系列文章目录

第一章 【机器学习】初识机器学习

第二章 【机器学习】【监督学习】- 逻辑回归算法 (Logistic Regression)

第三章 【机器学习】【监督学习】- 支持向量机 (SVM)

第四章【机器学习】【监督学习】- K-近邻算法 (K-NN)

第五章【机器学习】【监督学习】- 决策树 (Decision Trees)

第六章【机器学习】【监督学习】- 梯度提升机 (Gradient Boosting Machine, GBM)

第七章 【机器学习】【监督学习】-神经网络 (Neural Networks)

第八章【机器学习】【监督学习】-卷积神经网络 (CNN)

第九章【机器学习】【监督学习】-循环神经网络 (RNN)

第十章【机器学习】【监督学习】-线性回归

第十一章【机器学习】【监督学习】-局部加权线性回归 (Locally Weighted Linear Regression, LWLR)

第十二章【机器学习】【监督学习】- 岭回归 (Ridge Regression)

十三、【机器学习】【监督学习】- Lasso回归 (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)

十四、【机器学习】【监督学习】- 弹性网回归 (Elastic Net Regression)

十五、【机器学习】【监督学习】- 神经网络回归 

十六、【机器学习】【监督学习】- 支持向量回归 (SVR)

十七、【机器学习】【非监督学习】- K-均值 (K-Means) 

十八、【机器学习】【非监督学习】- DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)十九、【机器学习】【非监督学习】- 层次聚类 (Hierarchical Clustering)二十、【机器学习】【非监督学习】- 均值漂移 (Mean Shift)

二十一、【机器学习】【非监督学习】- 谱聚类 (Spectral Clustering)​​ 

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目录

 系列文章目录

一、非监督学习

（一）、定义

（二）、训练流程

（三）、基本算法分类

 二、 自编码器 (Autoencoders)

（一）、定义

（二）、基本概念

（三）、训练过程

（四）、特点

（五）、适用场景

（六）、扩展

三、总结

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一、非监督学习

（一）、定义

非监督学习是一种机器学习方法，它处理的是没有标签的数据集。与监督学习不同，非监督学习算法不需要知道数据的正确分类或目标值。它的目标是通过数据内部的结构和模式来推断出有意义的信息，如数据的分布、聚类、降维或异常检测等。

（二）、训练流程

        非监督学习的训练流程通常包含以下几个步骤：

1. 数据准备：收集和预处理数据，可能包括数据清洗、缺失值处理、数据标准化或归一化等。

2. 模型选择：根据问题的性质选择合适的非监督学习算法。

3. 参数初始化：初始化模型的参数，这一步对于某些算法至关重要，如K-means聚类。

4. 模型训练：使用无标签数据训练模型，寻找数据中的结构或模式。这一过程可能涉及到迭代优化，直到满足某个停止准则，如收敛或达到预定的迭代次数。

5. 结果评估：评估模型的结果，这通常比监督学习更具有挑战性，因为没有明确的“正确答案”。评估可能基于内在指标（如聚类的紧凑度和分离度）或外在指标（如与已知分类的比较）。

6. 应用模型：使用训练好的模型对新数据进行分析或预测，如对新数据进行聚类或降维。

（三）、基本算法分类

        非监督学习算法可以大致分为以下几类：

1. 聚类算法：用于将数据点分组到不同的簇中，常见的算法有K-means、层次聚类、DBSCAN、Gaussian Mixture Models等。

2. 降维算法：用于减少数据的维度，同时尽可能保留数据的结构信息，常见的算法有PCA（主成分分析）、t-SNE（t-分布随机邻域嵌入）、自编码器等。

3. 关联规则学习：用于发现数据集中项之间的关系，如Apriori算法和Eclat算法。

4. 异常检测算法：用于识别数据集中的异常点或离群点，如Isolation Forest、Local Outlier Factor等。

5. 自组织映射（SOM）：一种神经网络模型，用于数据可视化和聚类，可以将高维数据映射到低维空间中。

6. 生成模型：如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN），它们可以生成类似训练数据的新样本。

