常见的机器学习算法

诞生于1956年的人工智（zhì）能，由（yóu）于（yú）受到智能（néng）算法、计算（suàn）速度、存（cún）储水平（píng）等因素的影响，在六（liù）十（shí）多年的发展过程中经历（lì）了多次（cì）高潮和（hé）低谷。最近几（jǐ）年，得益（yì）于数据量的上涨、运算力的提升（shēng），特别（bié）是（shì）机（jī）器学习新算法的（de）出现，人（rén）工智（zhì）能迎来了大爆发的时（shí）代。

提（tí）到机器学习（xí）这个词时，有些人首先（xiān）想（xiǎng）到的可能是科幻电影（yǐng）里的（de）机器（qì）人。事实上（shàng），机器学习是一门多领（lǐng）域（yù）交叉学科（kē），涉及概率论（lùn）、统计学、算法复杂度理论（lùn）等多门学科。专门研究计算机如何模拟（nǐ）或实现（xiàn）人类的学习行为（wéi），利用数据或以往的经验，以此（cǐ）优化计（jì）算机程序的性能标准。

根据（jù）学习（xí）任务的不（bú）同（tóng），我们可以将机器学习分为监督（dū）学习、非监督学习、强化学习三种类型，而每种类型又对（duì）应着一些（xiē）算法。

各种算法以（yǐ）及对（duì）应的任务类型

接下来就简单介绍几种（zhǒng）常（cháng）用的机器学习算（suàn）法及（jí）其（qí）应用场景，通过本篇文章大（dà）家可以对机器学习的（de）常（cháng）用（yòng）算（suàn）法有个常识性的认（rèn）识。

一（yī）、监督学习

(1)支持向量（liàng）机(Support Vector Machine，SVM)：是（shì）一类按监督学习方（fāng）式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其（qí）决策（cè）边界是对学习样本求解的最大边距超（chāo）平面。例如，在纸上有（yǒu）两类（lèi）线性可分的点，支（zhī）持向（xiàng）量机会（huì）寻找一条直线将（jiāng）这两类点区分（fèn）开来，并且与这（zhè）些（xiē）点的距离（lí）都尽可能远。

优点：泛化错误率低，结果（guǒ）易解释。

缺（quē）点：对大规模训练样本难以（yǐ）实施，解（jiě）决多（duō）分类问题存在困难，对参数调节（jiē）和核函数的选择敏感。

应用场景：文本分类、人像识别、医（yī）学诊断等（děng）。

(2)决策树（shù）(Decision Tree)：是一个（gè）预测模型（xíng），代表的是对象属性与对象值之间的（de）一（yī）种映射关系。下（xià）图是如何在决策树中建模（mó）的简单示例：

优点：易于理解（jiě）和解释，可以可视化（huà）分析，容（róng）易提取出（chū）规则（zé）;能够（gòu）处理不相关的特征（zhēng）。

缺点：对缺失数据处（chù）理比较困难。

应用场景：在决策过程应用（yòng）较多。

(3)朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)：对（duì）于给出（chū）的待分类项，求（qiú）解（jiě）此（cǐ）项（xiàng）出现的条件下各个类别出（chū）现的概（gài）率，哪个最大，就（jiù）认为（wéi）此待分类属于哪（nǎ）个（gè）类别。贝叶斯公式为（wéi）：p(A|B)= p(B|A)*p(A/p(B)，其（qí）中P(A|B)表示后验概率，P(B|A)是似然值，P(A)是类别的（de）先验概率，P(B)代表预测（cè）器的先验概率。

