进行检验,不可能对每个产品都进行测试。

这就需要抽取部分样本(人或产品)进行研究,如何通过这组样本信息,对总体特征进行估计,也就是如何从局部结果推论总体的方法。通常称这种方法为总体参数估计,这也是推断分析要解决的问题。
通过样本统计量来估计总体分布所含未知参数值,也就是通常所说的点估计。

当总体的某个性质不清楚时,我们希望利用一个量化数值作为估计值,以帮助了解总体的这个性质。在本节中我们将讨论方差分析,最小二乘方法,以及最大似然方法。

三、方差分析

方差分析通过样本数据能够一次性比较两个及两个以上总体均值是否有显著性差异。从定义上看,方差分析是分析数据间均值的差异,称其为“方差分析”是因为关于均值差异的结果是通过分析方差得到的。

先来看一个方差分析的应用场景。假如一个企业产品部门调研用户对其不同定价的三种产品A, B,和C的满意度,评估3种产品的满意度差异。随机挑选一部分用户,然后把这些用户分成三组,分别评估A, B,C产品。在获取数据之后,分析3组用户的满意度水平。哪组平均满意度高,就说明哪个产品定价策略有效。

这样得出的结论是否存在某种偏差？答案是肯定的，出现偏差的来源是每组用户都是随机挑选的,有可能高价值用户都集中出现在某一组中,造成这组的效果更好。为了排除这种结果偏差，就需要使用方差分析去做，最终获得更严谨，更有说服力的结论。
按照自变量的数量,我们可以把方差分析分为

1. 单因素方差分析,
2. 双因素方差分析及多因素方差分析,即多变量方差分析。

3.1单因素方差分析

以单因素方差分析为例介绍方差分析基本原理,首先看方差分析中专用名词的定义情况。

1. 因素:方差分析的研究变量,例如,治疗过程中的药物浓度就是因素
2. 水平：因素中的内容称为水平，假设药物浓度有低浓度，中浓度和高浓度，都是因素的取值水平。
3. 观测值：在因素的不同水平下得到的具体样本数据为观测值。由于不同水平代表一类总体,不同水平下得到的观测值便可以视作样本，样本观测值的个数可以视作样本容量，不同水平得到的样本观测值的个数可以不同。
4. 控制因素:指影响观测值的因素,控制因素(药物浓度)的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。

经典的单因素方差分析模型(ANOVA）能够支持k个水平（k组），且每个水平都具有n个样本观察值。在这个模型中,我们计算三个方差,分别为总方差,组间方差和组内方差,而且总方差等于组间方差加上组内方差。组内方差代表的是偶然因素造成的数据误差,组间方差代表的是因素的不同水平造成的数据差异。

如果因素的不同水平对于数据总体没有影响，那么组间方差与组内方差没有显著性差异，如果因素的不同水平对于数据总体有影响，组间方差和组内方差就会有显著性的差异。

用组间方差除以组内方差，得到F统计量的值，其分布服从F分布。通过F分布计算F统计量值对应的显著概率p值。当p值大于假设检验中给定的显著性水平a时,说明组间方差和组内方差没有显著性差异，也就是说因素的不同水平对于数据总体没有影响。反之,当p值小于假设检验的显著性水平a时,说明因素的不同水平对于数据总体有影响。用数学记号来表述如下。假设单个因子A有k个水平，记为：A, A2,…, A每个水平可看作是一个总体。从每个总体中随机抽取n个样本,这样我们可以将样一本表示为：i = 1,2,…k, j =1,2,…,n

建立方差分析的假设如下:

如果原假设成立，则说明因子A的各水平对应的均值无显著差异，否则存在有显著差异。

3.2单因素方差的应用

下表列出了5种常用抗生素注入到牛的体内时,抗生素与血浆蛋白质结合的百分比。在a =0.05显著性水平下检验结合百分比的均值有无显著差异。设各总体服从正态分布，且方差相同。

