分享最适合新手入门的10种机器学习算法
机器学习初学者必须知道的十大算法_光环大数据培训
机器学习初学者必须知道的十大算法_光环大数据培训ML算法是可以从数据中学习并从中改进的算法，无需人工干预。
学习任务可能包括将输入映射到输出，在未标记的数据中学习隐藏的结构，或者“基于实例的学习”，其中通过将新实例与来自存储在存储器中的训练数据的实例进行比较来为新实例生成类标签。
1.ML算法的类型有三种ML算法：1.监督学习：监督学习可以理解为：使用标记的训练数据来学习从输入变量（X）到输出变量（Y）的映射函数。
Y=f（X）监督学习问题可以有两种类型：分类：预测输出变量处于类别形式的给定样本的结果。
例如男性和女性，病态和健康等标签。
回归：预测给定样本的输出变量的实值结果。
例子包括表示降雨量和人的身高的实值标签。
在这篇博客中介绍的前5个算法——线性回归，Logistic回归，CART，朴素贝叶斯，KNN都是监督学习。
人工智能领域的大牛吴恩达曾在他的公开课中提到，目前机器学习带来的经济价值全部来自监督学习。
2.无监督学习：无监督学习问题只有输入变量（X），但没有相应的输出变量。
它使用无标签的训练数据来模拟数据的基本结构。
无监督学习问题可以有两种类型：1．关联：发现数据集合中的相关数据共现的概率。
它广泛用于市场篮子分析。
例如：如果顾客购买面包，他有80％的可能购买鸡蛋。
2．群集：对样本进行分组，使得同一个群集内的对象彼此之间的关系比另一个群集中的对象更为相似。
3．维度降低：维度降低意味着减少数据集的变量数量，同时确保重要的信息仍然传达。
可以使用特征提取方法和特征选择方法来完成维度降低。
特征选择选择原始变量的一个子集。
特征提取执行从高维空间到低维空间的数据转换。
例如：PCA算法是一种特征提取方法。
Apriori，K-means，PCA是无监督学习的例子。
3.强化学习：强化学习是一种机器学习算法，它允许代理根据当前状态决定最佳的下一个动作。
强化算法通常通过反复试验来学习最佳行为。
它们通常用于机器人的训练，机器人可以通过在碰到障碍物后接收负面反馈来学习避免碰撞。
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。
机器学习10大经典算法
机器学习10大经典算法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。
该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。
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。
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。
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。
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。
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
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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
最新机器学习必备十大入门算法！都在这里了（KDnuggets整理）
最新机器学习必备十大入门算法！都在这里了（KDnuggets整理）原文来源：KDnuggets作者：Reena Shaw「雷克世界」编译：BaymaxZ我们向初学者介绍十大机器学习（ML）算法，并附上数字和示例，方便理解。
简介“哈佛商业评论”的一篇文章（/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century）将“数据科学家”评为“21世纪最性感的工作”，对机器学习算法的研究取得了巨大的关注。
因此，对于那些机器学习领域的初学者，我们决定重新撰写2016年的一篇金牌博客——机器学习工程师必须要知道的十大算法（/2016/08/10-algorithms-machine-learning-engineers.html）。
机器学习算法是能够从数据中学习和从经验中改进而不需要人为干预的算法。
学习任务包括学习将输入映射到输出的函数，学习未标记数据中的隐藏结构或“基于实例的学习”，其中通过将新实例与存储在存储器中的训练数据的实例进行比较，为新实例生成类标签。
“基于实例的学习”不会从具体实例中创建抽象。
机器学习算法的类型机器学习算法有三种：·监督学习：监督学习可以解释如下：使用标示的训练数据从输入变量(x)到输出变量(y)学习映射函数。
Y = f(x)监督学习问题有两种：a分类：预测给定样本的结果，其中输出变量是类别。
举例来说，比如男性还是女性、病态还是健康等标签。
b回归：预测输出变量为实值形式的给定样本的结果。
举例来说，比如表示降雨量、一个人的身高等实际值的标签。
我们在本博客中讨论的前5种算法——线性回归、Logistic回归、CART（分类回归树）、朴素贝叶斯、KNN（K临近算法），他们都是监督学习的例子。
集成（Ensembling）是一种监督学习。
这意味着结合多个不同的弱机器学习模型的预测来预测新的样本。
·无监督学习：无监督学习问题仅具有输入变量(x)，但没有相应的输出变量。
初学机器学习？推荐从这十大算法入手
