机器学习的十种经典算法详解
十大经典大数据算法
十大经典大数据算法大数据算法是指应用于大规模数据集的算法，旨在从这些数据中提取有价值的信息和洞察力。
下面是十大经典大数据算法的介绍：1. MapReduce算法：MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型，它将任务分成多个子任务并在分布式计算环境中并行执行。
这种算法在Google的大数据处理框架Hadoop中得到广泛应用。
2. PageRank算法：PageRank是一种用于评估网页重要性的算法，通过分析网页之间的链接关系来确定网页的排名。
它在谷歌搜索引擎的排名算法中起到了重要作用。
3. Apriori算法：Apriori算法用于挖掘关联规则，通过发现数据集中的频繁项集来识别项目之间的关联。
该算法在市场篮子分析和推荐系统中有广泛应用。
4. k-means算法：k-means算法是一种聚类算法，用于将数据集划分为k个不重叠的簇。
该算法在数据挖掘和图像分析中常用于聚类分析。
5. 随机森林算法：随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树并对它们的结果进行投票来进行分类或回归。
该算法在数据挖掘和机器学习中常用于分类和预测问题。
6. SVM算法：支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，用于进行分类和回归分析。
它通过构建一个最优的超平面来将不同类别的样本分开。
7. LDA算法：潜在狄利克雷分配（LDA）是一种用于主题建模的生成模型，用于从文本数据中发现隐藏的主题结构。
该算法在自然语言处理和信息检索中有广泛应用。
8. 特征选择算法：特征选择是一种用于从数据集中选择最相关特征的方法。
常用的特征选择算法包括信息增益、卡方检验和互信息等。
9. 随机梯度下降算法：随机梯度下降是一种用于优化模型参数的迭代优化算法。
该算法通过计算损失函数的梯度来更新模型参数，从而最小化损失函数。
10. 奇异值分解算法：奇异值分解（SVD）是一种矩阵分解方法，用于降低数据维度和提取数据的主要特征。
该算法在推荐系统和图像处理中常用于降维和特征提取。
机器学习10大经典算法详解
机器学习10⼤经典算法详解本⽂为⼤家分享了机器学习10⼤经典算法，供⼤家参考，具体内容如下1、C4.5C4.5算法是机器学习算法中的⼀种分类决策树算法,其核⼼算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下⼏⽅⾯对ID3算法进⾏了改进：1)⽤信息增益率来选择属性，克服了⽤信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不⾜；2)在树构造过程中进⾏剪枝；3)能够完成对连续属性的离散化处理；4)能够对不完整数据进⾏处理。
C4.5算法有如下优点：产⽣的分类规则易于理解，准确率较⾼。
其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进⾏多次的顺序扫描和排序，因⽽导致算法的低效。
2、The k-means algorithm即K-Means算法k-means algorithm算法是⼀个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。
它与处理混合正态分布的最⼤期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中⾃然聚类的中⼼。
它假设对象属性来⾃于空间向量，并且⽬标是使各个群组内部的均⽅误差总和最⼩。
3、Support vector machines⽀持向量机⽀持向量机（Support Vector Machine），简称SV机（论⽂中⼀般简称SVM）。
它是⼀种监督式学习的⽅法，它⼴泛的应⽤于统计分类以及回归分析中。
⽀持向量机将向量映射到⼀个更⾼维的空间⾥，在这个空间⾥建⽴有⼀个最⼤间隔超平⾯。
在分开数据的超平⾯的两边建有两个互相平⾏的超平⾯。
分隔超平⾯使两个平⾏超平⾯的距离最⼤化。
假定平⾏超平⾯间的距离或差距越⼤，分类器的总误差越⼩。
⼀个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别⽀持向量机指南》。
van der Walt和Barnard 将⽀持向量机和其他分类器进⾏了⽐较。
4、The Apriori algorithmApriori算法是⼀种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
其核⼼是基于两阶段频集思想的递推算法。
机器学习算法介绍
机器学习算法介绍1. 决策树算法（Decision Tree）决策树是一种树形结构的分类模型，它通过对数据集进行递归的分割，构建一个类似于流程图的树形结构。
决策树算法适用于各种数据类型，易于理解和解释，并且具有良好的可扩展性。
但是，决策树算法有时可能会产生过拟合的问题。
2. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征之间的条件独立性假设，用来解决分类问题。
该算法是一种简单而高效的算法，尤其适用于处理大规模的文本分类问题。
朴素贝叶斯算法的缺点是它忽略了特征之间的相关性。
3. 逻辑回归算法（Logistic Regression）逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的线性模型。
