机器学习常见算法分类汇总
机器学习算法的分类与比较
机器学习算法的分类与比较机器学习是一种通过对数据进行自动学习和模式识别的方法，它的重要性在不断增加。
随着科技的发展和数据的爆炸增长，机器学习算法也在不断演进和改进。
在机器学习中，算法的选择对于模型的输出结果和性能至关重要。
本文将介绍机器学习算法的分类与比较，并分析它们的优劣势。
一、监督学习算法监督学习算法是指在训练数据中给出了输入和输出的对应关系，通过这些已知数据进行学习和预测。
常见的监督学习算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和神经网络等。
1. 决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的分类模型，通过一系列的判断节点构建出决策路径。
它的优点是易于理解和解释，适用于离散和连续型数据。
然而，决策树容易过拟合和出现高方差问题。
2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性的分类方法。
它的特点是简单高效，适用于文本分类等场景。
但是朴素贝叶斯算法忽略了变量之间的相关性，因此在某些情况下表现不佳。
3. 支持向量机算法支持向量机算法是一种通过在输入空间中构建超平面进行分类的方法。
它的优势在于可以处理高维空间和非线性分类问题。
但是支持向量机算法计算复杂度高，对大规模数据集不太友好。
4. 神经网络算法神经网络算法是一种模仿人类神经元网络的学习算法。
它的优点是可以进行复杂的非线性建模和逼近，适用于大规模数据的处理。
然而，神经网络算法对于模型结构的选择和参数的调整较为困难。
二、无监督学习算法无监督学习算法是指在训练数据中没有给出输出标签，通过对数据集的特征进行聚类和模式发现。
常见的无监督学习算法包括聚类算法、降维算法和关联规则挖掘等。
1. 聚类算法聚类算法是一种将样本划分为相似组的方法，常见的算法包括K均值聚类和层次聚类等。
它的优点是能够识别出数据中的隐含结构和群组，适用于数据探索和可视化。
但是聚类算法对初始聚类中心的选择敏感，对噪声和异常值的鲁棒性较差。
2. 降维算法降维算法是一种通过减少数据的维度来提取数据的有效特征的方法。
常见机器学习算法的分类-有什么分类-分类介绍
常见机器学习算法的分类-有什么分类-分类介绍机器学习算法大致可分为四大类，分别为监督学习、无监督学习、自监督学习、强化学习。
其中监督学习主要包括分类和回归，还有奇特变体(序列生成、语法树猜测、目标检测、图像分割)。
1、监督学习监督学习是目前最常见的机器学习类型。
给定一组样本(通常由人工标注)，它可以学会将输入数据映射到已知目标[也叫标注(annotation)]。
一般来说，近年来广受关注的深度学习应用几乎都属于监督学习，比如光学字符识别、语音识别、图像分类和语言翻译。
虽然监督学习主要包括分类和回归，但还有更多的奇特变体，主要包括如下几种。
(1)序列生成(sequence generation)。
给定一张图像，猜测描述图像的文字。
序列生成有时可以被重新表示为一系列分类问题，比如反复猜测序列中的单词或标记。
(2)语法树猜测(syntax tree prediction)。
给定一个句子，猜测其分解生成的语法树。
(3)目标检测(object detection)。
给定一张图像，在图中特定目标的四周画一个边界框。
这个问题也可以表示为分类问题(给定多个候选边界框，对每个框内的目标进行分类)或分类与回归联合问题(用向量回归来猜测边界框的坐标)。
(4)图像分割(image segmentation)。
给定一张图像，在特定物体上画一个像素级的掩模(mask)。
2、无监督学习无监督学习是指在没有目标的状况下寻找输入数据的有趣变幻，其目的在于数据可视化、数据压缩、数据去噪或更好地理解数据中的相关性。
无监督学习是数据分析的必备技能，在解决监督学习问题之前，为了更好地了解数据集，它通常是一个必要步骤。
降维(dimensionality reduction)和聚类(clustering)都是众所周知的无监督学习方法。
3、自监督学习自监督学习是监督学习的一个特例，它与众不同，值得单独归为一类。
自监督学习是没有人工标注的标签的监督学习，你可以将它看作没有人类参加的监督学习。
人工智能：机器学习中常用的六大算法
人工智能：机器学习中常用的六大算法人工智能（AI）是当今世界一个非常热门的话题。
在AI领域中，机器学习是一个重要的分支，它利用算法和数据让计算机能够自动学习和改进。
而在机器学习中，有许多常用且重要的算法。
在本文中，我们将介绍六个常用的机器学习算法，以及它们在人工智能领域中的应用。
1. 线性回归算法线性回归是最简单也是最常用的机器学习算法之一。
它的思想非常简单，通过拟合一个线性方程来预测输出变量与输入变量之间的关系。
这个方程可以用来预测未来的数值，也可以用来分析变量之间的相关性。
线性回归算法在许多领域都有广泛的应用，比如经济学、金融学和市场营销等。
它可以用来预测股票价格、销售额以及其他连续变量。
此外，线性回归算法还可以通过分析变量之间的相关性来帮助研究人员获得对数据的更深入理解。
2. 逻辑回归算法逻辑回归是一种二分类算法，用于预测一个变量的取值是0还是1。
它通过计算输入变量与输出变量之间的概率关系来进行预测。
这个算法可以用来解决许多实际问题，比如判断邮件是否是垃圾邮件、预测一个人是患有某种疾病的可能性等。
逻辑回归算法在医学、生物学和金融等领域有广泛的应用。
它可以用来辅助医生做出合理的诊断决策，也可以用来预测一个人是否会违约或者犯罪等。
3. 决策树算法决策树是一种非常直观且易于理解的机器学习算法。
它通过树状结构来表示决策过程，并基于输入变量来进行分类或预测。
