常见的机器学习算法（fǎ）

诞生于1956年的人工智（zhì）能，由于受（shòu）到智（zhì）能算法、计算（suàn）速度、存储水平等（děng）因素的影响，在六十多年的发展过（guò）程中经（jīng）历了多次高潮和低谷。最近几年，得益于（yú）数据（jù）量（liàng）的上涨、运算力的（de）提升（shēng），特别是机器学习新算法（fǎ）的出现（xiàn），人工智能迎来了大（dà）爆（bào）发的时代。

提到机器（qì）学习这个词时，有些人（rén）首先想到的（de）可能是科幻电影（yǐng）里的（de）机器人。事实（shí）上，机器（qì）学习是一门多领（lǐng）域交叉学科，涉及概率论、统计学、算（suàn）法复杂度（dù）理论等多（duō）门学科。专门研究计算机如何模拟或实现人类（lèi）的学习行为，利用数据或以往的经验，以（yǐ）此（cǐ）优化（huà）计算机程序（xù）的性能（néng）标准（zhǔn）。

根据（jù）学习任务（wù）的不同，我们可以（yǐ）将机器学习分为监督学习、非监督学习、强化学习三种类型，而每种类型（xíng）又对应着一些算（suàn）法。

各种算法以及对应的任务类型

接下（xià）来（lái）就简单介绍几种常用的机器学习算（suàn）法及其（qí）应用场（chǎng）景，通过本篇文章大家可以对机器（qì）学习的常用算法（fǎ）有个常识（shí）性的认识。

一、监督学（xué）习（xí）

(1)支持向量（liàng）机(Support Vector Machine，SVM)：是一（yī）类按监督学习方式对（duì）数（shù）据进行二元分类的（de）广义线（xiàn）性分类（lèi）器，其决策边界是对学习样本求解的最大（dà）边（biān）距（jù）超平面（miàn）。例如，在纸上有两类线性可分的（de）点，支持向量（liàng）机会寻（xún）找一条直线将这两（liǎng）类点区分开来，并且与这些点的距离都尽可（kě）能远（yuǎn）。

优点（diǎn）：泛（fàn）化错误率低（dī），结果易解（jiě）释。

缺点：对（duì）大（dà）规模训练（liàn）样本难（nán）以实施，解决多分（fèn）类问题存在（zài）困（kùn）难，对参数调（diào）节和核（hé）函数的（de）选择敏感。

应用（yòng）场景：文本分类、人像识别、医学（xué）诊断等。

(2)决策树(Decision Tree)：是一（yī）个预测模型，代表的是对象属性与（yǔ）对象值（zhí）之间的一（yī）种映射关系。下图是如何在决策树中（zhōng）建模的（de）简单（dān）示例：

优点（diǎn）：易于理（lǐ）解和（hé）解（jiě）释，可以可视化分析，容易（yì）提取出规则;能（néng）够处理不相关的特征。

缺点：对缺失数据处理比较（jiào）困难。

应用场景（jǐng）：在（zài）决策过程应用较（jiào）多。

(3)朴素贝（bèi）叶斯分类（lèi）(Naive Bayesian classification)：对于给（gěi）出的待分类项，求（qiú）解（jiě）此项出（chū）现（xiàn）的（de）条件下各（gè）个类别出（chū）现的概率，哪个最大，就认为（wéi）此待分（fèn）类（lèi）属于哪个类别（bié）。贝叶（yè）斯公（gōng）式为：p(A|B)= p(B|A)*p(A/p(B)，其（qí）中P(A|B)表示后（hòu）验概率，P(B|A)是似然值（zhí），P(A)是（shì）类别的先验概率，P(B)代表（biǎo）预测器的先验（yàn）概率。