该算法通过将线性回归模型的输出映射到一个概率值，从而实现对样本进行分类。
逻辑回归算法简单而高效，易于理解和解释，并且可以用于解决二分类和多分类问题。
4. 支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）支持向量机是一种经典的机器学习算法，用于解决二分类和多分类问题。
该算法通过在特征空间中构建最大间隔超平面来实现分类。
支持向量机算法具有较高的准确性和鲁棒性，并且可以通过使用核函数来处理非线性分类问题。
5. K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）K近邻算法是一种基于实例的分类算法。
该算法通过计算新样本和已有样本之间的距离，选择距离最近的K个样本进行分类。
K近邻算法简单易用，不需要训练过程，但是对于样本数量较大的数据集，算法的计算复杂度较高。
6. 随机森林算法（Random Forest）随机森林是一种集成学习算法，由多个决策树组成。
该算法通过对数据随机采样，建立多个决策树，并对最终结果进行集成，从而提高分类和回归的准确性。
随机森林算法对于处理大型数据集和高维数据具有很好的鲁棒性。
7. 神经网络算法（Neural Networks）神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型。
人工智能十大流行算法通俗易懂讲明白
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答：
一、决策树算法
决策树指的是一种通过“进行检索和选择操作，以识别特定情况的最
佳策略”而产生的技术。
它由一棵树结构组成，其中的每个节点代表了一
些决策，每个分支代表了一种可能的结果，而叶子节点则代表了最后的结论。
这种算法使用的主要思想是在每个节点选择最佳决策，以帮助机器学
习模型获得最佳结果。
二、回归分析
回归分析算法是一种用来探索特定结果的数学方法，是机器学习的重
要方法之一、其目的是通过分析变量之间的关系，以及变量与输出值之间
的关系，来预测输出值，解决相关问题。
它有不同的类型，包括线性回归，逻辑回归和多项式回归。
三、K-means聚类
K-means聚类算法是一种聚类算法，它通过用一定数量的聚类中心对
数据进行分组。
它先随机选取聚类中心，然后计算每个数据点到聚类中心
的距离，将其分配到最近的聚类中心，然后更新聚类中心的位置，使它们
更加接近其分配的数据点，最终实现聚类。
四、支持向量机
支持向量机（SVM）是一种有监督的机器学习模型，它将数据集中的
数据点投射到一个高维特征空间中，构建出一个最大边界的模型。
机器学习10大经典算法
机器学习10大经典算法机器学习是指通过计算机算法从大量数据中获取知识或经验，用于模拟人类的学习能力和决策过程。
在机器学习领域中，有许多经典的算法被广泛应用于各种任务，包括分类、聚类、回归等。
下面将介绍机器学习领域中的十大经典算法。
1. 线性回归（Linear Regression）：线性回归是最基础的机器学习算法之一，用于建立输入变量和输出变量之间的线性关系。
通过拟合一条最佳拟合直线，来预测新的输入数据的输出值。
2. 逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归用于处理二分类问题，通过拟合一个Sigmoid函数来预测新的输入数据的输出概率。
逻辑回归比较简单且计算速度快，是许多实际问题中的常用算法。
3. 决策树（Decision Tree）：决策树是一种基于树状结构的分类算法，通过一系列的选择和分割策略将输入数据进行分类或者回归。
决策树易于理解和解释，并且在处理非线性关系的问题时表现良好。
4. 随机森林（Random Forest）：随机森林是一种集成学习方法，通过组合多个决策树进行分类和回归。
随机森林能够解决决策树容易过拟合的问题，并且在处理大规模数据时具有较高的效率和准确度。
5. 支持向量机（Support Vector Machine）：支持向量机是一种常用的二分类算法，通过将样本数据映射到高维特征空间，并在该空间中寻找一个最优超平面来进行分类。
支持向量机在处理线性和非线性问题时表现出色。
7. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：朴素贝叶斯是一种基于概率统计的分类算法，它假设特征之间是相互独立的。
该算法通过计算给定特征的条件概率，来对新的输入数据进行分类。
8. K均值聚类（K-Means Clustering）：K均值聚类是一种无监督学习算法，通过将数据点分为K个簇，使得簇内的数据点相似度较高，而簇间的相似度较低。
K均值聚类适用于处理大规模数据和寻找数据内在结构的问题。
9. 神经网络（Neural Networks）：神经网络是一种模拟生物神经系统的机器学习模型，由多层神经元相互连接而成。
常见的机器算法
常见的机器算法
1. 线性回归（Linear Regression）算法：通过把自变量（特征）和因变量之间的线性关系进行建模，预测未知样本的输出值。
2. 逻辑回归（Logistic Regression）算法：适用于二元分类问题，对样本进行分类预测。
3. 决策树（Decision Tree）算法：通过对训练样本进行分裂，生成一颗树形结构，对未知样本进行分类预测。
4. 随机森林（Random Forest）算法：基于许多决策树的集成方法，通过建立多个决策树，对未知样本进行分类预测。
5. 支持向量机（Support Vector Machine）算法：适用于二元分类和多元分类问题，通过构建最大间隔超平面寻找最优解，对未知样本进行分类预测。