决策树的每个节点代表一个特征变量，每个分支代表一个可能的取值，而叶子节点代表了输出变量的取值。
决策树算法在许多领域都有广泛的应用。
它可以用于分析客户的购买模式、预测患者的疾病风险以及判断一封电子邮件是否是垃圾邮件等。
决策树的优势在于它的结果易于解释和理解，同时也可以处理具有非线性关系的数据。
4. 支持向量机算法支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，可以用于分类和回归问题。
它的基本思想是找到一个最佳的超平面来将不同类别的样本点进行分割。
SVM算法在许多领域中都有广泛的应用，比如图像分类、文本分类和生物信息学等。
11种最常见的机器学习算法简介
11种最常见的机器学习算法简介常见机器学习算法的摘要。
> Photo by Santiago Lacarta on Unsplash近年来，由于对技术的高需求和进步，机器学习的普及已大大增加。
机器学习可以从数据中创造价值的潜力使其吸引了许多不同行业的企业。
大多数机器学习产品都是使用现成的机器学习算法进行设计和实现的，并且需要进行一些调整和细微更改。
机器学习算法种类繁多，可分为三大类：· 监督学习算法在给定一组观察值的情况下，对特征（独立变量）和标签（目标）之间的关系进行建模。
然后，使用该模型使用特征预测新观测的标签。
根据目标变量的特性，它可以是分类（离散目标变量）或回归（连续目标变量）任务。
· 无监督学习算法试图在未标记的数据中找到结构。
· 强化学习基于行动奖励原则。
代理通过迭代计算其行为的报酬来学习达到目标。
在本文中，我将介绍前两类中最常见的算法。
注意：尽管深度学习是机器学习的一个子领域，但我不会在本文中包含任何深度学习算法。
我认为深度学习算法由于复杂性和动态性而应分开讨论。
此外，我会犹豫地使这篇文章过长，使读者感到厌烦。
开始吧。
1.线性回归线性回归是一种有监督的学习算法，它通过对数据拟合线性方程，尝试对连续目标变量和一个或多个自变量之间的关系进行建模。
为了使线性回归成为一个不错的选择，自变量和目标变量之间必须存在线性关系。
有许多工具可以探索变量之间的关系，例如散点图和相关矩阵。
例如，下面的散点图显示了自变量（x轴）和因变量（y 轴）之间的正相关。
随着一个增加，另一个也增加。
线性回归模型试图使回归线适合最能表示关系或相关性的数据点。
最常用的技术是普通最小二乘（OLE）。
使用此方法，可以通过最小化数据点和回归线之间距离的平方和来找到最佳回归线。
对于上面的数据点，使用OLE获得的回归线看起来像：2.支持向量机支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类任务，但也适用于回归任务。
17个机器学习的常用算法！
17个机器学习的常用算法！1. 监督式学习：在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。
在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。
监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。
常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network）2. 非监督式学习：在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。
常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。
常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。
3. 半监督式学习：在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。
应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。
如图论推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM.）等。
4. 强化学习：在这种学习模式下，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式，在强化学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。
常见的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。
常见算法包括Q-Learning以及时间差学习（Temporal difference learning）在企业数据应用的场景下，人们最常用的可能就是监督式学习和非监督式学习的模型。
在图像识别等领域，由于存在大量的非标识的数据和少量的可标识数据，目前半监督式学习是一个很热的话题。
机器学习算法汇总大全
机器学习算法汇总大全机器学习是最近几年兴起的一门前沿学科，现在已经应用于各个领域。
在这个领域里，有各种不同的算法，每个算法都有它自己的特点和优点。
这篇文章旨在介绍最常见的机器学习算法，并对它们的优缺点以及适用场景进行简单的讲解。
监督学习算法监督学习是机器学习中最常用、最成熟、也最易于理解的一个分支。
在监督学习中，训练数据是已知答案的，即每个训练样本都有对应的标签或分类，模型的目标是学习这些训练样本和标签之间的关系，然后用模型去预测未知样本的标签或分类。
1. 线性回归线性回归是一种用来建立两种变量之间线性关系的监督学习算法。
线性回归模型可以用于处理连续数据的回归问题。
