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大家好，我是晨曦。今天，我们将迎来第八期的“晨曦碎碎念”，这次的主题是机器学习，这也是讲席营中许多小伙伴非常感兴趣的话题。

考虑到大家的需求，我计划用几期内容为大家介绍一些常用的机器学习算法，并展示如何使用R语言实现这些算法。由于我也在机器学习的道路上不断探索，因此本文的内容将融入我个人的理解和经验。如果你对某些观点有不同的看法，欢迎在评论区分享你的见解。

虽然一篇文章的篇幅有限，但我希望你能利用本文提供的资源进一步提升自己的技能。对于那些有兴趣深入了解机器学习的朋友，我会提供一份包含机器学习和生物信息学高分技巧的模板资源，有兴趣的朋友可以点击了解详情并免费获取。

机器学习简介

当我们谈到机器学习时，第一个问题自然浮现在脑海：什么是机器学习？它与数据挖掘有何不同？

晨曦解读：

问题： 什么是机器学习？机器学习和数据挖掘是一个东西吗？

回答： 机器学习本质上属于人工智能领域，目的是创建能够自主解决问题的模型。例如，机器学习更像是培训员工，使其具备某种技能来解决更多问题，而不是像抚养孩子那样培养。而数据挖掘则是从大量数据中寻找隐藏的细节，类似于探索哪种汽车的性价比最高。

机器学习的应用

在进行降维、聚类和贝叶斯模型拟合等操作时，我们实际上是在应用机器学习算法。因此，为了提升我们的分析能力，机器学习是不可忽视的一部分。

机器学习的分类

接下来，我们将探讨机器学习的分类。机器学习是一个广泛的概念，其下有许多分支。以下是根据黄海广老师的授课PPT整理出的分类：

• 有监督学习
• 无监督学习
• 强化学习

我们将重点介绍有监督学习和无监督学习。

有监督学习与无监督学习

问题： 什么是有监督学习？什么是无监督学习？

回答： 有监督学习是指在训练过程中提供正确答案，而无监督学习则不需要提供正确答案。

例如，有监督学习可以理解为教会模型识别物体。我们告诉模型这是一只猫，那是一只狗，经过训练后，模型能够在没有指导的情况下自行识别新的图像。

无监督学习则类似于将一群动物分类。我们给模型一群动物，让模型自行将其分类。在这个过程中，模型并不知道每种动物的具体名称，只是通过特征进行分类。

有监督学习的分类与回归

有监督学习主要包括两个方面：分类和回归。

无监督学习的降维与聚类

无监督学习主要包括两个方面：降维和聚类。

机器学习的预测模型

问题： 什么是预测模型？

回答： 预测模型是一种通过学习历史数据来对未来数据进行预测的方法。有监督学习通常会产生预测模型。

机器学习中的分类与回归

问题： 分类和回归有什么区别？

回答： 如果结果变量可以穷举，那就是分类；如果结果变量不能穷举，那就是回归。

临床预测模型的分类

问题： 临床预测模型有哪些分类？

回答： 临床预测模型可以根据建模方法分为参数化模型、非参数化模型和半参数化模型。参数化模型主要包括线性回归和广义线性回归，非参数化模型主要包括支持向量机、KNN等。

总结

总的来说，机器学习主要分为有监督学习和无监督学习。有监督学习包括分类和回归，无监督学习包括降维和聚类。掌握这些基础知识后，我们就能更好地理解机器学习的核心概念。

下一步学习计划

接下来，我们将会学习KNN、贝叶斯、决策树、线性回归、逻辑回归、神经网络等有监督学习算法，以及PCA、K-means聚类、高斯混合模型、限制波尔兹曼机、最大期望算法等无监督学习算法。

下一期，我们将详细介绍KNN算法。

希望这篇文章对你有所帮助。如果你有任何疑问或建议，欢迎在评论区留言！

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