关键词：
机器学习十大常用算法小结
机器学习十大常用算法小结
通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。
每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的，便于科普。
以后有时间再对单个算法做深入地解析。
今天的算法如下：
- 决策树
- 随机森林算法
- 逻辑回归
- SVM
- 朴素贝叶斯
- K最近邻算法
- K均值算法
- Adaboost 算法
- 神经网络
- 马尔可夫
1. 决策树
根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。
2. 随机森林
在源数据中随机选取数据，组成几个子集
S 矩阵是源数据，有 1-N 条数据，A B C 是feature，最后一列C是类别
由 S 随机生成 M 个子矩阵
这 M 个子集得到 M 个决策树
将新数据投入到这 M 个树中，得到 M 个分类结果，计数看预测成哪一类的数目最多，就将此类别作为最后的预测结果
3. 逻辑回归
当预测目标是概率这样的，值域需要满足大于等于0，小于等于1的，这个时候单纯的线性模型是做不到的，因为在定义域不在某个范围之内时，值域也超出了规定区间。
所以此时需要这样的形状的模型会比较好
那么怎么得到这样的模型呢？
这个模型需要满足两个条件 大于等于0，小于等于1
大于等于0 的模型可以选择 绝对值，平方值，这里用 指数函数，一定大于0
小于等于1 用除法，分子是自己，分母是自身加上1，那一定是小于1的了
再做一下变形，就得到了 logistic regression 模型
通过源数据计算可以得到相应的系数了
最后得到 logistic 的图形
4. SVM
support vector machine
要将两类分开，想要得到一个超平面，最优的超平面是到两类的 margin 达到最大，margin就是超平面与离它最近一点的距离，如下图，Z2>Z1，所以绿色的超平面比较好
将这个超平面表示成一个线性方程，在线上方的一类，都大于等于1，另一类小于等于－1
点到面的距离根据图中的公式计算
所以得到 total margin 的表达式如下，目标是最大化这个 margin，就需要最小化分母，于是变成了一个优化问题
举个栗子，三个点，找到最优的超平面，定义了 weight vector＝（2，3）－（1，1）
得到 weight vector 为（a，2a），将两个点代入方程，代入（2，3）另其值＝1，代入（1，1）另其值＝-1，求解出 a 和 截矩 w0 的值，进而得到超平面的表达式。
a 求出来后，代入（a，2a）得到的就是 support vector
a 和 w0 代入超平面的方程就是 support vector machine
5. 朴素贝叶斯
举个在 NLP 的应用
给一段文字，返回情感分类，这段文字的态度是positive，还是negative
为了解决这个问题，可以只看其中的一些单词
这段文字，将仅由一些单词和它们的计数代表
原始问题是：给你一句话，它属于哪一类
通过 bayes rules 变成一个比较简单容易求得的问题
问题变成，这一类中这句话出现的概率是多少，当然，别忘了公式里的另外两个概率
栗子：单词 love 在 positive 的情况下出现的概率是 0.1，在 negative 的情况下出现的概率是 0.001
6. K最近邻
k nearest neighbours
给一个新的数据时，离它最近的 k 个点中，哪个类别多，这个数据就属于哪一类
栗子：要区分 猫 和 狗，通过 claws 和 sound 两个feature来判断的话，圆形和三角形是已知分类的了，那么这个 star 代表的是哪一类呢
k＝3时，这三条线链接的点就是最近的三个点，那么圆形多一些，所以这个star就是属于猫
7. K均值
想要将一组数据，分为三类，粉色数值大，黄色数值小
最开心先初始化，这里面选了最简单的 3，2，1 作为各类的初始值
剩下的数据里，每个都与三个初始值计算距离，然后归类到离它最近的初始值所在类别
分好类后，计算每一类的平均值，作为新一轮的中心点
几轮之后，分组不再变化了，就可以停止了
8. Adaboost
adaboost 是 bosting 的方法之一
bosting就是把若干个分类效果并不好的分类器综合起来考虑，会得到一个效果比较好的分类器。
下图，左右两个决策树，单个看是效果不怎么好的，但是把同样的数据投入进去，把两个结果加起来考虑，就会增加可信度
adaboost 的栗子，手写识别中，在画板上可以抓取到很多 features，例如 始点的方向，始点和终点的距离等等
training 的时候，会得到每个 feature 的 weight，例如 2 和 3 的开头部分很像，这个 feature 对分类起到的作用很小，它的权重也就会较小