它的主要思想是通过拟合最小平方误差直线来解决预测问题。
线性回归的优点在于它的简单性，但是它只适用于二元分类或回归问题，对于多类别问题的解决效果较差。
2. 逻辑回归逻辑回归虽然名字里面带着“回归”，但却是解决分类问题的一种监督学习算法。
逻辑回归模型使用了Sigmoid函数来处理分类问题，输出值可以在[0, 1]之间，可以看成是概率值。
逻辑回归可以解决二元分类、多元分类以及连续数据的分类问题。
3. K近邻算法K近邻算法是一种简单而有效的监督学习算法。
它的核心思想是最邻近原则，即如果一个样本在特征空间中的k个最近邻居中大多数属于某个类别，则该样本也属于该类别。
K近邻算法可以处理多元分类和连续数据的分类问题。
4. 决策树决策树是一种重要的监督学习算法，它的核心思想是通过分裂特征空间来不断划分样本，最终形成一棵决策树。
决策树模型可以用于解决分类问题和回归问题。
决策树算法对于处理大量特征和数据集时的计算效率非常高，但同时也易受噪声影响，容易出现过度拟合的问题。
5. 支持向量机支持向量机是一种基于统计学习的监督学习算法，它的核心思想是在特征空间中找到一个最佳的超平面来进行分类。
支持向量机算法可以用于解决二元分类、多元分类以及连续数据的分类问题。
非监督学习算法非监督学习算法是一种无监督的机器学习方法，它的输入数据不带标签或分类信息。
机器学习常见算法分类汇总
机器学习常见算法分类汇总机器学习算法可以根据不同的分类标准进行划分。
根据学习方式的不同，机器学习算法主要可以分为监督学习算法、无监督学习算法和半监督学习算法。
接下来将对这三类算法进行分类汇总。
无监督学习算法是在没有标记的训练数据集上进行学习，算法根据数据的内在结构来进行分类和聚类分析。
无监督学习算法可以发现数据之间的关联性和潜在结构。
常见的无监督学习算法有：k-means聚类算法、层次聚类、关联规则学习、主成分分析、高斯混合模型等。
半监督学习算法是介于监督学习和无监督学习之间的一种学习方式。
在半监督学习中，训练集只包含了部分标记数据和大量的未标记数据，算法通过同时利用已标记和未标记数据来进行学习。
常见的半监督学习算法有：生成式方法、支持向量机生成式和半监督支持向量机等。
除了根据学习方式进行划分，机器学习算法还可以根据具体的任务进行分类。
常见的机器学习任务包括：回归分析、二分类、多分类、聚类分析、降维、特征选择等。
回归分析是一种预测建模技术，它通过分析自变量与因变量之间的关系，建立一个可预测的模型。
常见的回归算法有：线性回归、岭回归、LASSO回归、弹性网络回归等。
二分类是一种将数据分为两个类别的分类任务。
在二分类中，算法需要将数据分为正例和反例两类。
常见的二分类算法有：逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、朴素贝叶斯等。
多分类是将数据分为多个类别的分类任务。
在多分类中，算法需要将数据分为两个以上的类别。
常见的多分类算法有：逻辑回归、K近邻算法、决策树、支持向量机、神经网络等。
聚类分析是将数据集分成多个组的无监督学习任务。
在聚类分析中，相似的数据被分成同一组，而不相似的数据被分成不同的组。
常见的聚类算法有：k-means聚类算法、层次聚类、DBSCAN聚类算法等。
降维是将高维数据转换为低维数据的方法，降维可以帮助减少计算复杂度、减少噪声和冗余信息，并且可以可视化高维数据。
常见的降维算法有：主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-SNE等。
机器学习算法详解
机器学习算法详解机器学习算法是指基于数据和经验自动分析、识别、分类和预测的一类方法和技术。
它是人工智能领域中的重要应用之一，通过对数据的学习与分析，使计算机具备自我学习和自主决策的能力。
本文将详细解析几种常见的机器学习算法，包括线性回归、决策树、支持向量机和神经网络。
一、线性回归算法线性回归是一种用于建立线性关系模型的机器学习算法。
它通过拟合数据集中的点，构建一个线性函数，用于预测输入和输出之间的关系。
线性回归算法的目标是找到一条最优拟合直线，使得预测值与真实值之间的误差最小化。
该算法的特点是简单易懂、计算速度快，适用于解决连续型变量的预测问题。
二、决策树算法决策树是一种基于树状结构进行决策的机器学习算法。
它通过从数据集中总结出一系列的问题和决策规则，构建起一个决策树模型，用于分类和预测。
决策树算法的优点在于生成的决策树易于理解和解释，同时对于大规模数据集的处理速度较快。
然而，决策树算法容易过拟合，需要进行剪枝等手段来提高模型的泛化能力。
三、支持向量机算法支持向量机是一种用于分类和回归的机器学习算法。
它通过构建一个超平面，将不同类别的数据点分隔开，用于分类问题的解决。
支持向量机算法的优点是适用于高维空间和非线性分类问题，能够处理较小的样本集合。
然而，在处理大规模数据集时，支持向量机算法的计算复杂度较高。
四、神经网络算法神经网络是一种模拟人类神经系统结构和功能的机器学习算法。
它通过多层次的神经元网络来模拟人脑的运作方式，进行模式识别和预测。
神经网络算法的优点在于能够处理大规模和复杂的数据集，具有较强的非线性表达能力。
但是，神经网络算法的训练过程较为繁琐，需要大量的计算资源和时间。
总结起来，机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机和神经网络等。
每种算法都有其各自的优点和适用范围，选择合适的算法需要根据具体的问题和数据特点来进行判断。
机器学习算法的发展为数据分析和预测提供了强力工具，未来随着技术的进步和应用场景的拓展，机器学习算法将在各个领域发挥更加重要的作用。
机器学习算法的分类与比较
