常（cháng）见的机（jī）器学习算法

诞生于1956年的人工智能，由于受到智能算法（fǎ）、计算速度、存储水平等因素的影响，在六十多年的发展过（guò）程中（zhōng）经历（lì）了（le）多次高潮和（hé）低谷（gǔ）。最近几（jǐ）年（nián），得益于数据量的上涨、运算（suàn）力的提升，特（tè）别是机（jī）器（qì）学习新算法的出现（xiàn），人工智能迎来了（le）大（dà）爆发的时（shí）代。

提到（dào）机器学习这个（gè）词时，有些人（rén）首先想到的可能（néng）是科幻电影里的机器人。事实上，机器学（xué）习是一门多领域交叉学科，涉及（jí）概（gài）率论、统计学、算（suàn）法（fǎ）复（fù）杂度（dù）理论等多门学科。专门研（yán）究计（jì）算机如何模拟（nǐ）或实现（xiàn）人类的学习行为，利用数据或以往的经验，以此优化计（jì）算机程序的（de）性能标准（zhǔn）。

根（gēn）据学习（xí）任务（wù）的不（bú）同，我（wǒ）们可以将机器学习分为监督学习、非监督学（xué）习、强化学（xué）习（xí）三种（zhǒng）类型，而每种（zhǒng）类型又对（duì）应（yīng）着一些算法。

各种算法（fǎ）以（yǐ）及对应的任务类型（xíng）

接下来就简单（dān）介绍几种常用的机器学习算法及（jí）其应用场景，通（tōng）过本篇文章大家可以对机（jī）器学（xué）习的（de）常（cháng）用算法有个常识（shí）性的（de）认识。

一、监督（dū）学习

(1)支持向（xiàng）量机（jī）(Support Vector Machine，SVM)：是一类按监督学习方（fāng）式对数据进行二元（yuán）分类的（de）广（guǎng）义线性分类器，其决（jué）策边界是对（duì）学习样本（běn）求解的最大边（biān）距超平面。例如，在纸上有两类（lèi）线（xiàn）性可分的点，支持向量机会寻找一条（tiáo）直线将这两类（lèi）点区分（fèn）开来，并且与（yǔ）这些点的距离都尽可（kě）能远。

优点：泛（fàn）化错误率低，结（jié）果（guǒ）易（yì）解释。

缺点（diǎn）：对大规模训（xùn）练样本难以实施（shī），解决多分类问（wèn）题存在困难，对（duì）参数调节（jiē）和核函数的（de）选（xuǎn）择敏感（gǎn）。

应用场景：文本分类、人像（xiàng）识别、医学诊断等（děng）。

(2)决策树(Decision Tree)：是一个预测模型（xíng），代（dài）表的是对象（xiàng）属（shǔ）性与对象值（zhí）之间（jiān）的一种映（yìng）射关（guān）系。下图是如何在（zài）决（jué）策树中（zhōng）建模的简单（dān）示（shì）例：

优点：易于（yú）理解和（hé）解释，可以可视化分析，容易（yì）提取出规则;能够处理不相关的特征。

缺点：对缺失数据处理比较困难。

应用场景：在决策过程应用较（jiào）多。

(3)朴（pǔ）素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)：对于（yú）给出的待分类项，求解此项出现的条件下各（gè）个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待（dài）分类（lèi）属于哪个类别。贝叶斯（sī）公式（shì）为：p(A|B)= p(B|A)*p(A/p(B)，其中（zhōng）P(A|B)表示后验概率（lǜ），P(B|A)是似然值，P(A)是（shì）类别的先验概率，P(B)代表预测器的先验概率。

优点：在数据较（jiào）少的情况下仍（réng）然有效，可（kě）以（yǐ）处理多类别问题。

缺点：对输入（rù）数据的准备方式较为敏感。

应用（yòng）场景：文本分类（lèi）、人脸识别、欺诈检测。

(4)k-近邻算法（fǎ）(K-Nearest Neighbor，KNN)：是一（yī）种基（jī）于实例的学习，采用测量不（bú）同特（tè）征值之间的距（jù）离方法进行分（fèn）类。其基本（běn）思路是：给定一个训练样本集，然后输入没有标签（qiān）的新（xīn）数（shù）据，将新数据的每个特（tè）征与样本集中数（shù）据对应（yīng）的特征进行比较，找到最邻（lín）近的k个(通常是不（bú）大于20的整数)实例，这k个实例的多数属于某个（gè）类，就把该输入实例分类到（dào）这个类中。