6. K近邻（k-Nearest Neighbor）算法：使用欧式距离或曼哈顿距离等度量方法，以未知样本周围的k个已知样本的类别作为预测分类。
7. 神经网络（Neural Network）算法：通过许多神经元的集成，构建人工神经网络模型，对未知样本进行分类预测。
8. 聚类（Cluster）算法：将数据集中的样本按其相似度进行分组，不需要有预先标定的标签，只是对数据的相似性进行聚类。
机器学习经典算法(PPT45页)
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七、K-means
• K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采 用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的 距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距 离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇 作为最终目标。
1)adaboost是一种有很高精度的分类器 2)可以使用各种方法构建子分类器，adaboost算法提
供的是框架 3)当使用简单分类器时，计算出的结果是可以理解的。
而且弱分类器构造极其简单 4)简单，不用做特征筛选 5)不用担心overfitting
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adaboost算法的一些实际可以使用的场景：
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步骤1：发现频繁项集
❖ 频繁项集发现过程： ❖ （1）扫描 ❖ （2）计数 ❖ （3）比较 ❖ （4）产生频繁项集 ❖ （5）连接、剪枝，产生候选项集 ❖ 重复步骤（1）~（5）直到不能发现更大频集
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步骤2：产生关联规则
• 根据前面提到的置信度的定义，关联规则的产生如 下：
• （1）对于每个频繁项集L，产生L的所有非空子集； • （2）对于L的每个非空子集S，如果
• 主要应用在电子邮件过滤和文本分类的研究
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朴素贝叶斯算法原理：
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四、KNN
• K-近邻分类算法（K Nearest Neighbors，简称KNN） 通过计算每个训练数据到待分类元组的距离，取和 待分类元组距离最近的K个训练数据，K个数据中哪 个类别的训练数据占多数，则待分类元组就属于哪 个类别。
人工智能十大算法总结
人工智能十大算法总结
一,深度学习
深度学习（Deep Learning）是一种流行的机器学习技术，它利用多层神经网络对复杂的数据进行分析和处理。
它是目前实现最为成功的人工智能算法之一，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
深度学习算法的基础是深度神经网络，该算法可构建具有记忆和泛化能力的神经网络，并在获得训练数据后进行学习，从而自动提取特征并完成相应的预测任务。
深度学习一般在大数据集上进行训练，具有良好的特征提取能力以及在预测任务上的表现。
二、卷积神经网络
卷积神经网络（ConvolutionalNN）是一种特殊的深度学习算法，它优化了传统的神经网络的计算效率。
该算法将一系列卷积层和池化层组合构建而成，并将每层输出与下一层输入相连，以实现特定的功能。
三、支持向量机
支持向量机（SVM）是一种非常流行的机器学习算法，它主要用于分类和回归任务，用来在可用数据中学习模型参数。
SVM的优势在于可以有效地使用少量的样本数据进行训练，并且可以实现非线性、非平稳的分类和回归。
四、随机森林
随机森林（Random Forest）是一种常用的机器学习算法，它利用随机森林来构建决策树模型，以实现分类和回归任务。
轻松看懂机器学习十大常用算法
通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。
每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的，便于科普。
以后有时间再对单个算法做深入地解析。
今天的算法如下：1.决策树2.随机森林算法3.逻辑回归4.SVM5.朴素贝叶斯6.K最近邻算法7.K均值算法8.Adaboost 算法9.神经网络10.马尔可夫1. 决策树根据一些feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。
这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。
2. 随机森林视频在源数据中随机选取数据，组成几个子集S 矩阵是源数据，有1-N 条数据，A B C 是feature，最后一列C是类别由S 随机生成M 个子矩阵这M 个子集得到M 个决策树将新数据投入到这M 个树中，得到M 个分类结果，计数看预测成哪一类的数目最多，就将此类别作为最后的预测结果3. 逻辑回归视频当预测目标是概率这样的，值域需要满足大于等于0，小于等于1的，这个时候单纯的线性模型是做不到的，因为在定义域不在某个范围之内时，值域也超出了规定区间。
