关于机器学习的十大经典算法
如何通俗的解释机器学习的10大算法？
算法一：逻辑回归逻辑回归模型算法是一种被广泛使用的分类算法，通过训练数据中的正负样本，学习样本特征到样本标签之间的假设函数，逻辑回归模型是典型的线性分类器，由于算法复杂读低、容易实现等特点，在工业界得到广泛的应用。
如：利用逻辑回归实现广告的点击率预估。
算法二：支持向量机（SVM）支持向量机是由Vapnik等人于1995年提出来的，之后随着统计理论的发展，支持向量机SVM 也逐渐受到了各领域研究者的关注，在很短的时间就得到了很广泛的应用。
从目前实现和工业应用情况看，SVM是被公认的比较优秀的分类模型。
算法三：集成学习集成学习就是将很多分类器集成在一起，每个分类器有不同的权重，将这些分类器的分类结果合并在一起，作为最终的分类结果。
最初集成方法为贝叶斯决策，现在多采用error-correcting output coding, bagging, and boosting等方法进行集成。
算法四：聚类算法聚类算法是典型的无监督学习，其训练样本中只包含样本的特征，不包含样本的标签信息，在聚类算法中，利用样本的特征，将具有相似属性的样本划分到同一个类别中。
算法五：决策树决策树是人类在思考过程中最常用的逻辑结构，映射到机器学习问题上，在分类问题中，决策树算法通过样本中某一纬属性的值，将样本划分到不同的类别中。
是基于树形结构进行决策的一种分类算法。
算法六：朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，一个含有贝叶斯思想的例子可以这样。
你在路上看到一个黑人且比较高，你十有八九猜他是从非洲来的。
因为在没有其他可用信息的前提下，一般来说大部分非洲人符合这种特征，所以你会选择最大概率是非洲人，这种思想就是贝叶斯思想。
算法七：主成分分析（PCA）主成分分析(PCA)是最常用的线性降维方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中表示，并期望在所投影的维度上数据的方差最大，以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数据点的特性。
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。
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
人工智能十大流行算法通俗易懂讲明白
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。
十大人工智能经典算法
十大人工智能经典算法随着人工智能技术的快速发展，越来越多的算法被提出并应用于各种领域。
本文将为您介绍十大人工智能经典算法，帮助您了解这些算法的基本概念、应用场景和优缺点。
一、线性回归算法线性回归算法是一种预测连续值的算法，通过对自变量和因变量之间的关系进行建模，来预测因变量的取值。
该算法广泛应用于金融、医疗、交通等领域。
优点是简单易行，缺点是对于非线性关系的数据处理效果较差。
二、逻辑回归算法逻辑回归算法是一种用于分类问题的算法，通过将连续值转换为二分类问题，来进行分类预测。
该算法广泛应用于欺诈检测、信用评分等领域。
优点是简单易行，缺点是对于多分类问题需要多次建模。
三、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，通过计算已知类别的样本数据，来预测新样本的类别。
该算法广泛应用于垃圾邮件过滤、情感分析等领域。
优点是简单高效，缺点是对于特征之间关联性较强的数据效果较差。
四、决策树算法决策树算法是一种基于树结构的分类和回归算法，通过递归地将数据集划分为更小的子集，来构建决策树模型。
该算法广泛应用于金融、医疗、安全等领域。
优点是简单直观，缺点是对于连续型特征和缺失值处理效果较差。
五、随机森林算法随机森林算法是一种基于决策树的集成学习算法，通过构建多棵决策树并综合它们的预测结果，来提高分类和回归的准确率。
该算法广泛应用于金融、医疗、推荐系统等领域。
优点是准确率高，缺点是计算复杂度较高六、支持向量机算法支持向量机算法是一种基于统计学习理论的分类算法，通过找到能够将不同类别的样本点最大化分隔的决策边界，来进行分类预测。
该算法广泛应用于人脸识别、文本分类等领域。
优点是对于非线性问题具有较强的处理能力，缺点是对于大规模数据集计算效率较低。
七、K最近邻算法K最近邻算法是一种基于实例的学习算法，通过找到与新样本点最相近的K个已知类别的样本点，来进行分类预测。
该算法广泛应用于文本分类、图像识别等领域。
优点是简单高效，缺点是需要较大的存储空间和计算量。
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。
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
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
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。
17个机器学习的常用算法
17个机器学习的常用算法来源：机器人网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。
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。
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。
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关于机器学习的十大经典算法
1、C4.5
C4.5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、Thek-meansalgorithm即K-Means算法
k-meansalgorithm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、Supportvectormachines支持向量机
支持向量机（SupportVectorMachine），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.CBurges的《模式识别支持向量机指南》。
vanderWalt和Barnard将支持向量机和其他分类器进行了比较。
4、TheApriorialgorithm
Apriori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。
在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。
5、最大期望(EM)算法
在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无
法观测的隐藏变量（LatentVariabl）。
最大期望经常用在机器学习ai服务器和计算机视觉的数据集聚（DataClustering）领域。
6、PageRank网页排名
PageRank是Google算法的重要内容。
2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里·佩奇（LarryPage）。
因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个等级方法是以佩奇来命名的。
PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值。
PageRank背后的概念是，每个到页面的链接都是对该页面的一次投票，被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。
这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩而且很多网站都离不开浪潮服务器的支持。
PageRank这个概念引自学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多，一般判断这篇论文的权威性就越高。
7、AdaBoost
Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。
其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。
将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。
8、kNN:k-nearestneighborclassification
K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的移动学习方法，也是最简单的机器学习算法之一。
该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
9、NaiveBayes朴素贝叶斯
在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(DecisionTreeModel)和朴素贝叶斯模型（NaiveBayesianModel，NBC）。
朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。
同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。
理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。
但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。
在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。
而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。
10、CART：分类与回归树
CART,ClassificationandRegressionTrees。
在分类树下面有两个关键的思想。
第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。