优（yōu）点：简单、易于（yú）理解（jiě）、易于实现，无（wú）需估计参数（shù）。此外，与朴（pǔ）素贝叶斯之类（lèi）的算（suàn）法比，无数据输入假定、准确度高、对（duì）异常（cháng）数据值不敏（mǐn）感（gǎn）。

缺（quē）点（diǎn）：对于训练数据依赖（lài）程度比（bǐ）较大，并且缺少训练阶段，无法应对多样本（běn）。

应用场景：字（zì）符识别、文（wén）本分（fèn）类、图像识别等（děng）领（lǐng）域。

二、非监督学习

(1)主成分（fèn）分析（xī）(Principal Component Analysis，PCA)：是一种统计方法（fǎ）。其主要思想是将n维特征映射到（dào）k维（wéi）上，这k维（wéi）是全新的正交特征也被称为主成分（fèn），是在原有（yǒu）n维特（tè）征的基础上重新构造出来的k维（wéi）特征。

优点：降低数据的复（fù）杂性，识别最重要（yào）的多个（gè）特征。

缺点：主成分各（gè）个特征（zhēng）维度（dù）的（de）含义具有一（yī）定的模（mó）糊性（xìng），不如原始样（yàng）本特征的解释（shì）性强;有可能损失有用的信（xìn）息。

应用场景：语音（yīn）、图像、通信的分析处理。

(2)奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)：可以将一个比（bǐ）较复杂的矩（jǔ）阵用更小更（gèng）简单的几个（gè）子矩阵的相乘（chéng）来表示，这（zhè）些小（xiǎo）矩阵描述的（de）是矩阵的重要的特性。

优点：简化数据，去除噪声点，提高（gāo）算法的结（jié）果。

缺点：数据的转换可能难以理解。

应用（yòng）场（chǎng）景：推荐系统、图片压缩等。

(3)K-均值聚类（lèi）(K-Means)：是一（yī）种迭代求解的聚类（lèi）分析（xī）算法，采用距离（lí）作（zuò）为（wéi）相似性（xìng）指标。其工作流程是（shì）随机确（què）定K个对（duì）象作为（wéi）初始的聚类中心（xīn），然后计算每（měi）个对象与各（gè）个（gè）种（zhǒng）子聚类中（zhōng）心之（zhī）间的距离，把每个（gè）对象（xiàng）分配给距离（lí）它最近的聚类中心（xīn）。

优点：算法简单容易实现。

缺点：可能收（shōu）敛（liǎn）到局部（bù）最小值，在大（dà）规模数据集上收敛较慢。

应用（yòng）场景（jǐng）：图像处理、数据分（fèn）析（xī）以及市场研究等。

三、强化（huà）学习

Q-learning：是一个基（jī）于值的强化学习算法，它根据动作值函数（shù）评估（gū）应该选择哪（nǎ）个动作，这（zhè）个函数（shù）决定了（le）处于某一个特定状态以及在该（gāi）状态下采取（qǔ）特定（dìng）动作的奖励期望值。

优（yōu）点：可以接收更广的数据范围（wéi）。

缺点：缺乏通用性。

应用（yòng）场景：游戏开发。

以上就是文（wén）章的全部（bù）内容，相信大家对（duì）常用的机器（qì）学习算法应该有了大致的了解（jiě）。

现如今，我们越（yuè）来（lái）越多地看到机器学习（xí）算法为人类带来的实际价值，如它（tā）们提供了关键的洞察力和信息来报告战略决策。可以肯定的是，随着机（jī）器学习越来越流行，未来还将出现越（yuè）来越（yuè）多（duō）能（néng）很好地（dì）处理任务的算法（fǎ）。