可以看到,抗生素为因素，不同的5种抗生素就是这个因素的5种水平,假设除抗生素这一因素外，其他的一切条件都相同。检验的指标是抗生素与血浆蛋白质结合的百分比。检验的目的是要考察这些抗生素与血浆蛋白质结合的百分比的均值有无显著性差异。

由于因素A (抗生素)有5个水平,分别对应5个总体。在每个水平下进行了4次试验，得到每个总体的样本值。

四、线性回归模型

在统计推断中,线性回归是指利用最小二乘方法对一个或多个自变量(用来进行预测的变量)和一个因变量(被预测的变量)之间关系进行线性函数建模的一种分析方法。这种线性回归函数是由一个或多个回归系数作为模型参数的线性组合。在只有一个自变量的情况下,称为一元线性回归,如果大于一个自变量,称为多元线性回归。

线性回归模型通常利用最小二乘方法来拟合,通过最小二乘估计可以方便地求得线性回归模型的所有未知参数,并使得回归模型满足数据的残差的平方和最小。最小二乘估计还可用于曲线拟合,其他一些优化问题也适用最小二乘法。

4.1线性回归模型定义

在线性回归模型中，因变量总是一个,只有一个自变量的线性回归方程代表一条直线。如果包含两个或以上自变量,则称作多元线性回归。

设自变量个数为n,以y表示因变量,以x=(x1,x2…xm)表示自变量,则多元线性回归模型的表达式如下:
y = βo+ βιx + β2x2 +,., + β,x

当n=1时，模型为一元线性回归：y= α+ βx

从应用的角度上讲，多元线性回归的实践应用更广泛一些,一个自变量的情况很少。以一元线性回归为例来说明如何根据样本数据并利用最小二乘方法求参数。最小二乘法是对已知的样本数据进行最优拟合,然后通过拟合出的线性回归方程进行预测分析。

4.2.线性回归模型应用

由于线性回归模型能够清晰地展现因变量和自变量之间的线性关系,例如,对于n个变量的模型，当其他n-1个变量保持不变时，其中一个变量每增加一个单位,因变量的改变值,所以线性回归模型有着很广泛的应用场景,具体来说有3个方面。

首先,线性回归模型可以用于预测。当我们关心的因变量是连续变量,并与它的影响因素之间有线性关系时,可以用线性回归进行建模。例如,为了预测信用卡用户生命周期价值时,可以建立其与用户所在区域的平均收入、年龄、学历、收入之间的线性模型,预测信用卡用户的生命周期价值,然后给用户评级。

其次,线性回归模型用来解释影响因变量的原因。当我们想通过温度,湿度,季节，是否周末，是否节假日，总用户数这些因素预测共享单车租赁量时，可以建立线性回归模型,以上述因素作为自变量作为输入变量,以租赁量作为目标变量进行建模,用来了解这些因素对目标变量的影响。

第三,实验效果评估。当进行2组实验时,假定我们有两组无差异的样本数据,在建立线性回归模型后,为一个实验组增加变量,另外一组不增加,通过检验参数的显著性即可得到不同策略的效果。

五、最大似然估计

最大似然估计属于点估计的参数估计方法之一,提供了一种用样本数据来估计总体参数(假设总体的分布已知)的方法,所谓“模型已定,参数未知”情况下,求未知参数的方法。

最大似然估计原理是建立在概率论基础上。考虑下述例子,假设一个箱子中共有100个球,分为白颜和黑色。已知它们两者的比例是1:99。目标是估计箱子中哪种颜色的球是99个。随机抽取一个球，假如是白球，那么大概率箱子中有99个白球。当然也有可能箱子中有99个黑球,只有1个白球,正好被抽到了,但是这种情况的概率非常小。

总结来说,通过一次或多次试验,观察抽样结果,利用试验结果得到某个参数值能够使样本出现的概率为最大,则称为极大似然估计。更加通俗来说,就是利用已知的数据样本信息,反推最大概率导致这些样本结果出现的模型参数值。

