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#数据分析##大数据##算法#毫无疑问，人工智能必定是未来最具发展潜力的行业之一。机器学习作为实现人工智能最基本的做法，它使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。今天，我给大家分享10个最常用的机器学习算法。无论你是否从事该行业，都可以了解一下。

1.决策树（Decision Trees）

决策树是一个决策支持工具，它的思想非常朴素，类似我们人做选择时的过程。例如，一个母亲要给儿子介绍相亲对象，儿子会先问一些关于相亲对象的基本条件问题，如长得漂不漂亮，不漂亮就不去；年龄超过26岁吗，超过了就不去，等等。决策过程的每一次判定都是对某一属性的“测试”，决策最终结论则对应最终的判定结果。

2.朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

朴素贝叶斯分类是一种非常简单的概率分类算法，它基于贝叶斯定理和特征间的强大的独立假设。日常生活中，我们会不断对人或事物进行分类，例如判断一个陌生人性别的过程，就是一个分类的过程，我们通常会从身高、体重、鞋码、头发长短、服饰、声音等角度进行判断。这些判断的依据，就是训练模型的数据。

朴素贝叶斯分类应用举例：判断垃圾邮件；对新闻的类别进行分类，比如科技、运动；判断文本表达的感情是积极的还是消极的；人脸识别。

3.最小二乘法（Ordinary Least Squares Regression）

最小二乘法是一种计算线性回归的方法。你可以将线性回归看做通过一组点来拟合一条直线。实现这个有很多种方法，“最小二乘法”就像这样：你可以画一条直线，然后对于每一个数据点，计算每个点到直线的垂直距离，然后把它们加起来，那么最后得到的拟合直线就是距离和尽可能小的直线。

4.逻辑回归(Logistic Regression)

逻辑回归是一个强大的统计学方法，它可以用一个或多个解释变量来表示一个二项式结果。它通过使用逻辑函数来估计概率，从而衡量类别依赖变量和一个或多个独立变量之间的关系，后者服从累计逻辑分布。

逻辑回归应用举例：信用评分；计算营销活动的成功率；预测某个产品的收入；特定的某一天是否会发生地震。

5.支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

SVM是二进制分类算法。给定N维坐标下两种类型的点，SVM生成（N-1）维的超平面来将这些点分成两组。假设你在平面上有两种类型的可以线性分离的点，SVM将找到一条直线，将这些点分成两种类型，并且这条直线尽可能远离所有这些点。

支持向量机应用举例：人类剪切位点识别、基于图像的性别检测，大规模图像分类。

6.集成方法（Ensemble methods）

集成方法是学习算法，它通过构建一组分类器，然后通过它们的预测结果进行加权投票来对新的数据点进行分类。它们平均了单个模型的偏差，减少了方差。

7.聚类算法（Clustering Algorithms）

聚类是将一系列对象分组的任务，目标是使相同组（集群）中的对象之间比其他组的对象更相似。每一种聚类算法都不相同，如：基于质心的算法；基于连接的算法；基于密度的算法；概率；降维；神经网络/深度学习。

8.主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

PCA是一个统计学过程，它通过使用正交变换将一组可能存在相关性的变量的观测值转换为一组线性不相关的变量的值，转换后的变量就是所谓的主分量。

PCA应用举例：压缩；简化数据便于学习；可视化。

9.奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）

在线性代数中，SVD是复杂矩阵的因式分解。在计算机视觉中，第一个人脸识别算法使用PCA和SVD来将面部表示为“特征面”的线性组合，进行降维，然后通过简单的方法将面部匹配到身份，虽然现代方法更复杂，但很多方面仍然依赖于类似的技术。

10.独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）

ICA是一种统计技术，主要用于揭示随机变量、测量值或信号集中的隐藏因素。在模型中，假设数据变量由一些未知的潜在变量线性混合，混合方式也是未知的。潜在变量被假定为非高斯分布并且相互独立，它们被称为观测数据的独立分量。ICA与PCA有关，但是当这些经典方法完全失效时，它是一种更强大的技术，能够找出源的潜在因素。

ICA应用举例：数字图像；文档数据库；经济指标；心理测量。

清华大学《自然·通讯》 在解释压电-摩擦电复合信号起源和解耦方面取得新进展

接触起电（CE）作为一种普遍的自然现象，可以在处于不同物理状态（固体、液体和气体）的任何材料之间发生。此前，有研究证实CE能以多种运动形式发生在压电纳米发电机（PENG）中，包括界面剪切摩擦、纳米填料滑移、预先存在的静电荷和接触摩擦。接触物体和压电器件产生的摩擦电信号可能很强，从而使得压电器件的输出中含有较大比例的摩擦电成分。然而，以往很多工作忽略了这部分摩擦电信号的贡献，将压电器件的输出视为单一的压电信号，导致其性能可能被夸大。此前，由于缺乏可靠的方法来区分压电信号和摩擦电信号，阻碍了人们揭示复合信号的起源过程，从而导致无法正确分析摩擦电信号的影响和评估压电效应的真实贡献。最终，压电材料的性能可能得到错误评价。因此，开发一种从压电信号中识别和提取压电分量的方法对于定量评估压电材料的性能尤为重要。

近日，清华大学深圳国际研究生院杨诚副教授与中国科学院北京纳米能源与系统研究所王中林院士合作，提出了一种从摩擦电-压电复合信号中分离压电信号的方法，实现了对压电材料性能的准确评估。

研究人员以常见的商用PVDF压电器件为模型对象，发现混合输出中的摩擦电信号所占比例较大，对器件压电性能的评估影响较大。该文创新地引入器件的受力-时间曲线作为解耦摩擦电信号和压电信号的手段，可完整分离出压电信号和摩擦电信号各自的分量。通过比较力-时间和电信号曲线发现，在器件与物体接触前后，记录的电信号属于摩擦电贡献，而相互接触之后得到的电信号则归因于压电效应。此外，作者成功地从混合信号输出中定量提取出了压电电荷转移并计算出有效压电系数（d33），该结果与其他方法测量的结果一致。因此，通过引入器件的受力曲线，我们可以清晰地分离混合信号，且精度仅取决于力信号和电信号的分辨率。这项工作提供了一种在实际测量中阐明真实压电性能的有效方法，这对于公平且正确地评估压电材料至关重要。同时，该工作阐明了摩擦电信号和压电信号的耦合方式，为科学地设计和分析摩擦电-压电纳米发电机提供了理论支撑。

图1.SE-TENG和PENG同时存在于压电器件的使用过程，但二者产生的信号在时间上存在差异

图2.在压缩测试中验证 SE-TENG

图3.利用加载力信号区分单一摩擦电信号和单一压电信号

图4.PVDF基器件在负极化方向上产生的摩擦电-压电混合输出

图5.通过从混合输出中提取压电电荷转移来评估 PVDF 薄膜的压电性能

该工作近期以“一种从接收到的‘压电’信号中定量分离压电分量的方法”（A method for quantitatively separating the piezoelectric component from the as-received “Piezoelectric” signal）为题发表在《自然·通讯》（Nature Communications）期刊上。

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-022-29087-w

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