常见的机（jī）器学习算（suàn）法

诞生于1956年的人工智能，由于受到智（zhì）能算法、计算速（sù）度、存储水平等因素的影响，在六十多年的发展（zhǎn）过程中经历了多次（cì）高潮（cháo）和低谷（gǔ）。最近几年，得益于数据量的上涨、运算力的（de）提（tí）升，特别是机器学习新算法的出现，人工（gōng）智能迎来了大爆发的（de）时代（dài）。

提到（dào）机器学习这个词时，有（yǒu）些人首先（xiān）想到（dào）的可能是科幻电影里的（de）机器人。事（shì）实上，机器学（xué）习是一门（mén）多领域（yù）交叉（chā）学（xué）科，涉及概率论、统计学、算法（fǎ）复杂（zá）度理论等多（duō）门学科（kē）。专门研究计算（suàn）机（jī）如何模拟或实现（xiàn）人类的学习行为，利用数据或（huò）以往的经验，以此优化计算机程（chéng）序的性能标准。

根（gēn）据（jù）学习任（rèn）务的不同，我们可以将机器学习分（fèn）为监督学（xué）习、非监督学习、强（qiáng）化学习三种类（lèi）型，而每种类型又（yòu）对应着（zhe）一些算法。

各种算法（fǎ）以及对应的任务类型

接下来就（jiù）简单介（jiè）绍几种常（cháng）用（yòng）的机器学习算法及其（qí）应（yīng）用场景，通过本篇文章大家可以对机器学习的常用算法有个常（cháng）识性（xìng）的认（rèn）识。

一（yī）、监督（dū）学习

(1)支（zhī）持向（xiàng）量机(Support Vector Machine，SVM)：是一类按监督学习方（fāng）式对数据进行（háng）二元分（fèn）类（lèi）的广义线性分类器，其决策边（biān）界是对学习（xí）样本求解的最大边（biān）距超平面（miàn）。例如，在（zài）纸上有两类线性可分的点，支持向量机会寻（xún）找一条（tiáo）直线将这两（liǎng）类点（diǎn）区分开来，并且与这些点的距离都尽（jìn）可能远（yuǎn）。

优点：泛化错误（wù）率低（dī），结（jié）果易解释。

缺点：对大规模训（xùn）练样（yàng）本难以实施，解（jiě）决多（duō）分类问题存在困难，对参数调节和核（hé）函数（shù）的选（xuǎn）择（zé）敏感。

应（yīng）用场景（jǐng）：文本分类、人（rén）像识别、医学诊断等。

(2)决策树(Decision Tree)：是一个（gè）预测模型，代（dài）表的（de）是（shì）对象属性与对象值之间的一（yī）种（zhǒng）映射关系。下图是（shì）如何（hé）在决策树中建模的简（jiǎn）单示例：

优点：易于（yú）理（lǐ）解和解（jiě）释（shì），可以（yǐ）可视化分析，容易提取出规（guī）则;能（néng）够处（chù）理不相关的特征。

缺点：对缺失（shī）数（shù）据处（chù）理比较困难。

应用场景：在决（jué）策过程应（yīng）用较多（duō）。

(3)朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)：对（duì）于给出的待分类项，求解此项出现（xiàn）的（de）条件下各个类别（bié）出（chū）现的概（gài）率，哪个最大，就认为此待分（fèn）类属（shǔ）于哪个类别（bié）。贝（bèi）叶斯公式为（wéi）：p(A|B)= p(B|A)*p(A/p(B)，其中P(A|B)表示后验概率，P(B|A)是似然值，P(A)是类别的先验概率，P(B)代表预（yù）测器的（de）先验概率（lǜ）。

优（yōu）点：在数据较少（shǎo）的（de）情况（kuàng）下仍然有效（xiào），可以处理多类别问题。

缺点（diǎn）：对输入数据的准备方式较（jiào）为敏感。

应用场景：文本分（fèn）类、人脸识（shí）别（bié）、欺诈检测（cè）。

(4)k-近邻算法（fǎ）(K-Nearest Neighbor，KNN)：是一种基于实例的学（xué）习（xí），采用（yòng）测量不同（tóng）特征（zhēng）值之间的（de）距离方法进行分类。其基（jī）本思路（lù）是：给（gěi）定一个训练（liàn）样本集，然后输入没有标签的新（xīn）数据，将新数据的（de）每个特征（zhēng）与样本集中数据对（duì）应的（de）特征（zhēng）进（jìn）行比（bǐ）较，找到最（zuì）邻近的k个(通常是（shì）不大于20的整（zhěng）数)实例，这k个实（shí）例的多数属于某个类，就把该输入实例分类（lèi）到这（zhè）个类中。