初学机器学习？推荐从这十大算法入手一、介绍机器学习算法的研究已经得到了广泛的关注。
发表在《哈佛商业评论》上的文章称“数据科学家”是“二十一世纪最性感的职业“。
所以，对于那些刚刚踏入机器学习领域的人们，我们决定重写我们非常受欢迎的“金牌”博文《每个工程师都需要知道的十个机器学习算法》。
简而言之，这篇文章是面向初学者的。
机器学习算法，是一种可以从数据中学习、从经验中提升自己而不需要人类干预的算法。
学习的内容可能是一个从输入映射到输出的函数、无标记数据中的隐含结构或者是“基于实例的学习（instance-based learning）”，这种学习通过把新的实例与存储在内存中的训练数据进行比较，给新的实例赋予一个类别标记。
“基于实例的学习”不会在这些具体的实例上创造一层抽象。
二、机器学习算法的种类机器学习算法分为三种类型：监督学习监督学习问题可以分为两类：a.分类问题：预测的输出变量属于一系列类别。
例如，男性和女性、生病和健康。
b.回归问题：预测的输出变量是实数。
例如，以实数记的瀑布流量大小、人的身高。
这篇文章介绍的前五个算法：线性回归、逻辑回归、CART、朴素贝叶斯、K近邻算法均属于监督学习。
无监督学习无监督学习问题只有输入变量而没有输出变量。
这种学习问题使用无标记的训练数据来对数据中隐含的结构进行建模。
无监督学习问题可以分为三类：a.关联：为了发现各种现象同时出现的概率。
这种方法广泛地运用在购物篮分析（market-basket analysis）中。
例如，如果一个顾客买了一个面包，他有80%的可能性也会买鸡蛋。
b.聚类：把样本分堆，使同一堆中的样本之间很相似，而不同堆之间的样本就有些差别。
c.降维：正如它的名字所示，降维意味着减少数据集中变量的个数，但是仍然保留重要的信息。
降维能够通过特征提取和特征选择的方法来实现。
特征提取把数据从高维空间转化到低维空间。
例如，主成分分析算法就是一种特征提取的方法。
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。
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。
机器学习的算法
机器学习的算法1. 线性回归线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。
线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。
它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x 值）和数值结果（y 值）。
然后就可以用这条线来预测未来的值！这种算法最常用的技术是最小二乘法（Least of squares）。
这个方法计算出最佳拟合线，以使得与直线上每个数据点的垂直距离最小。
总距离是所有数据点的垂直距离（绿线）的平方和。
其思想是通过最小化这个平方误差或距离来拟合模型。
例如，简单线性回归，它有一个自变量（x 轴）和一个因变量（y 轴）2. 逻辑回归逻辑回归（Logistic regression）与线性回归类似，但它是用于输出为二进制的情况（即，当结果只能有两个可能的值）。
对最终输出的预测是一个非线性的S 型函数，称为logistic function, g()。
这个逻辑函数将中间结果值映射到结果变量Y，其值范围从0 到1。
然后，这些值可以解释为Y 出现的概率。
S 型逻辑函数的性质使得逻辑回归更适合用于分类任务。
逻辑回归曲线图，显示了通过考试的概率与学习时间的关系。
3. 决策树决策树（Decision Trees）可用于回归和分类任务。
在这一算法中，训练模型通过学习树表示（Tree representation）的决策规则来学习预测目标变量的值。
树是由具有相应属性的节点组成的。
在每个节点上，我们根据可用的特征询问有关数据的问题。
左右分支代表可能的答案。
最终节点（即叶节点）对应于一个预测值。
每个特征的重要性是通过自顶向下方法确定的。
节点越高，其属性就越重要。
4. 朴素贝叶斯朴素贝叶斯（Naive Bayes）是基于贝叶斯定理。
它测量每个类的概率，每个类的条件概率给出x 的值。
这个算法用于分类问题，得到一个二进制“是/ 非”的结果。
看看下面的方程式。
P(c|x)=P(x|c)∗P©P(x)P(c|x)=P(x|c)∗P©P(x)P(c|x)=P(c|x)= 给定预测变量X，c 类事件的概率。
机器学习的基础算法
机器学习的基础算法机器学习（Machine Learning）作为人工智能领域的重要分支，旨在让计算机可以通过数据自行学习和优化，从而实现智能化的决策和行为。
而机器学习的核心就是通过算法来实现学习和模型构建。
在众多的机器学习算法中，有一些基础算法是非常重要且经典的，本文将对这些基础算法进行介绍。
一、线性回归（Linear Regression）线性回归是最简单且常用的机器学习算法之一。
它通过建立线性模型来预测输出变量（或因变量）与输入变量（或自变量）之间的关系。
线性回归的目标是使预测值与真实值之间的差距最小化，通常使用最小二乘法来求解模型的参数。
线性回归在实际应用中广泛使用，例如房价预测、销售预测等。
二、逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归是一种常用的分类算法，它可以用于解决二分类或多分类问题。
与线性回归不同，逻辑回归的输出是经过概率运算后的结果，可以表示为一个0到1之间的概率值。