优点：在数据较少（shǎo）的情况下仍然有（yǒu）效，可以处理多类别问题。

缺点：对输入数据的准备方式较为敏感。

应（yīng）用（yòng）场景：文本（běn）分类、人脸识别、欺（qī）诈（zhà）检（jiǎn）测。

(4)k-近邻算法(K-Nearest Neighbor，KNN)：是一种（zhǒng）基于实例（lì）的学习，采用测量不（bú）同（tóng）特征值之间的距离（lí）方法进行（háng）分类。其基本思（sī）路是：给定一个训练（liàn）样本集，然后输（shū）入没有标签的新数据（jù），将新（xīn）数据（jù）的每个特征（zhēng）与样（yàng）本集中（zhōng）数据对应的特征进行比较，找（zhǎo）到最（zuì）邻近的k个(通常（cháng）是不大于20的整数（shù）)实（shí）例，这（zhè）k个（gè）实（shí）例的（de）多（duō）数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类（lèi）中。

优点：简单、易于理（lǐ）解、易于（yú）实现，无需估计参数（shù）。此外，与（yǔ）朴素（sù）贝（bèi）叶（yè）斯之（zhī）类的算法（fǎ）比，无数（shù）据输入假定、准确度高、对异常数据值不敏感。

缺点：对于训练数据依赖程度比较大（dà），并且缺（quē）少训练阶段，无法（fǎ）应对多样本。

应用场景：字符识（shí）别、文本分类、图像识别（bié）等（děng）领域（yù）。

二、非监督学习

(1)主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)：是一种统计方法。其主（zhǔ）要思（sī）想是将n维特征映射到k维上，这k维是全（quán）新的正交特征（zhēng）也（yě）被称为主成分，是在原有（yǒu）n维特征（zhēng）的基础上重新构造出来的k维特征。

优（yōu）点（diǎn）：降低数据的复杂性，识（shí）别（bié）最（zuì）重（chóng）要的多个（gè）特征（zhēng）。

缺点：主（zhǔ）成分（fèn）各（gè）个特（tè）征（zhēng）维度的含义具有一定的模糊性（xìng），不（bú）如原始（shǐ）样本特征（zhēng）的解释性强;有可能损失有用的信（xìn）息。

应用场景：语音、图像、通信的（de）分析处理。

(2)奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)：可以（yǐ）将一个比较复杂的矩阵用更（gèng）小更简单的几（jǐ）个子矩阵的相乘来表（biǎo）示，这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特（tè）性。

优点：简化数据，去除噪声点，提高（gāo）算法的结（jié）果（guǒ）。

缺（quē）点：数据的转换可能（néng）难以理解。

应用场景：推荐（jiàn）系统、图片压（yā）缩等。

(3)K-均值聚类(K-Means)：是一（yī）种（zhǒng）迭代求解的聚类分析算（suàn）法，采用距离作为相（xiàng）似性（xìng）指标（biāo）。其工（gōng）作流程是（shì）随机（jī）确定K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间（jiān）的距离，把每个对象分配给（gěi）距离它最（zuì）近的聚类中心。

优点：算法简单容易实现。

缺点（diǎn）：可能收敛到局部最（zuì）小（xiǎo）值（zhí），在大（dà）规模数据集上收敛较慢。

应用场景：图像处理、数（shù）据（jù）分析以及（jí）市场（chǎng）研究等。

三、强（qiáng）化学习

Q-learning：是一个基于值（zhí）的强（qiáng）化学习（xí）算法，它根据动作值函数评估应该选择（zé）哪个动作（zuò），这个函数决（jué）定了处于某（mǒu）一个（gè）特（tè）定状（zhuàng）态以及（jí）在该状态下采取特定动（dòng）作的奖励期望值。

优点：可以接收（shōu）更广的数据范围。

缺（quē）点：缺乏通用性。

应用（yòng）场景：游戏开（kāi）发。

以上就是文章的全（quán）部内容，相信大家对常用的机器学习（xí）算法应该（gāi）有了大致的了（le）解（jiě）。

现如今，我们越来（lái）越多地看到机器学习（xí）算（suàn）法为人（rén）类带来的实际价（jià）值，如它（tā）们（men）提供了关键的洞察力和信（xìn）息来报告战略决策。可以（yǐ）肯定的（de）是（shì），随着机器学习越来越流行（háng），未来还将出（chū）现越来越多能（néng）很好地处理任务的算法。