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机器学习常见算法分类
机器学习常见算法分类汇总
机器学习无疑就就是当前数据分析领域得一个热点内容。很多人在平时得工作中都或多或少会用到机器学习得算法。这里IT经理网为您总结一下常见得机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。
机器学习得算法很多。很多时候困惑人们都就就是,很多算法就就是一类算法,而有些算法又就就是从其她算法中延伸出来得。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面就就是学习得方式,第二个方面就就是算法得类似性。
学习方式
根据数据类型得不同,对一个问题得建模有不同得方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法得学习方式。在机器学习领域,有几种主要得学习方式。将算法按照学习方式分类就就是一个不错得想法,这样可以让人们在建模和算法选择得时候考虑能根据输入数据来选择最合适得算法来获得最好得结果。
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得标识或结果,如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”,对手写数字识别中得“１“,”２“,”3“,”4“等。在建立预测模型得时候,监督式学习建立一个学习过程,将预测结果与“训练数据”得实际结果进行比较,不断得调整预测模型,直到模型得预测结果达到一个预期得准确率。监督式学习得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,学习模型就就是为了推断出数据得一些内在结构。常见得应用场景包括关联规则得学习以及聚类等。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,但就就是模型首先需要学习数据得内在结构以便合理得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得延伸,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得数据进行预测。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得反馈,不像监督模型那样,输入数据仅仅就就是作为一个检查模型对错得方式,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。常见得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)

在企业数据应用得场景下,　人们最常用得可能就就就是监督式学习和非监督式学习得模型。 在图像识别等领域,由于存在大量得非标识得数据和少量得可标识数据, 目前半监督式学习就就是一个很热得话题。 而强化学习更多得应用在机器人控制及其她需要进行系统控制得领域。
算法类似性

根据算法得功能和形式得类似性,我们可以把算法分类,比如说基于树得算法,基于神经网络得算法等等。当然,机器学习得范围非常庞大,有些算法很难明确归类到某一类。而对于有些分类来说,同一分类得算法可以针对不同类型得问题。这里,我们尽量把常用得算法按照最容易理解得方式进行分类。
回归算法:

回归算法就就是试图采用对误差得衡量来探索变量之间得关系得一类算法。回归算法就就是统计机器学习得利器。在机器学习领域,人们说起回归,有时候就就是指一类问题,有时候就就是指一类算法,这一点常常会使初学者有所困惑。常见得回归算法包括: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)
基于实例得算法

基于实例得算法常常用来对决策问题建立模型,这样得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得匹配。因此,基于实例得算法常常也被称为“赢家通吃”学习或者“基于记忆得学习”。常见得算法包括　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

正则化方法就就是其她算法(通常就就是回归算法)得延伸,根据算法得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。常见得算法包括: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得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。常见得算法包括:分类及回归树(Ｃlａｓsiｆicatiｏｎ　And　Regrｅｓsion Tｒeｅ,　CＡＲT), ID3 (Ｉterａtｉve Ｄichotomiser　３), Ｃ４、5, Ｃｈi-ｓｑuａrｅd　Automａtic Inteｒａctioｎ Ｄetｅction(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

贝叶斯方法算法就就是基于贝叶斯定理得一类算法,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)。

基于核得算法

基于核得算法中最著名得莫过于支持向量机(ＳＶM)了。 基于核得算法把输入数据映射到一个高阶得向量空间, 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得解决。 常见得基于核得算法包括: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,有时候人们描述得就就是一类问题,有时候描述得就就是一类算法。聚类算法通常按照中心点或者分层得方式对输入数据进行归并。所以得聚类算法都试图找到数据得内在结构,以便按照最大得共同点将数据进行归类。常见得聚类算法包括 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得规则,来找出大量多元数据集中有用得关联规则。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,就就是一类模式匹配算法。通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络就就是机器学习得一个庞大得分支,有几百种不同得算法。(其中深度学习就就就是其中得一类算法,我们会单独讨论),重要得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

深度学习算法就就是对人工神经网络得发展。 在近期赢得了很多关注, 特别就就是百度也开始发力深度学习后,　更就就是在国内引起了很多关注。  　在计算能力变得日益廉价得今天,深度学习试图建立大得多也复杂得多得神经网络。很多深度学习得算法就就是半监督式学习算法,用来处理存在少量未标识数据得大数据集。常见得深度学习算法包括:受限波尔兹曼机(Ｒestrictｅd Boltｚmaｎn 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得内在结构,不过降低维度算法就就是以非监督学习得方式试图利用较少得信息来归纳或者解释数据。这类算法可以用于高维数据得可视化或者用来简化数据以便监督式学习使用。常见得算法包括:主成份分析(Princｉple ｐoｎent 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得学习模型独立地就同样得样本进行训练,然后把结果整合起来进行整体预测。集成算法得主要难点在于究竟集成哪些独立得较弱得学习模型以及如何把学习结果整合起来。这就就是一类非常强大得算法,同时也非常流行。常见得算法包括: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)。