优点：在数（shù）据较少的情况下仍（réng）然有效，可以（yǐ）处理多类别问题。

缺点：对（duì）输入数据的准（zhǔn）备（bèi）方式较为（wéi）敏感。

应用场景：文本（běn）分类、人脸（liǎn）识别、欺（qī）诈（zhà）检测。

(4)k-近邻算（suàn）法(K-Nearest Neighbor，KNN)：是一种基（jī）于实（shí）例（lì）的学习，采用测量（liàng）不同特征值（zhí）之间的距离方法进行分类。其基本（běn）思路是：给定一个训（xùn）练样本（běn）集，然后（hòu）输入（rù）没有标（biāo）签的（de）新数据，将新数（shù）据（jù）的每个特征与（yǔ）样本集中数（shù）据对应的（de）特征（zhēng）进（jìn）行比较，找（zhǎo）到最邻近的k个(通常（cháng）是（shì）不大于20的整数)实（shí）例，这k个（gè）实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到（dào）这个类（lèi）中。

优点：简单、易于理解（jiě）、易于实现（xiàn），无需估计参（cān）数。此外，与朴（pǔ）素贝叶斯之类（lèi）的算法比，无数据输入假定、准确度高、对异（yì）常数据值不敏感。

缺点：对于训（xùn）练数据依赖程度比较（jiào）大，并且缺少（shǎo）训练阶（jiē）段（duàn），无法应（yīng）对多（duō）样（yàng）本。

应用（yòng）场景：字符识别、文本分（fèn）类、图像识（shí）别等领域（yù）。

二（èr）、非监督（dū）学习

(1)主（zhǔ）成分分（fèn）析(Principal Component Analysis，PCA)：是一种统计（jì）方法。其主（zhǔ）要思想是将（jiāng）n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在（zài）原有n维特征的基础上重新构造出来的k维（wéi）特征。

优点：降低数据（jù）的复杂性，识（shí）别最重要的（de）多个特征（zhēng）。

缺点：主成分各个特征维度的含义具有（yǒu）一（yī）定的模糊性，不（bú）如（rú）原（yuán）始（shǐ）样本特征的（de）解释性（xìng）强;有可（kě）能（néng）损失有用的信息。

应用场景：语音、图像、通信（xìn）的分析处理。

(2)奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)：可以将一（yī）个比较复杂（zá）的矩阵用（yòng）更小更简单（dān）的几个（gè）子矩阵的（de）相（xiàng）乘（chéng）来表（biǎo）示，这些小矩阵描述（shù）的是矩阵的重要的特性。

优（yōu）点：简化数据，去除噪声（shēng）点，提高算法的（de）结果。

缺点：数据的（de）转换可能（néng）难以理解。

应用场景：推荐系（xì）统、图（tú）片压缩等。

(3)K-均值聚类(K-Means)：是一种迭代求解的聚类分析算（suàn）法，采用距离作为相似性指标（biāo）。其工作流程是随机（jī）确（què）定K个（gè）对象作为初始的（de）聚类（lèi）中心，然（rán）后计（jì）算每个对象与各个种子聚类（lèi）中心之间（jiān）的距（jù）离（lí），把每个对象分配给距（jù）离它最（zuì）近的（de）聚类中心。

优点（diǎn）：算法（fǎ）简单容（róng）易（yì）实（shí）现。

缺点：可（kě）能收敛（liǎn）到（dào）局部（bù）最小值，在（zài）大规模数据集（jí）上（shàng）收敛较慢（màn）。

应用（yòng）场景：图像处理、数据（jù）分析以及市场研究（jiū）等。

三、强（qiáng）化学习

Q-learning：是一个基于值的强（qiáng）化（huà）学习算法，它根据动作值函数评估应该选（xuǎn）择哪（nǎ）个动作，这个函数（shù）决（jué）定了处于某一个特定状态（tài）以（yǐ）及在该状态下采取特定动作的奖励期望值。

优点：可以接收更广的数据范围。

缺点：缺（quē）乏（fá）通（tōng）用（yòng）性。

应用场景：游戏（xì）开发。

以上就（jiù）是（shì）文章的全（quán）部内容（róng），相信大（dà）家对常用的机（jī）器学习算法应该（gāi）有了（le）大致的了解（jiě）。

现如今，我们越来越多地看到机器（qì）学习算法为人类带来的实际价值（zhí），如（rú）它们（men）提供（gòng）了关键的（de）洞（dòng）察力（lì）和信息来报（bào）告战略（luè）决（jué）策（cè）。可（kě）以（yǐ）肯定的是，随着（zhe）机器学习越来越流行，未来还将出现越来越多能（néng）很好（hǎo）地处理（lǐ）任务的算法。