综上所述,求解最大似然估计的一般步骤如下:

1. 写出似然函数
2. 如果无法直接求导的话,对似然函数取对数
3. 求导数
4. 求解模型中参数的最优值

通过下面的例子来说明如何利用最大似然估计来估计总体参数。
例: 假设一个企业准备估计产品的次品率p,为了方便描述,设:

然函数一阶导数，求解获得：p= 0.3所以,使用0.3作为产品次品率的估计值。

六、机器学习

机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论,统计学,优化理论,计算机科学多门学科。机器学习模型专门研究计算机算法怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

机器学习算法是人工智能核心算法,是使计算机具有智能的根本途径。近些年以来,机器学习算法在计算机图像识别和语音识别领域获得快速发展。

可以从下面几个方面来理解机器学习。第一,机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。第二,机器学习是对通过历史数据自动改进的计算机算法的研究。最后,机器学习是用数据或以往的经验,通过计算机程序优化目标获取数据之间的规律。

那么,如何定义一个机器学习模型?任何一种机器学习模型都应当回答以下3个问题。

1. 谁在学习?
2. 学习什么内容？
3. 从哪里学习?

这3个问题的答案分别为：

1. 一个计算机程序在学习
2. 感兴趣的领域
3. 从数据源(信息源)中学习

计算机程序可以是Excel，R，或Python编程语言。机器学习需要一个数据环境,通常称为数据集。机器学习算法通过对这些数据进行学习(称为训练)来发现数据中可能存在的规律,进而生成某种模型并在未来用这个模型对新产生的数据进行预测分析。

数据集通常为一些应用的历史数据。在一个数据集中,应当包括数据的特征与目标,即输入与输出，其中目标是事先人为标注或计算出来的。因为只要是历史就有答案。

算法的训练是在数据集上进行的，训练完成后，通常是输出一个学习后的模型,表现为某种函数或是参数形式。利用数据集中的部分或全部数据就可对完成训练模型的检验和评估并验证其有效性和各种误差。当新的数据到来时,可以根据这个训练好的模型进行预测。

机器学习算法作为一种数据分析或数据挖掘工具，机器学习能够做什么，不能够做什么？机器学习算法能够证明数据之间存在的某种关联关系，精准性指标和错误率指标则度量这种关联。但是我们也必须了解,机器学习算法本身对为什么出现这种结果无法解释。

所以说机器学习能够证明数据之间存在的关联关系，但无法解释为什么会有这种因果关系。从以上这种关系来看,机器学习是一种理想的数据挖掘工具,将人类从繁琐和复杂的工作中解放出来。

6.1机器学习模型的类别

目前，机器学习的大类主要分为监督学习和无监督学习。监督学习根据现有的数据集,了解输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系,训练得到最好的模型。在监督学习中,训练数据既有特征又有标签。通过训练,机器可以找到特,征和标签之间的联系,并在面对没有标签的数据时预测标签。

所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。回归和分类算法的区别在于输出变量的类型不同。连续变量输出称为回归,或者说是连续变量预测,而离散变量输出称为分类,或者说是离散变量预测。
监督学习中著名算法主要有朴素贝叶斯算法，决策树算法，线性回归算法，逻辑回归算法和神经网络算法。

有些问题,并不知道答案,无监督学习是根据他们的性质自动分为许多小组,每个组的问题都有相似的性质,与监督学习相比,无监督学习更像是自学,在没有标签的条件下,让机器学会自己做事。

无监督学习是和监督学习相对的另一种主流机器学习的方法,无监督学习是没有任何的数据标注，只有数据本身。事先不知道样本的类别，通过某种办法，把相似的样本放在一起归为一类。