所以此时需要这样的形状的模型会比较好那么怎么得到这样的模型呢？这个模型需要满足两个条件大于等于0，小于等于1大于等于0 的模型可以选择绝对值，平方值，这里用指数函数，一定大于0 小于等于1 用除法，分子是自己，分母是自身加上1，那一定是小于1的了再做一下变形，就得到了logistic regression 模型通过源数据计算可以得到相应的系数了最后得到logistic 的图形4. SVMsupport vector machine要将两类分开，想要得到一个超平面，最优的超平面是到两类的margin 达到最大，margin 就是超平面与离它最近一点的距离，如下图，Z2>Z1，所以绿色的超平面比较好将这个超平面表示成一个线性方程，在线上方的一类，都大于等于1，另一类小于等于－1点到面的距离根据图中的公式计算所以得到total margin 的表达式如下，目标是最大化这个margin，就需要最小化分母，于是变成了一个优化问题举个栗子，三个点，找到最优的超平面，定义了weight vector＝（2，3）－（1，1）得到weight vector 为（a，2a），将两个点代入方程，代入（2，3）另其值＝1，代入（1，1）另其值＝-1，求解出a 和截矩w0 的值，进而得到超平面的表达式。
十大经典算法
十大经典算法1. K-均值聚类(K-Means Clustering)：K-均值聚类是一种机器学习算法，它可以通过数据重新定义在一组模式中，通过搜索最小误差实现，常用于聚类。
2. 支持向量机(Support Vector Machines)：支持向量机是一种机器学习算法，它根据训练数据构建出实现分类的超平面，通常用于分类与回归。
3. 决策树(Decision Trees)：决策树是一种常用的机器学习算法，它使用分支节点将数据根据自变量进行分类，模型表示为分支图，有助于进行分类与回归。
4. 贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier)：贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的机器学习算法，非常适用于垃圾，文本和图像分类，具有快速计算和低计算成本等优点。
5. 领域机器学习(Reinforcement Learning)：领域机器学习是一种强化学习算法，它以不断增强的学习为目标，以某种方式应对复杂环境中的探索学习，可以用于机器人控制、机器人学习等。
6. 神经网络(Neural Networks)：神经网络是一种机器学习算法，它根据给定的训练数据来学习，它的基本构造由神经元、权重、激励函数组成，是一种深度学习技术。
7. 协同过滤(Collaborative Filtering)：协同过滤是一种机器学习算法，它可以发现“用户-产品”关系，并通过使用这些关系来计算偏好，通常用于推荐行为，如在电子商务网站上的推荐产品。
8. 局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing)：局部敏感哈希是一种机器学习算法，它可以将相似的数据映射到相同的字符串或者Hash值，它常用于文本挖掘等应用场景，可以有效地加快搜索速度。
9. 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models)：隐马尔科夫模型是一种机器学习算法，用于测量对象状态之间隐藏的可能性，它可以用于多种 NATURAL LANGUAGE PROCESSING的应用，如机器翻译、语音识别等。
10种机器学习算法介绍
线性回归
针对线性回归容易出现欠拟合的问题，采取局部加权线性回归。
在该算法中，赋予预测点附近每一个点以一定的权值，在这上面基于波长函数来进行普通的线
性回归.可以实现对临近点的精确拟合同时忽略那些距离较远的点的贡献，即近点的权值大，远 点的权值小，k为波长参数，控制了权值随距离下降的速度，越大下降的越快。
缺点：
(1) SVM算法对大规模训练样本难以实施
(2) 用SVM解决多分类问题存在困难
经典的支持向量机算法只给出了二类分类的算法，而在数据挖掘的实际应用中，一般要解决多类 的分类问题。
朴素贝叶斯
#Import Library from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #Assumed you have, X (predictor) and Y (target) for training data set and x_test(predictor) of test_dataset # Create SVM classification object model = GaussianNB() # there is other distribution for multinomial classes like Bernoulli Naive Bayes, Refer link # Train the model using the training sets and check score model.fit(X, y) #Predict Output predicted= model.predict(x_test)
终止树
（1）节点达到完全纯性； （2）树的深度达到用户指定的深度； （3）节点中样本的个数少于用户指定的个数； （4） 异质性指标下降的最大幅度小于用户指定的幅度。
机器学习和十大机器学习算法
15
Autoencoder
01.