机器学习算法的分类与比较机器学习是人工智能领域的重要组成部分，它通过从数据中学习模式和规律，使计算机能够自动完成任务和做出决策。
在机器学习中，算法的选择是非常关键的，不同的算法适用于不同的问题场景。
本文将对机器学习算法进行分类与比较，帮助读者了解各种算法的优缺点及应用范围。
一、监督学习算法监督学习是机器学习中最常用的方法之一，它通过已知输入和输出的训练数据，建立一个模型来预测新的输入数据的输出。
以下是几种常见的监督学习算法：1. 岭回归（Ridge Regression）：适用于线性回归问题，通过引入正则化项以解决过拟合问题。
2. 逻辑回归（Logistic Regression）：适用于二分类问题，通过对样本进行概率建模，能够输出实例属于某个类别的概率。
3. 决策树（Decision Tree）：根据特征的取值将样本逐步分割为不同的叶子节点，并学习出一系列规则用于分类问题。
4. 支持向量机（Support Vector Machine）：通过找到一个最优超平面来实现对样本的分类，主要用于二分类问题。
5. 随机森林（Random Forest）：将多个决策树进行组合，通过投票或平均值来进行分类，具有较好的鲁棒性和准确性。
二、无监督学习算法无监督学习是指从无标签数据中学习模型的机器学习方法，其目标是发现数据中的隐藏结构和模式。
以下是几种常见的无监督学习算法：1. K-means聚类算法：根据样本之间的距离将数据集划分为K个簇，每个簇内的样本具有相似性。
2. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）：通过线性变换将高维数据转换为低维数据，以尽可能保持数据的方差。
3. Apriori算法：用于关联分析，它通过频繁项集的挖掘来发现数据中的关联关系。
4. 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）：假设数据由多个高斯分布组成，通过最大似然估计来估计分布的参数。
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。
机器学习的分类算法
机器学习的分类算法机器学习是一种人工智能的分支，它通过让计算机系统自动学习并改进，从而实现特定任务的目标。
在机器学习中，分类算法是一种常见的技术，它可以将数据集中的样本分为不同的类别。
分类算法在许多领域都有广泛的应用，如医疗诊断、金融风险评估和自然语言处理等。
在机器学习中，有许多不同的分类算法，每种算法都有其独特的优缺点和适用场景。
下面介绍几种常见的分类算法：1. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间是相互独立的。
这种算法简单且高效，适用于处理大规模数据集和高维特征空间。
2. 决策树算法（Decision Tree）：决策树算法通过构建一棵树形结构来对数据进行分类。
它易于理解和解释，适用于处理非线性关系和复杂数据集。
3. 支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）：支持向量机算法通过寻找最优超平面来对数据进行分类。
它在处理高维数据和非线性数据方面表现出色，但对参数调整和计算资源要求较高。
4. 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，它通过计算样本之间的距离来确定其所属类别。
这种算法简单且易于实现，但对数据集的规模和维度敏感。
5. 随机森林算法（Random Forest）：随机森林算法是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来对数据进行分类。
这种算法具有较高的准确性和鲁棒性，适用于处理大规模数据和高维特征空间。
除了上述算法外，还有许多其他分类算法，如神经网络、逻辑回归和朴素贝叶斯等。
在选择分类算法时，需要根据具体的问题和数据特点来进行评估和选择，以实现最佳的分类效果。
随着机器学习技术的不断发展和进步，分类算法也将不断演化和完善，为各行各业带来更多的应用和机会。
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。
机器学习的基本算法
机器学习的基本算法一、机器学习算法大致可以分为三类：1、监督学习算法(Supervised Algorithms）在监督学习训练过程中，可以由训练数据集学到或建立一个模式（函数/learning model），并依此模式推测新的实例。
该算法要求特定的输入/输出，首先需要决定使用哪种数据作为范例。
例如，文字识别应用中一个手写的字符，或一行手写文字。
主要算法包括神经网络、支持向量机、最近邻居法、朴素贝叶斯法、决策树等。
2、无监督学习算法(Unsupervised Algorithms)这类算法没有特定的目标输出，算法将数据集分为不同的组。
3、强化学习算法(Reinforcement Algorithms)强化学习普适性强，主要基于决策进行训练，算法根据输出结果（决策）的成功或错误来训练自己，通过大量经验训练优化后的算法将能够给出较好的预测。
类似有机体在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。
在运筹学和控制论的语境下，强化学习被称作“近似动态规划”（approximate dynamic programming，ADP）。
二、基本的机器学习算法：线性回归算法Linear Regression支持向量机算法(Support Vector Machine,SVM)最近邻居/k-近邻算法(K-Nearest Neighbors,KNN)逻辑回归算法Logistic Regression决策树算法Decision Treek-平均算法K-Means随机森林算法Random Forest朴素贝叶斯算法Naive Bayes降维算法Dimensional Reduction梯度增强算法Gradient Boosting。