逻辑回归通过最大似然估计等方法来拟合模型参数，通过设置阈值来进行分类预测。
逻辑回归广泛应用于信用评分、疾病预测等领域。
三、决策树（Decision Tree）决策树是一种基于树状结构进行决策的算法。
它通过逐步选择最具分割能力的特征，将数据集划分为不同的子集，直到最终达到预定的目标。
决策树可以处理分类问题和回归问题，并且可以生成可解释性强的规则。
决策树的优点在于简单、易于理解和实现。
决策树常被应用于金融风控、医疗诊断等领域。
四、支持向量机（Support Vector Machine）支持向量机是一种二分类算法，其原理是将样本映射到高维特征空间，通过构建一个最优超平面来实现分类。
支持向量机的目标是找到能够实现最大间隔的超平面，使得不同类别的样本点可以被有效地分离。
支持向量机具有良好的泛化能力和鲁棒性，并且可以通过核函数应用于非线性问题。
支持向量机广泛应用于图像分类、文本分类等任务。
五、朴素贝叶斯（Naive Bayes）朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法。
机器学习的基础算法
机器学习的基础算法机器学习是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于研究和开发可以通过数据和经验来自主学习和改进的算法和模型。
机器学习的成功离不开一系列基础算法，这些算法为机器学习提供了强大的工具和方法。
本文将介绍几个机器学习的基础算法，包括线性回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和聚类算法。
1. 线性回归线性回归是一种常用的监督学习算法，用于建立变量之间的线性关系模型。
它基于数据集中的特征和目标变量之间的线性关系，通过最小化残差平方和来拟合模型参数。
线性回归广泛应用于预测和趋势分析等领域，例如股票价格预测、销售额预测等。
2. 决策树决策树是一种基于树状结构的分类和回归算法。
它通过对数据集进行递归分割，形成一个多层次的决策规则，用于对新数据进行分类或预测。
决策树算法具有易于理解和解释的特点，适用于处理有离散和连续特征的数据集。
在实际应用中，决策树经常用于风险评估、信用评分等任务。
3. 朴素贝叶斯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假设的分类算法。
它通过计算后验概率来确定新数据的类别，即给定特征条件下目标变量的概率。
朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤等任务中表现出色，具有高效和可扩展性的优势。
4. 支持向量机支持向量机是一种二分类和多分类的监督学习算法，通过构建超平面或超曲面来实现分类。
支持向量机的基本思想是找到能够最大化分类间隔的超平面，以将不同类别的样本分开。
支持向量机广泛应用于图像识别、文本分类和手写体识别等领域。
5. 聚类算法聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本划分为若干个类别或簇。
聚类算法基于样本之间的相似度或距离，将相似的样本归为同一类别。
常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。
聚类算法在市场细分、用户分群和图像分割等方面有广泛应用。
通过对以上基础算法的了解，我们可以看到它们在机器学习中具有重要的地位和作用。
这些算法不仅能够处理各种类型的数据，还能够提取数据中的有用信息，实现分类、预测、聚类等任务。
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分享最适合新手入门的10种机器学习算法
编者按：Medium博主James Le近日在网络上分享了他认为的最适合新手的机器学习算法，并授权论智进行编译。
以下是我们对原文的编译，如有错误还请指出。
在机器学习界，有这样一个“没有免费午餐”的定理。
简单地说，该理论认为，没有一种算法能解决所有问题，尤其对监督学习而言。
例如，你不能认为神经网络总比决策树要好，或决策树永远优于神经网络。
这其中还有许多因素需要考虑，比如你的数据量大小和数据结构。
这样就导致我们在面对一个问题时需要尝试不同的算法，同时还要用测试的数据集来评估算法的性能，选出最合适的那一种。
当然，你所选的算法必须适合你的问题，就像当我们需要清理房子的时候，可以使用吸尘器、扫把或拖把，但不会用铲子来挖地。
首要原则
然而，在为监督式机器学习创建预测模型之前，要记得一条最重要的原则：
机器学习算法可以看做学习一种目标函数（f），该函数是输入变量（X）到输出变量（Y）的完美映射：Y=f（X）
这是一个通用的学习任务，我们希望用新输入的变量（X）能输出预测变量（Y）。
我们不知道函数（f）是什么样子的，或者什么形式的。
如果我们知道的话就直接使用了，不需要再用机器学习算法从大量的数据中学习它。
最常见的机器学习类型是学习映射Y=f（X），用它来预测Y的值。
这被称为预测建模或预测分析，我们的目标是做出最准确的预测。
对于想了解机器学习基础知识的新手，以下是数据科学家最常用的10种机器学习算法。
1.线性回归
线性回归也许是数据科学和机器学习中最知名、最好理解的算法了吧。
预测建模主要关注的是，以可解释性为基础，将模型的误差降到最小并尽量作出最准确的预测。
我们将借鉴、多次使用甚至“窃取”包括数据统计在内的多个不同领域的算法，从。