自编码器是一种用于数据降维和异常检测的神经网络模型。它通过编码和解 码两个步骤来学习数据的低维表示，并用于数据压缩和异常检测等任务
02.
以上是一些常见的机器学习算法，它们在不同的任务和应用领域中都有广泛的应用。然而，机器学习 领域仍在快速发展，新的算法和技术不断涌现，为解决复杂的问题提供了更多的可能性
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类器
x
它假设输入数据的每个特征之间是独立的，并使用这 个假设来计算输入数据属于每个类别的概率
6
逻辑回归
7
神经网络
8
01
梯度提升树是一 种通过迭代地添 加简单模型(如决 策树)来构建复杂 模型的方法
梯度提升树
02
这种方法在处理 大量特征和复杂 关系时特别有效
-
请各位老师批评指正!
THESIS DEFENSE POWERPOINT
XXXXXXXXXX
指导老师：XXX
答 辩 人 ：XXX
以上就是常见的十大机器学习算法。然而，这只是冰 山一角，机器学习领域正在快速发展，每天都会有新 的算法和技术被提出
除了上述十大机器学习算法，还有一些其他的机器学 习算法也值得关注，例如
11
卷积神经网络(CNN)
卷积神经网络是一种专门用于处理图像数据的 神经网络
它通过使用卷积层、池化层和全连接层等组件 来学习图像中的特征，并用于图像分类、目标
1 线性回归 3 决策树和随机森林 5 朴素贝叶斯 7 神经网络 9 集成方法
-
2 支持向量机 4 K-近邻算法 6 逻辑回归 8 梯度提升树
10 贝叶斯网络
机器学习和十大机器学习算法
机器学习经典算法
机器学习经典算法机器学习是一门研究如何让计算机从经验（数据）中学习，并且提高其自身性能的学科。
在机器学习中，算法是非常重要的工具，它们用于从训练数据中推导出模式、规则和模型，从而使计算机能够对未知数据进行预测和判断。
下面是一些经典的机器学习算法。
1.线性回归：线性回归是一种广泛应用于回归问题的算法。
它基于找到最佳的直线来拟合训练数据，使得预测值与真实值之间的差异最小化。
2. 逻辑回归：逻辑回归是一种分类算法，用于预测二进制或多类别变量。
它基于将线性回归应用于逻辑函数（如sigmoid函数），将输出映射到0和1之间。
3.决策树：决策树是一种基于树形结构的分类和回归算法。
它通过选择最佳特征和最佳分割点来构建树，从而对数据进行分类和预测。
4.随机森林：随机森林是一种集成学习算法，它基于多个决策树的投票结果进行分类或回归预测。
它通过随机选择训练数据和特征子集，降低了过拟合的风险，并且通常具有更好的泛化能力。
5.支持向量机（SVM）：支持向量机是一种分类和回归算法。
它基于找到一个最佳超平面来将不同类别的数据分开，同时最大化样本到超平面的间隔。
6.K最近邻算法（KNN）：K最近邻算法是一种基于实例的学习算法。
它通过在训练集中找到与测试样本最接近的K个样本，并根据它们的投票结果来进行分类。
7.主成分分析（PCA）：主成分分析是一种降维算法，用于减少数据集的维度并保留大部分的信息。
它通过找到最佳的投影方向，使得投影后的数据方差最大化。
8. 集成学习：集成学习是一种将多个学习器组合起来以获得更好性能的方法。
常见的集成学习算法包括袋装法（bagging）、提升法（boosting）和随机森林。
9.高斯混合模型（GMM）：高斯混合模型是一种对多个高斯分布进行加权组合的概率模型。
它通常用于聚类问题和密度估计。
10.神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的机器学习算法。
它由多个连接的神经元层组成，并通过权重调整来学习输入和输出之间的非线性关系。
机器学习算法汇总大全
机器学习算法汇总大全1.监督学习算法- 线性回归（Linear Regression）：用于预测连续值的算法，尝试在特征和目标之间建立线性关系。
- 逻辑回归（Logistic Regression）：用于二分类或多分类问题的算法，通过使用逻辑函数建立输入变量与输出变量之间的关系。
- 决策树（Decision Tree）：一种基于树结构的分类和回归算法，通过对数据进行划分来做出预测。