人工智能之机器学习的常见算法
人工智能之机器学习的常见算法
一、监督学习
（1）线性回归：线性回归是利用数据对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种方法。
它的基本思想是假设因变量和自变量之间存在一个线性关系，即“y=ax+b”，其中a和b分别是回归系数和截距，用最小二乘法求出a和b，就可以得到最佳拟合直线。
（2）Logistic回归：Logistic回归是一种分类算法，它使用一种类似于线性回归的形式，通过对输入变量的映射，将输出变量限定到两个值中。
其中，公式为“y=e^(ax+b)”，其中“e”为自然对数的底数，a和b 分别为系数和截距，通过不断调整a和b的值，使输入变量与输出变量之间的关系越来越接近。
（3）支持向量机：支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，它通过将样本空间映射到高维特征空间，并在该空间中建立最优分割超平面来实现二分类任务。
SVM的模型参数包括：向量ω，偏差b和权重参数C，其中ω表示向量的者，b表示偏差，C表示权重参数。
SVM的优点是可以选择核函数，可以解决非线性问题；其缺点是计算效率较慢，并且还需要调整大量超参数。
二、无监督学习
（1）聚类：聚类是一种无监督学习方法，它将样本空间中的数据根据其相似性自动分组。
快速入门机器学习：10个常用算法简介
快速入门机器学习：10个常用算法简介1. 引言1.1 概述:机器学习是一门涉及分析数据和构建预测模型的领域，它能够让计算机通过从数据中学习规律、模式和知识，作出智能决策或预测。
随着人工智能和大数据的快速发展，机器学习在各个领域都获得了广泛应用。
本篇文章将给读者带来关于机器学习中最常用的10种算法的简介。
无论你是刚刚开始接触机器学习还是想要巩固自己对这些算法的理解，这篇文章都会为你提供一个快速入门的指南。
1.2 文章结构:本文将按照以下结构展开内容：- 引言：简要介绍文章背景和目标。
- 机器学习简介：第二节将讨论机器学习的定义、应用领域以及发展历程。
- 常用算法类型：第三节将解释三种常见的机器学习算法类型：监督学习、无监督学习、半监督学习。
- 常用机器学习算法简介：第四节将深入探讨三种常见的监督学习算法：线性回归模型、逻辑回归模型和决策树算法。
- 其他常用算法简介：第五节将介绍三种其他常用的机器学习算法：支持向量机（SVM）、K均值聚类算法（K-means）和随机森林（Random Forest）。
通过这样的文章结构，读者们将能够对不同类型的算法有一个清晰的概念，并且了解每个算法的基本原理和应用场景。
1.3 目的:本文的目标是帮助读者快速了解机器学习中最常用的十种算法。
通过这篇文章，读者可以获得对于这些算法的基本认知，并且能够判断何时使用某个特定的算法以及如何开始在实际问题中应用它们。
我们相信，通过阅读本文，您将收获关于机器学习算法的全面理解，并且为进一步学习和探索领域打下坚实基础。
让我们一起开始这个令人兴奋而又有趣的旅程吧！2. 机器学习简介2.1 定义机器学习是一种人工智能领域的研究分支，旨在通过计算机系统从数据中学习模式和规律，以便能够做出准确预测或自动决策，而无需明确编程。
机器学习的目标是建立能够自动进行学习和推断的算法和模型。
2.2 应用领域机器学习在许多领域都得到了广泛的应用。
例如，在医疗保健领域，机器学习可用于诊断疾病、制定治疗方案和预测患者病情。
常见的机器学习算法解析
常见的机器学习算法解析机器学习是一门利用统计学和数学模型来让计算机从数据中学习的学科。
在实践中，我们常常使用各种机器学习算法来解决现实生活中的问题。
本文将对一些常见的机器学习算法进行解析，帮助读者了解它们的原理和应用。
一、线性回归算法（Linear Regression）线性回归是一种用于预测数值型目标变量的简单机器学习算法。
它通过拟合一个线性模型来建立自变量（输入特征）和因变量（输出）之间的关系。
线性回归的基本思想是找到一条能够最好地拟合数据的直线或超平面。
二、逻辑回归算法（Logistic Regression）逻辑回归是一种用于分类问题的机器学习算法。
它通过对数据进行二分类（或多分类）来预测离散型目标变量。
逻辑回归使用了一个逻辑函数（通常是Sigmoid函数）来建立自变量和因变量之间的关系。
三、决策树算法（Decision Tree）决策树是一种基于树形结构的机器学习算法。
它通过一系列的问题和决策节点来预测目标变量。
每个决策节点都代表一个特征，每个分支代表该特征的不同取值，最终的叶节点表示预测的结果。
四、随机森林算法（Random Forest）随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来进行预测。
每个决策树都是独立构建的，通过对每个决策树的预测结果进行投票或平均来得出最终的预测结果。
随机森林算法可以有效地减少过拟合问题。
五、支持向量机算法（Support Vector Machine）支持向量机是一种二分类机器学习算法。
它通过在特征空间中找出一个最优的超平面来分隔不同类别的样本。
支持向量机可以处理线性可分的数据，也可以通过核函数来处理线性不可分的数据。
六、朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。