主流的无监督学习算法有聚类算法，降维算法和关联规则挖掘算法。聚类算法是根据相似性将数据点分组成簇，k-means聚类是一种流行的聚类算法。

降维算法降低了数据的维数,使其更容易可视化和处理,主成分分析是一种降维算法,将数据投影到低维空间,可以用来将数据降维到其最重要的特征上。

关联规则挖掘算法算法用于查找关联、频繁项集和顺序模式, Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法,抗也是最经典的算法。

七、分类模型

分类模型是一种监督学习算法，通过学习与训练已带有标签的数据集，从而预测新数据所属类别的分类算法,它是属于一种有监督的学习。分类模型与之前讨论过的回归模型有一定的相似之处,两者都可以对数据进行学习,并进行预测。

分类模型与回归模型的不同之处在于回归模型通常用于预测连续型变量,例如，销售额，广告投放额。分类模型用于预测类别型的变量，分类的任务是找到一个函数关系,把观测值匹配到相关的二个或多个类别上,例如,在二分类中,必须将数据分配在两个类别中。

分类模型的主要使用场景有信用评分,垃圾邮件预测,医疗诊断和用户行为预测。分类模型的算法是将过去已经分类好的类别数据给到机器,让它学习和调练,从而可以预测新数据的类别。

八、贝叶斯分类模型

概率论是诸多分类算法的数学基础,而贝叶斯决策理论又属于概率论中的一个重要分支。

什么是贝叶斯分类算法?贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合,都可以运用贝叶斯分类算法,该算法能运用到大型数据库中,而且方法简单,分类准确率较高,运行速度快。

我们讨论贝叶斯分类算法的基本原理。假设我们已知某种二元分类,记为H1和H2,二元分类的例子非常多,例如,在一条海产品收集和加工生产线上识别鲈鱼和三文鱼,并将它们分别放置到各自的类别中进行加工。

设H为一个分类变量，定义：
H=H1，表示H属于类别H1
H=H2，表示H属于类别H2
那么,根据贝叶斯定理,分类变量H的先验概率是指根据以往经验和历史数据得到的概率分布,将其分别表示为: P(H1)和P(H2),并有: P(H1)+P(H2)=1。在猜错成本为零的假设条件下,这时仅仅依据先验概率的贝叶斯类决策为:
如果P(H1）大于P（H2）， 那么选择类别为H1
如果P(H2)大于P（H1）， 那么选择类别为H2

我们如何评价这个分类模型?如果, P(H1)=0.65, P(H2)=0.35,其结果是我们总是选择类别H1。如果P(H1)=P(H2)=0.5,那这个分类是非常不好的,因为在这种情况下我们可以随机选择类别。出现这些情况,是因为没有更多信息,无法做出更好的分类决策。

在上述关于两种鱼的分类中,分类特征或观察变量可以是鱼的长度,重量,或表面光亮程度,这些特征都是可以通过具体观察获得并且可以量化。

特征向量X代表一个样本的量化结果。由于一个样本只能属于一个类别,即一个特征向量X和一个具体的类别H具有一定关系。而这种关系,可以用条件概率来描述,所以,根据类别变量,可以定义以类别为条件下单个特征的条件概率:

P(x | Hk), k = 1,2

它描述了对于一个给定的类别的条件下,特征x的密度函数。

在先验概率的基础上，再加上类别的条件概率,能否改进分类决策？为此，我们需要定义后验概率,它是对于给定的特征x,类别状态H的条件概率,也就是当已知特征×出现后,该样本属于类别H的条件概率:P(H |x), k = 1,2后验概率与先验概率的区别在于,先验概率不依赖特征x,而后验概率依赖特征x。所以，利用后验概率我们可以直接进行分类，给定一个特征×的样本（也就是观察了这个样本的某个特征,例如鱼的光洁度),属于某个类别的条件概率值可以作为分类的依据。
P(Hx | x) =P(x |H+)P(Hk)/P(x),k = 1,2