- 支持向量机（Support Vector Machine）：用于分类和回归问题的算法，通过找到最佳的决策边界来进行分类或回归。
- 随机森林（Random Forest）：由多个决策树构成的集成学习算法，通过投票或平均预测结果来做出最终的决策。
- k近邻（k-nearest neighbors）：根据输入样本的邻近样本来进行分类和回归预测。
- 神经网络（Neural Networks）：通过模拟人类神经系统的结构和功能，进行模式识别和预测。
2.无监督学习算法- k均值聚类（k-means clustering）：根据样本之间的相似度将数据分为不同的簇。
- 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）：通过将数据建模为多个高斯分布的混合来进行聚类和密度估计。
- 关联规则挖掘（Association Rule Mining）：发现数据项之间关联关系的算法，常用于市场篮子分析。
- 图像分割（Image Segmentation）：将图像分解为不同的区域或对象的算法，用于计算机视觉任务。
- 高斯隐马尔可夫模型（Gaussian Hidden Markov Model）：用于序列数据的建模算法，例如语音识别和文本生成。
3.强化学习算法- Q学习（Q-Learning）：基于状态和动作的值函数来进行决策的强化学习算法。
- SARSA（State-Action-Reward-State-Action）：类似于Q学习，但采用了更加现实的行动策略。
机器学习经典算法
机器学习经典算法机器学习是一门涵盖了多种算法和技术的学科，其中一些算法经常被称为经典算法。
这些经典算法在解决各种机器学习问题中发挥了重要作用。
以下是一些机器学习的经典算法：1.线性回归(Linear Regression)：线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间关系的线性模型，这种算法在预测和回归分析中非常常用。
2.逻辑回归(Logistic Regression)：逻辑回归是一种用于建立自变量和离散变量之间关系的统计模型。
它在分类问题中非常常用，并且可以用于二元分类和多元分类。
3.决策树(Decision Trees)：决策树是一种基于树结构的分类和回归模型。
它通过逐步划分特征空间来进行决策，具有直观的解释性和可视化效果。
4.朴素贝叶斯(Naive Bayes)：朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征之间的条件独立性假设，用于处理分类和文本分类问题，尤其适用于大规模的数据集。
5.K近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)：KNN是一种基于实例的学习方法，通过计算样本之间的距离来进行分类和回归预测，这种算法简单、直观，但对计算开销敏感。
6.支持向量机(Support Vector Machines, SVM)：SVM是一种基于统计学习理论的分类算法，它通过最大化分类超平面与数据集之间的边际来实现分类，具有较好的泛化性能。
7.神经网络(Neural Networks)：神经网络是一种受到生物神经元结构启发的机器学习模型，它通过学习权重和连接来建立复杂的非线性模型，并用于图像和语音识别等领域。
8.聚类算法(Clustering)：聚类算法用于将数据集划分为类似组的子集，常见的聚类算法包括K均值算法、层次聚类、DBSCAN等。
9.随机森林(Random Forest)：随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树并进行集成来进行分类和回归预测，具有较好的鲁棒性和应对高维度数据的能力。
10种传统机器学习算法
10种传统机器学习算法1基于CF的推荐算法1.1算法简介CF（协同过滤）简单来形容就是利⽤兴趣相投的原理进⾏推荐，协同过滤主要分两类，⼀类是基于物品的协同过滤算法，另⼀种是基于⽤户的协同过滤算法，这⾥主要介绍基于物品的协同过滤算法。
给定⼀批⽤户，及⼀批物品，记Vi表⽰不同⽤户对物品的评分向量，那么物品i与物品j的相关性为：上述公式是利⽤余弦公式计算相关系数，相关系数的计算还有：杰卡德相关系数、⽪尔逊相关系数等。