它假设特征之间条件独立，通过计算后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法在文本分类和垃圾邮件过滤等领域有广泛的应用。
七、聚类算法（Clustering）聚类算法是一种无监督学习算法，它将相似的样本分为一组，不同组之间的样本应该有较大的差异。
机器学习常见算法分类
机器学习常见算法分类机器学习算法主要可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。
在这三大类下，又可以进一步细分为多个具体的算法。
1.监督学习算法：- 线性回归（Linear Regression）: 基于线性模型，通过最小化预测与实际值之间的差距进行训练。
- 逻辑回归（Logistic Regression）: 用于二分类问题，通过建立逻辑回归模型，将输入映射到一个概率值。
- 决策树（Decision Tree）: 通过一系列判断节点和叶节点的组合，建立一个树形结构的分类模型。
- 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）: 通过寻找最大间隔来划分不同类别之间的边界。
- 随机森林（Random Forest）: 基于多个决策树的集成算法，通过投票选择最终结果。
- K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）: 根据新样本与训练样本之间的距离来确定分类。
2.无监督学习算法：无监督学习是指从输入数据中寻找隐藏结构或模式，而不需要预先标记的训练数据。
常见的无监督学习算法包括：- 聚类算法（Clustering）: 将数据分成不同的簇，使得同一簇内的数据相似度较高，不同簇间的数据差异较大。
- K均值算法（K-Means）: 将数据分成K个簇，每个簇中的数据与该簇的中心点距离最近。
-DBSCAN:根据数据点的密度划分簇，具有自动确定簇个数的能力。
- 关联规则学习（Association Rule Learning）: 发现数据中的关联规则，例如购物篮分析等。
3.强化学习算法：强化学习是一种与环境进行交互的学习方式，通过试错而不是通过标记的训练数据进行学习。
常见的强化学习算法包括：- Q学习（Q-Learning）: 通过探索和利用的方式学习到一个动作值函数，用于选择在给定状态下的最优动作。
- 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）: 结合深度神经网络和强化学习的方法，用于处理高维、复杂的任务。
机器学习常用算法
机器学习常⽤算法机器学习过程主要包括：数据的特征提取、数据预处理、训练模型、测试模型、模型评估改进等⼏部分：机器学习算法主要包括以下⼏类：regression (回归)回归：建⽴⼀个回归⽅程来预测⽬标值，⽤于连续型分布预测。
回归算法在很多领域得到了普遍应⽤，在⾦融⽅⾯，可以⽤它来做股市⾏情分析和预测；在产品运营⽅⾯，可以⽤它来做产品流量预估；在⽣物领域，可以⽤它来做蛋⽩结合点位预测；在交通领域，可以⽤它来做道路流量预警。
classification (分类)分类：给定⼤量带标签的数据，计算出未知标签样本的标签取值。
⽐如：对客户等级进⾏划分，验证码识别，对⽔果品质⾃动筛选等；在⾦融⽅⾯，可以⽤它来识别作弊⽤户；在交通领域，车牌识别也是⼀种分类应⽤；在产品运营领域，它可以⽤作流失客户的预警，提前找到那些有可能流失的客户。
clustering (聚类)聚类：将不带标签的数据根据距离聚集成不同的簇，每⼀簇数据有共同的特征。
如果给定⼀组样本特征 , 我们没有对应的属性值 , ⽽是想发掘这组样本在维空间的分布, ⽐如分析哪些样本靠的更近，哪些样本之间离得很远, 这就是属于聚类问题。
聚类也是分析样本的属性, 有点类似classification, 不同的就是classification 在预测之前是知道的范围, 或者说知道到底有⼏个类别, ⽽聚类是不知道属性的范围的。
所以 classification 也常常被称为 supervised learning, ⽽clustering就被称为unsupervised learning。
⽐如：对客户价值和商圈做预测；关联分析关联分析：计算出数据之间的频繁项集合。
相关性分组或关联规则。
其⽬的是发现哪些事情总是⼀起发⽣。
⽐如：对超市的货品摆放和个性化推荐做分析；dimensionality reduction (降维)如果我们想⽤维数更低的⼦空间来表⽰原来⾼维的特征空间, 那么这就是降维问题。
机器学习必知的10大算法
机器学习必知的10大算法机器学习算法可以分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。
以下介绍 10 个关于监督学习和无监督学习的算法。
•监督学习可用于一个特定的数据集(训练集)具有某一属性(标签)，但是其他数据没有标签或者需要预测标签的情况。
•无监督学习可用于给定的没有标签的数据集(数据不是预分配好的)，目的就是要找出数据间的潜在关系。
•强化学习位于这两者之间，每次预测都有一定形式的反馈，但是没有精确的标签或者错误信息。
监督学习1. 决策树(Decision Trees)决策树是一个决策支持工具，它使用树形图或者决策模型以及可能性序列，包括偶然事件的结果、资源成本和效用。
下图是其基本原理：从业务决策的角度来看，决策树是人们必须了解的最少的是/否问题，这样才能评估大多数时候做出正确决策的概率。
作为一种方法，它允许你以结构化和系统化的方式来解决问题，从而得出合乎逻辑的结论。
2. 朴素贝叶斯分类 (Naive Bayesian classification)朴素贝叶斯分类器是一类简单的概率分类器，它基于贝叶斯定理和特征间的强大的(朴素的)独立假设。