非监督学习在很多场景中都有广泛应用，如客户细分、图像识别、自然语言处理、生物信息学和推荐系统等。由于其灵活性和在处理大量未标注数据时的优势，非监督学习是数据科学和人工智能领域的重要组成部分。

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 二、 自编码器 (Autoencoders)

（一）、定义

自编码器是一种无监督学习的人工神经网络，主要用于数据压缩和特征学习。它的核心思想是通过训练一个神经网络来学习数据的高效表示（编码），然后再通过解码器将这些表示重构回原始数据的近似形式。自编码器的主要目标是让输出尽可能地接近输入，同时在中间层（隐藏层）保持较低的维度，这样中间层就能捕获输入数据的关键特征。

（二）、基本概念

• 编码器：自编码器的第一部分，它负责将输入数据转换成一个较低维度的表示，通常称为编码或隐状态。
• 解码器：自编码器的第二部分，它接收编码器产生的隐状态，并尝试重建原始输入数据。
• 损失函数：自编码器训练过程中使用的损失函数通常衡量的是重建数据与原始输入之间的差异，常用的是均方误差（MSE）或交叉熵（CE）。

（三）、训练过程

自编码器的训练过程涉及多个步骤，其目的是为了学习到数据的有效表示，并能够从这个表示中重构出原始数据的近似值。下面是对这一过程的详细解释：

初始化网络结构

1. 构建网络：设计自编码器的结构，包括编码器和解码器两部分。编码器将输入数据压缩成低维表示，而解码器将这个低维表示重构回接近原始输入的高维数据。
2. 初始化权重：为网络中的所有连接权重赋予初始值，通常是随机初始化，如采用Glorot均匀初始化或He初始化。

前向传播

1. 输入数据：将一批训练数据送入自编码器的编码器部分。
2. 编码过程：编码器通过一系列的线性和非线性变换，将输入数据压缩成一个低维的隐状态（编码）。这个过程通常涉及到多层神经网络的前向传播，每层都对输入应用权重矩阵和偏置项，然后通过激活函数（如ReLU、tanh等）。

解码过程

1. 解码过程：解码器接收编码器产生的隐状态，然后通过逆向的变换过程试图重建原始输入。这同样涉及到多层神经网络的前向传播，最终输出一个与原始输入形状相同的重构数据。

损失计算

1. 计算损失：使用损失函数（如均方误差MSE或交叉熵CE）来评估重构数据与原始输入之间的差异。损失函数衡量了自编码器重构能力的好坏。
   • 对于连续值数据，如图像像素值，可能使用MSE。
   • 对于离散值数据，如分类标签，可能使用交叉熵。

反向传播与权重更新

1. 反向传播：通过计算损失函数关于每个权重的梯度，利用链式法则执行反向传播算法。这一步骤将损失信号从输出层逐层传回至输入层，以便更新每一层的权重。
2. 权重更新：根据计算出的梯度和选择的优化算法（如梯度下降、Adam、RMSprop等），调整网络中的权重和偏置项，以减小损失函数的值。

迭代训练

1. 重复训练：上述步骤构成了一次前向传播和反向传播的过程，称为一个训练周期（epoch）。整个训练过程会重复多个周期，直到网络权重收敛或者达到预设的训练轮数。

超参数调整

1. 监控与调整：在训练过程中，通常需要监控损失函数的变化趋势，以及潜在的过拟合现象。根据训练效果，可能需要调整学习率、批次大小、网络结构或其他超参数，以优化模型性能。

模型保存与评估

1. 保存模型：一旦训练完成，模型的最终权重会被保存下来，以便在未来的任务中使用。
2. 模型评估：使用未见过的测试数据集评估模型的泛化能力，检查模型是否能够有效地编码和重构新数据。

通过上述步骤，自编码器能够学习到数据的内在结构，并在一定程度上理解和生成类似的数据。这一过程对于数据降维、特征学习、异常检测、去噪以及生成新数据样本等方面都有着重要的应用价值。