计算⽤户u对某⼀物品的偏好，记⽤户u对物品i的评分为score(u,i)，⽤户u对物品i的协同过滤得分为rec(u,j)。
1.2业务实践以购物篮⼦为例，业务问题：根据⽤户的历史购买商品记录，给⽤户推荐⼀批商品，协同过滤算法实现⽅法如下。
记buyers表⽰⽤户购买商品的向量，记为其中表⽰全库⽤户集合，表⽰⽤户对商品的得分，定义如下：Step1：计算物品之间的相关系数记buyersi表⽰⽤户购买商品的向量，记buyersi=(…,bu,i,…) u∈U为,其中U表⽰全库⽤户集合，bu,i表⽰⽤户u对商品i的得分，定义如下：那么商品i与商品j的相关系数如下：上述公式是是利⽤余弦公式计算相关性，含义是商品的⽤户购买向量夹⾓越⼩越相似。
此外也可以运⽤⽪尔逊、杰卡德、⾃定义公式计算相关性，这⾥不⼀⼀列举。
Step2：计算⽤户对商品的协同过滤得分给定⼀个⽤户u，设该⽤户历史购买商品记录的向量为historyu=(…,hu,i,…) ,i∈I其中I表⽰所有商品的集合：计算给定⼀个物品j的协同过滤得分为:Step3：给⽤户推荐商品通过Step2计算⽤户对全库商品的协同过滤得分，取得分top 10展⽰给⽤户。
2基于关联规则的推荐算法2.1算法简介基于关联规则的推荐是根据历史数据统计不同规则出现的关系，形如：X->Y，表⽰X事件发⽣后，Y事件会有⼀定概率发⽣，这个概率是通过历史数据统计⽽来。
对于⼀个规则X->Y，有两个指标对该规则进⾏衡量。
十种机器学习算法总结
⼗种机器学习算法总结⼴义来说，有三种机器学习算法1、监督式学习⼯作机制：这个算法由⼀个⽬标变量或结果变量（或因变量）组成。
这些变量由已知的⼀系列预⽰变量（⾃变量）预测⽽来。
利⽤这⼀系列变量，我们⽣成⼀个将输⼊值映射到期望输出值的函数。
这个训练过程会⼀直持续，直到模型在训练数据上获得期望的精确度。
监督式学习的例⼦有：回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归等。
2、⾮监督式学习⼯作机制：在这个算法中，没有任何⽬标变量或结果变量要预测或估计。
这个算法⽤在不同的组内聚类分析。
这种分析⽅式被⼴泛地⽤来细分客户，根据⼲预的⽅式分为不同的⽤户组。
⾮监督式学习的例⼦有：关联算法和 K – 均值算法。
3、强化学习⼯作机制：这个算法训练机器进⾏决策。
它是这样⼯作的：机器被放在⼀个能让它通过反复试错来训练⾃⼰的环境中。
机器从过去的经验中进⾏学习，并且尝试利⽤了解最透彻的知识作出精确的商业判断。
强化学习的例⼦有马尔可夫决策过程。
常见机器学习算法名单这⾥是⼀个常⽤的机器学习算法名单。
这些算法⼏乎可以⽤在所有的数据问题上：1. 线性回归2. 逻辑回归3. 决策树4. SVM5. 朴素贝叶斯6. K最近邻算法7. K均值算法8. 随机森林算法9. 降维算法10. Gradient Boost 和 Adaboost 算法1、线性回归线性回归通常⽤于根据连续变量估计实际数值（房价、呼叫次数、总销售额等）。
我们通过拟合最佳直线来建⽴⾃变量和因变量的关系。
这条最佳直线叫做回归线，并且⽤ Y= a *X + b 这条线性等式来表⽰。
理解线性回归的最好办法是回顾⼀下童年。
假设在不问对⽅体重的情况下，让⼀个五年级的孩⼦按体重从轻到重的顺序对班上的同学排序，你觉得这个孩⼦会怎么做？他（她）很可能会⽬测⼈们的⾝⾼和体型，综合这些可见的参数来排列他们。
这是现实⽣活中使⽤线性回归的例⼦。
实际上，这个孩⼦发现了⾝⾼和体型与体重有⼀定的关系，这个关系看起来很像上⾯的等式。
10 大常用机器学习算法,包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等
1.线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。
预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。
我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法（包括统计学）来实现这些目标。