图中是贝叶斯公式，其中P(A|B)是后验概率，P(B|A)是似然，P(A)是类先验概率，P(B)是预测先验概率。
一些应用例子:判断垃圾邮件对新闻的类别进行分类，比如科技、政治、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)如果你懂统计学的话，你可能以前听说过线性回归。
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。
线性指的是你用来拟合数据的模型，而最小二乘法指的是你最小化的误差度量。
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机器学习常见算法分类汇总∙作者：王萌∙星期三, 六月25, 2014∙Big Data, 大数据, 应用, 热点, 计算∙10条评论机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。
很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。
这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。
机器学习的算法很多。
很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。
这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。
学习方式根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。
在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。
在机器学习领域，有几种主要的学习方式。
将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。
监督式学习：在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。
在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。
监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。
常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network）非监督式学习：在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。
常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。
常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。
半监督式学习：在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。
应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。
如图论推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM.）等。
强化学习：在这种学习模式下，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式，在强化学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。
常见的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。
常见算法包括Q-Learning以及时间差学习（Temporal difference learning）在企业数据应用的场景下，人们最常用的可能就是监督式学习和非监督式学习的模型。
在图像识别等领域，由于存在大量的非标识的数据和少量的可标识数据，目前半监督式学习是一个很热的话题。
而强化学习更多的应用在机器人控制及其他需要进行系统控制的领域。
算法类似性根据算法的功能和形式的类似性，我们可以把算法分类，比如说基于树的算法，基于神经网络的算法等等。
当然，机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。
而对于有些分类来说，同一分类的算法可以针对不同类型的问题。
这里，我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。
回归算法：回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。
回归算法是统计机器学习的利器。
在机器学习领域，人们说起回归，有时候是指一类问题，有时候是指一类算法，这一点常常会使初学者有所困惑。
常见的回归算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）基于实例的算法基于实例的算法常常用来对决策问题建立模型，这样的模型常常先选取一批样本数据，然后根据某些近似性把新数据与样本数据进行比较。
通过这种方式来寻找最佳的匹配。
因此，基于实例的算法常常也被称为“赢家通吃”学习或者“基于记忆的学习”。
常见的算法包括k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化（Learning Vector Quantization，LVQ），以及自组织映射算法（Self-Organizing Map ，SOM）正则化方法正则化方法是其他算法（通常是回归算法）的延伸，根据算法的复杂度对算法进行调整。