（四）、特点

• 降维：自编码器可以用于数据降维，将高维数据映射到低维空间，同时保留数据的主要特征。
• 特征学习：自编码器能够学习数据的内在表示，这些表示可以用于后续的监督学习任务。
• 去噪：通过训练自编码器去除输入数据中的噪声，提高数据质量。
• 生成模型：某些类型的自编码器，如变分自编码器（VAE），可以作为生成模型，用于生成新的数据样本。

（五）、适用场景

自编码器（Autoencoder, AE）是一种无监督学习方法，广泛应用于多种场景中，其核心能力在于能够学习输入数据的有效表示，并基于此表示重构输入数据。以下是自编码器的一些典型应用场景：

1.特征学习与提取:

• 图像处理: 在计算机视觉任务中，自编码器可以用于学习图像的紧凑表示，提取图像的关键特征，用于后续的分类、识别或聚类任务。
• 音频分析: 对音频信号进行特征提取，用于音乐生成、语音识别或噪声消除。

2.数据降维:

• 高维数据可视化: 将高维数据转换为低维表示，便于可视化和理解复杂数据集的结构。
• 主成分分析替代: 作为PCA的非线性版本，自编码器可以捕捉更复杂的非线性关系，用于数据降维。

3.异常检测:

• 系统监控: 在IT系统、工业设备或网络流量监测中，自编码器可用于检测异常行为或故障模式，因为正常操作下的数据应该被很好地重构，而异常数据则会有较大的重构误差。
• 金融欺诈检测: 分析交易数据，识别不符合常规模式的异常交易。

4.图像处理与增强:

• 图像去噪: 利用自编码器去除图像中的噪声，恢复清晰的图像细节。
• 超分辨率: 将低分辨率图像转换为高分辨率图像，提高图像质量。

• 生成模型:

  • 图像生成: 使用变分自编码器（VAE）或生成对抗网络（GAN）结合自编码器架构，生成新的图像或视频帧。
  • 文本生成: 在自然语言处理中，用于生成连贯的文本或翻译任务。

5.推荐系统:

• 个性化推荐: 通过对用户历史行为的学习，自编码器可以捕捉用户的偏好，从而实现精准的内容推荐。

6.医疗健康:

• 疾病预测: 分析医学影像数据，识别疾病早期迹象。
• 基因数据分析: 处理高通量测序数据，识别基因表达模式。

7.机器人学与控制:

• 状态估计: 在机器人控制中，自编码器可以用于从传感器数据中估计机器人的状态，减少对外部传感器的依赖。
• 运动规划: 学习环境的表示，帮助机器人规划路径或动作。

8.强化学习:

• 状态表示学习: 在强化学习中，自编码器可以用于学习环境状态的紧凑表示，帮助智能体更好地理解和决策。

9.自然语言处理:

• 语义解析: 通过学习文本的深层语义表示，改善问答系统或聊天机器人的性能。

自编码器之所以在这些领域有广泛应用，是因为它们能够自动发现数据中的潜在结构，这对于处理大量复杂数据和解决实际问题具有重要意义。

（六）、扩展

自编码器的概念可以扩展到多种变体，以适应不同的需求和场景：

• 稀疏自编码器：通过正则化隐藏层的激活，鼓励自编码器只使用少量的神经元，从而学习更有效的特征表示。
• 变分自编码器 (VAE)：引入了随机性和概率分布，使得模型能够生成新的数据样本，常用于生成式建模。
• 卷积自编码器：使用卷积层和池化层，适用于图像和视频数据的压缩和特征学习。
• 循环自编码器：结合循环神经网络（RNN），适用于序列数据的压缩和生成。
• 对抗性自编码器：结合生成对抗网络（GAN）的思想，用于生成高质量的图像和声音。

三、总结

自编码器在计算机视觉、自然语言处理、音频处理和推荐系统等多个领域都有广泛的应用。它们不仅能够帮助我们理解数据的内在结构，还能够生成新的数据样本，从而推动了人工智能和机器学习领域的创新。