由于样本属于哪个类别的概率与P（×)无关，所以上式就等价于：
相对于仅仅依赖先验概率的分类决策,基于后验概率的分类决策可以通过条件概率来改进分类决策过程。下面我们讨论贝叶斯分类的两个特例:

1. 如果,两个类别的条件概率相等,则分类仅仅依赖于先验概率。
2. 如果先验概率服从均匀分布,则分类仅仅依赖于类别的条件概率。
   所以,贝叶斯分类算法依赖先验概率和类别的条件概率,贝叶斯公式将两者结合,最终优化了贝叶斯分类算法。

8.1贝叶斯分类模型例子

九、聚类模型

聚类与分类的不同在于,聚类所要求划分的类别是未知的。聚类是将数据分类到不同的类的一个过程，所以同一个类中的数据记录有较大的相似性，而不同类间的数据记录有较大的相异性。
从机器学习的角度讲，这时的类别相当于隐藏模式。聚类算法就是搜索类别的无监督学习过程。与分类算法不同,无监督学习不依赖预先定义的带类标签的训练数据,需要由聚类学习算法自动确定标签,而分类学习的数据具有类别标签。

聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。不同的聚类算法,常常会得到不同的结论。

相对分类算法，聚类算法不需要知道要将数据集划分成几个类别。由于数据集中的记录都没有标签,聚类算法不存在训练过程,聚类算法的结果是将数据集划分成若干个不相交的子集。在子集内部,数据记录的相似度较大,而在子集之间,数据记录的相似度较小。

从实际应用的角度看**,聚类分析是数据挖掘的主要任务之一**。而且聚类作为一个独立的工具能够获得数据的分布状况,观察每一个类别数据的特征,集中对特定的聚类集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法,例如,分类算法的预处理步骤。

接下来，我们来讨论一个最常用的聚类算法，k均值聚类算法。k均值聚类是最著名的划分聚类算法,由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据集和需要的聚类数目k,该算法根据某个距离函数反复把数据分入k个类别中。

k均值聚类是通过判断数据之间的相似度来进行的,而相似度完全可以用空间





如果再重复迭代一次，参考向量将不发生变化，也就是收敛了。而上述参考向量就是二个类别中所有点到中心距离的平均值。

K均值聚类算法存在一定的局限性。因为k均值聚类的迭代算法是属于局部最优化方法,其迭代结果高度依赖于初始值。可以尝试利用不同的方法来选择初始参考向量：

1. 从数据集中随机选择k个数据。
2. 先计算数据集的均值,再加上小的随机数来构成k个数据。
3. 计算数据集的主成分并将其分成k个相等的区间，再将数据分成k组,然后计算各组的均值作为初始参考向量。

由于不同的初始参考向量将产生不同的聚类效果,从而可以选择我们满意的聚类效果。k值是事先给定的,在开始处理数据前, k值是未知的,不同的k值导致不同的聚类结果。

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总结

最优化模型是指在特定的约束条件下，通过数学方法求解目标函数的最大值或最小值。最优化模型主要应用于工程、经济、管理等领域中对资源进行优化配置的问题，例如最大利润、最小成本、最高效率等。
而统计模型则是利用统计学原理和方法对数据进行建模和分析。统计模型广泛应用于自然科学、社会科学、医学等领域中，例如对人口结构、气象变化、经济增长等进行预测和解释。
推断模型是一种基于已知数据和事实进行推断的模型。它的主要目的是通过从现有数据中推断出新的结论或关系。推断模型通常使用统计学方法来分析数据，并根据已知的概率分布来预测未来的结果。推断模型的一些常见应用包括风险评估、金融预测、流行病学研究等。
机器学习模型则是一种通过训练数据来自动识别模式和规律的模型。机器学习模型的主要目的是对未知数据进行预测，而不是仅仅推断出数据之间的关系。机器学习模型的训练过程通常基于大量的数据和算法，通过这些数据和算法来学习如何进行预测。机器学习模型的一些常见应用包括图像识别、自然语言处理、推荐系统等。