优点：简单（dān）、易于（yú）理解、易于（yú）实现，无需（xū）估计参数（shù）。此外，与（yǔ）朴（pǔ）素贝叶斯（sī）之类的算法比，无数据输入假定、准确度高、对异（yì）常数据（jù）值不（bú）敏感。

缺点：对于训练数据（jù）依赖程（chéng）度比（bǐ）较大，并（bìng）且（qiě）缺少训练阶段，无法应对多样本。

应用场（chǎng）景：字符识别（bié）、文本（běn）分类、图像识（shí）别（bié）等领域（yù）。

二、非监督学习（xí）

(1)主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)：是一种统计方法。其主要思（sī）想是将（jiāng）n维特征映射到k维（wéi）上，这k维是全新的正交（jiāo）特征也被称为（wéi）主（zhǔ）成分，是在原有n维特征的基础上重新（xīn）构造出（chū）来（lái）的k维特征。

优点：降低数（shù）据的复杂性，识别最重要的多个特征。

缺点：主（zhǔ）成分（fèn）各个特征维度（dù）的含义具有一定（dìng）的（de）模糊性，不（bú）如原始样本特（tè）征的（de）解释性（xìng）强（qiáng）;有可（kě）能损（sǔn）失有用的信息。

应用场（chǎng）景（jǐng）：语音、图像（xiàng）、通（tōng）信的分析（xī）处理。

(2)奇异值分解（jiě）(Singular Value Decomposition，SVD)：可以将一个比较复杂的（de）矩阵用更小更简单（dān）的（de）几个子矩阵的（de）相乘来表示，这些小（xiǎo）矩阵描述的（de）是矩阵的重要的特（tè）性。

优点（diǎn）：简（jiǎn）化（huà）数据，去除噪声点（diǎn），提高算法的结果（guǒ）。

缺点（diǎn）：数据的转换可能难以理解（jiě）。

应用场（chǎng）景：推荐（jiàn）系统、图片压（yā）缩等。

(3)K-均值聚类(K-Means)：是一种迭代求（qiú）解的聚（jù）类分析算法，采用距离作为相（xiàng）似（sì）性指标（biāo）。其工作（zuò）流程是随机确定（dìng）K个对象作为初始的聚类（lèi）中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之（zhī）间的（de）距离，把每个对象（xiàng）分配给距离它最（zuì）近的聚类中心。

优（yōu）点：算法简单（dān）容易实（shí）现。

缺点：可能收敛到局部最小值（zhí），在（zài）大规模数据集上收敛（liǎn）较（jiào）慢。

应用场景（jǐng）：图像（xiàng）处理、数据分析以及市场研究等（děng）。

三、强化学习

Q-learning：是一个基（jī）于值（zhí）的（de）强化学（xué）习（xí）算法，它根据动作（zuò）值函数评（píng）估应该选（xuǎn）择哪（nǎ）个动（dòng）作，这个函（hán）数决定了处于某一个（gè）特定（dìng）状态以及在（zài）该（gāi）状态下采取特定动作的奖（jiǎng）励期望值。

优（yōu）点：可以（yǐ）接收（shōu）更广的数（shù）据范围。

缺（quē）点：缺乏通用性。

应用场景：游戏（xì）开发。

以上（shàng）就（jiù）是文章的（de）全部（bù）内容，相信大家对常用的机器（qì）学习（xí）算（suàn）法应该有了大致的了（le）解。

现如今，我们越（yuè）来越多（duō）地（dì）看到机（jī）器学习（xí）算法为人类带来（lái）的实际价值，如它们提供（gòng）了（le）关键（jiàn）的洞察（chá）力和信息（xī）来（lái）报（bào）告战略决策（cè）。可以肯定的是（shì），随着机（jī）器学（xué）习越来越流行，未（wèi）来还将出现越来越多能很好地（dì）处理任务的算法（fǎ）。