线性回归模型被表示为一个方程式，它为输入变量找到特定的权重（即系数 B），进而描述一条最佳拟合了输入变量（x）和输出变量（y）之间关系的直线。
我们将在给定输入值 x的条件下预测 y，线性回归学习算法的目的是找到系数 B0 和 B1 的值。
我们可以使用不同的技术来从数据中学习线性回归模型，例如普通最小二乘法的线性代数解和梯度下降优化。
线性回归大约有 200 多年的历史，并已被广泛地研究。
在使用此类技术时，有一些很好的经验规则：我们可以删除非常类似（相关）的变量，并尽可能移除数据中的噪声。
线性回归是一种运算速度很快的简单技术，也是一种适合初学者尝试的经典算法。
2. Logist ic回归Logis t ic回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。
它是二分类问题的首选方法。
像线性回归一样， Log is t ic回归的目的也是找到每个输入变量的权重系数值。
但不同的是，Logis t ic回归的输出预测结果是通过一个叫作「log is t ic函数」的非线性函数变换而来的。
log is t ic函数的形状看起来像一个大的「 S」，它会把任何值转换至 0-1 的区间内。
这十分有用，因为我们可以把一个规则应用于log is t ic函数的输出，从而得到 0-1区间内的捕捉值（例如，将阈值设置为 0.5，则如果函数值小于 0.5，则输出值为 1），并预测类别的值。
Logis t ic由于模型的学习方式，Logis t i c回归的预测结果也可以用作给定数据实例属于类 0 或类 1的概率。
这对于需要为预测结果提供更多理论依据的问题非常有用。
与线性回归类似，当删除与输出变量无关以及彼此之间非常相似（相关）的属性后， Log is t ic回归的效果更好。
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机器学习的十种经典算法详解
毫无疑问，近些年机器学习和人工智能领域受到了越来越多的关注。
随着大数据成为当下工业界最火爆的技术趋势，机器学习也借助大数据在预测和推荐方面取得了惊人的成绩。
比较有名的机器学习案例包括Netflix根据用户历史浏览行为给用户推荐电影，亚马逊基于用户的历史购买行为来推荐图书。
那么，如果你想要学习机器学习的算法，该如何入门呢？就我而言，我的入门课程是在哥本哈根留学时选修的人工智能课程。
老师是丹麦科技大学应用数学和计算机专业的全职教授，他的研究方向是逻辑学和人工智能，主要是用逻辑学的方法来建模。
课程包括了理论/核心概念的探讨和动手实践两个部分。
我们使用的教材是人工智能的经典书籍之一：Peter Norvig教授的《人工智能——一种现代方法》，课程涉及到了智能代理、基于搜索的求解、对抗搜索、概率论、多代理系统、社交化人工智能，以及人工智能的伦理和未来等话题。
在课程的后期，我们三个人还组队做了编程项目，实现了基于搜索的简单算法来解决虚拟环境下的交通运输任务。
我从课程中学到了非常多的知识，并且打算在这个专题里继续深入学习。
在过去几周内，我参与了旧金山地区的多场深度学习、神经网络和数据架构的演讲——还有一场众多知名教授云集的机器学习会议。
最重要的是，我在六月初注册了Udacity的《机器学习导论》在线课程，并且在几天前学完了课程内容。
在本文中，我想分享几个我从课程中学到的常用机器学习算法。
机器学习算法通常可以被分为三大类——监督式学习，非监督式学习和强化学习。
监督式学习主要用于一部分数据集（训练数据）有某些可以获取的熟悉（标签），但剩余的样本缺失并且需要预测的场景。
非监督式学习主要用于从未标注数据集中挖掘相互之间的隐含关系。
强化学习介于两者之间——每一步预测或者行为都或多或少有一些反馈信息，但是却没有准确的标签或者错误提示。
由于这是入门级的课程，并没有提及强化学习，但我希望监督式学习和非监督式学习的十个算法足够吊起你的胃口了。
监督式学习1.决策树：决策树是一种决策支持工具，它使用树状图或者树状模型来表示决策过程以及后续得到的结果，包括概率事件结果等。
请观察下图来理解决策树的结构。
从商业决策的角度来看，决策树就是通过尽可能少的是非判断问题来预测决策正确的概。