數(shù)據(jù)科學(xué)是各種工具、算法和機器學(xué)習原理的結(jié)合，用于發(fā)現(xiàn)原始數(shù)據(jù)中隱藏的模式。它與統(tǒng)計學(xué)的不同之處在于，數(shù)據(jù)科學(xué)家使用各種先進的機器學(xué)習算法來識別未來特定事件的發(fā)生。數(shù)據(jù)科學(xué)家從多個角度分析數(shù)據(jù)，有時甚至從以前未知的角度分析數(shù)據(jù)。

1.數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)科學(xué)中最重要的學(xué)科之一。它是用于分析和研究不同變量之間關(guān)系的主要工具之一。在描述性分析中，散點圖、折線圖、條形圖、直方圖、qq 圖、平滑密度圖、箱形圖、配對圖、熱圖等數(shù)據(jù)可視化工具可用于描述性分析。數(shù)據(jù)可視化還可用于機器學(xué)習中的數(shù)據(jù)預(yù)處理和分析、特征選擇、模型構(gòu)建、模型測試和評估。

2.異常值

離群值是指與其他數(shù)據(jù)集截然不同的數(shù)據(jù)點。離群值通常只是由于傳感器故障、實驗污染或記錄數(shù)據(jù)時的人為錯誤造成的不良數(shù)據(jù)。有時，異常值可能預(yù)示著一些真實的情況，如系統(tǒng)故障。異常值在大型數(shù)據(jù)集中非常常見，也是意料之中的。識別數(shù)據(jù)集中異常值的常用方法是使用上下文圖。

3.數(shù)據(jù)計算

大多數(shù)數(shù)據(jù)集都包含缺失值。處理缺失數(shù)據(jù)最簡單的方法就是放棄一個數(shù)據(jù)點。為此，可以使用各種插值技術(shù)，從數(shù)據(jù)集的其他訓(xùn)練樣本中估算出缺失值。最常見的插值技術(shù)之一是平均法，即用整列特征的平均值代替缺失值。

4.數(shù)據(jù)縮放

數(shù)據(jù)縮放有助于提高數(shù)據(jù)模型的質(zhì)量和預(yù)測能力。數(shù)據(jù)縮放可通過將輸入和輸出變量歸一化或標準化為真實值來實現(xiàn)。數(shù)據(jù)縮放有兩種類型，如歸一化和標準化。

5.主成分分析

擁有成百上千個屬性的大型數(shù)據(jù)集往往是冗余的，尤其是在屬性之間相互關(guān)聯(lián)的情況下。在屬性過多的高維數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型有時會導(dǎo)致過度擬合。主成分分析 (PCA) 是一種用于提取特征的統(tǒng)計方法。PCA 適用于相關(guān)的高維數(shù)據(jù)。PCA 的主要思想是將原始特征空間轉(zhuǎn)換為主成分空間。

6.線性判別分析

線性判別分析的目標是找到一個特征子空間，以優(yōu)化類別的可分離性并最小化維度。因此，線性判別分析是一種監(jiān)督算法。

7.數(shù)據(jù)分割

在機器學(xué)習中，數(shù)據(jù)集通常分為訓(xùn)練集和測試集。模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練，然后在測試數(shù)據(jù)集上進行測試。測試數(shù)據(jù)集是一個未見過的數(shù)據(jù)集，可用來估算泛化誤差(即模型實施后，將模型應(yīng)用到真實數(shù)據(jù)集時的預(yù)期誤差)。

8.監(jiān)督學(xué)習

通過檢查特征變量與已知目標變量之間的關(guān)系來執(zhí)行學(xué)習的機器學(xué)習算法。監(jiān)督學(xué)習有兩個子類別：連續(xù)目標變量和離散目標變量。

9.無監(jiān)督學(xué)習

無監(jiān)督學(xué)習處理無標簽數(shù)據(jù)或結(jié)構(gòu)未知的數(shù)據(jù)。無監(jiān)督學(xué)習技術(shù)允許在沒有已知結(jié)果變量或獎勵函數(shù)的情況下，利用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提取有意義的信息。K 均值聚類就是無監(jiān)督學(xué)習算法的一個例子。

10.強化學(xué)習

強化學(xué)習的目標是創(chuàng)建能在與環(huán)境互動的基礎(chǔ)上提高性能的系統(tǒng)(代理)。由于有關(guān)環(huán)境當前狀態(tài)的信息通常包括獎勵信號，因此強化學(xué)習可定義為與監(jiān)督學(xué)習相關(guān)的領(lǐng)域。

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