正则化方法通常对简单模型予以奖励而对复杂算法予以惩罚。
常见的算法包括：Ridge Regression，Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及弹性网络（Elastic Net）。
决策树学习决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，决策树模型常常用来解决分类和回归问题。
常见的算法包括：分类及回归树（Classification And Regression Tree，CART），ID3 (Iterative Dichotomiser 3)，C4.5，Chi-squared Automatic InteractionDetection(CHAID), Decision Stump, 随机森林（Random Forest），多元自适应回归样条（MARS）以及梯度推进机（Gradient Boosting Machine，GBM）贝叶斯方法贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法，主要用来解决分类和回归问题。
常见算法包括：朴素贝叶斯算法，平均单依赖估计（Averaged One-Dependence Estimators，AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）。
基于核的算法基于核的算法中最著名的莫过于支持向量机（SVM）了。
基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间，在这些高阶向量空间里，有些分类或者回归问题能够更容易的解决。
常见的基于核的算法包括：支持向量机（Support Vector Machine，SVM），径向基函数（Radial Basis Function ，RBF)，以及线性判别分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等聚类算法聚类，就像回归一样，有时候人们描述的是一类问题，有时候描述的是一类算法。
聚类算法通常按照中心点或者分层的方式对输入数据进行归并。
所以的聚类算法都试图找到数据的内在结构，以便按照最大的共同点将数据进行归类。
常见的聚类算法包括k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization，EM）。
关联规则学习关联规则学习通过寻找最能够解释数据变量之间关系的规则，来找出大量多元数据集中有用的关联规则。
常见算法包括Apriori算法和Eclat算法等。
人工神经网络人工神经网络算法模拟生物神经网络，是一类模式匹配算法。
通常用于解决分类和回归问题。
人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法。
（其中深度学习就是其中的一类算法，我们会单独讨论），重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络（Perceptron Neural Network）, 反向传递（Back Propagation），Hopfield网络，自组织映射（Self-Organizing Map, SOM）。
学习矢量量化（Learning Vector Quantization，LVQ）深度学习深度学习算法是对人工神经网络的发展。
在近期赢得了很多关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。
在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。
很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。
常见的深度学习算法包括：受限波尔兹曼机（RestrictedBoltzmann Machine，RBN），Deep Belief Networks（DBN），卷积网络（Convolutional Network）, 堆栈式自动编码器（Stacked Auto-encoders）。
降低维度算法像聚类算法一样，降低维度算法试图分析数据的内在结构，不过降低维度算法是以非监督学习的方式试图利用较少的信息来归纳或者解释数据。
这类算法可以用于高维数据的可视化或者用来简化数据以便监督式学习使用。
常见的算法包括：主成份分析（Principle Component Analysis，PCA），偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression，PLS），Sammon 映射，多维尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追踪（Projection Pursuit）等。
集成算法：集成算法用一些相对较弱的学习模型独立地就同样的样本进行训练，然后把结果整合起来进行整体预测。
集成算法的主要难点在于究竟集成哪些独立的较弱的学习模型以及如何把学习结果整合起来。
这是一类非常强大的算法，同时也非常流行。
常见的算法包括：Boosting，Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆叠泛化（Stacked Generalization，Blending），梯度推进机（Gradient Boosting Machine, GBM），随机森林（Random Forest）。