而这个 alpha 角 就具有很强的识别性，这个 feature 的权重就会较大，最后的预测结果是综合考虑这些 feature 的结果
9. 神经网络
Neural Networks 适合一个input可能落入至少两个类别里
NN 由若干层神经元，和它们之间的联系组成
第一层是 input 层，最后一层是 output 层
在 hidden 层 和 output 层都有自己的 classifier
input 输入到网络中，被激活，计算的分数被传递到下一层，激活后面的神经层，最后output 层的节点上的分数代表属于各类的分数，下图例子得到分类结果为 class 1
同样的 input 被传输到不同的节点上，之所以会得到不同的结果是因为各自节点有不同的weights 和 bias
这也就是 forward propagation
10. 马尔可夫
Markov Chains 由 state 和 transitions 组成
栗子，根据这一句话 ‘the quick brown fox jumps over the lazy dog’，要得到 markov chain
步骤，先给每一个单词设定成一个状态，然后计算状态间转换的概率
这是一句话计算出来的概率，当你用大量文本去做统计的时候，会得到更大的状态转移矩阵，例如 the 后面可以连接的单词，及相应的概率
生活中，键盘输入法的备选结果也是一样的原理，模型会更高级
算法模型轻松看懂机器学习十大常用算法
【算法模型】轻松看懂机器学习十大常用算法 通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码，没有复杂的理论推导，仅是图解，介绍这些算法是什么以及如何应用（例子主要是分类问题）... 查看详情
轻松看懂机器学习十大常用算法
通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的... 查看详情
轻松看懂机器学习十大常用算法(machinelearningtop10commonlyusedalgorithms)
原文出处： 不会停的蜗牛 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。每个算法都看... 查看详情
机器学习十大算法
一、记录机器学习中的基本算法学习参考资源1、EM算法原理：http://blog.csdn.net/sajiahan/article/details/53106642 查看详情
机器学习十大算法
...有错误，还请指出。后续会继续补充实例及代码实现。3.机器学习算法概述3.1朴素贝叶斯分类器算法手动分类网页，文档，电子邮件或任何其他冗长的文本注释将是困难且实际上不可能的。这是朴素贝叶斯分类器机器学习算法来... 查看详情
机器学习图解十大经典机器学习算法
【机器学习】图解十大经典机器学习算法 决策树（DecisionTree）根据一些feature（特征）进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出... 查看详情
机器学习十大算法
...代码实现。 根据最近的一项研究，在未来10年，机器学习算法将取代全球25％的工作机会。随着大数据的快速增长和编程工具（如Python和R-m 查看详情
机器学习---基础----图解十大经典机器学习算法入门
转自：https://blog.csdn.net/jrunw/article/details/79205322弱人工智能近几年取得了重大突破，悄然间，已经成为每个人生活中必不可少的一部分。以我们的智能手机为例，看看到底温藏着多少人工智能的神奇魔术。下图是一部典型的智能... 查看详情
五分钟了解机器学习十大算法(代码片段)
...志于成为数据科学家或对此感兴趣的读者们介绍最流行的机器学习算法。机器学习是该行业的一个创新且重要的领域。我们为机器学习程序选择的算法类型，取决于我们想要实现的目标。现在，机器学习有很多算法。因... 查看详情
关于机器学习中的一些常用方法的补充
前言 机器学习相关算法数量庞大，很难一一穷尽，网上有好事之人也评选了相关所谓十大算法（可能排名不分先后），它们分别是： 1. 决策树2. 随机森林算法3.&nb... 查看详情
机器学习十大算法之knn（k最近邻，k-nearestneighbor)算法
机器学习十大算法之KNN算法前段时间一直在搞tkinter,机器学习荒废了一阵子。如今想重新写一个，发现遇到不少问题，不过最终还是解决了。希望与大家共同进步。闲话少说，进入正题。KNN算法也称最近邻居算法，是一种分类算... 查看详情
书签机器学习相关
上手机器学习，从搞懂这十大经典算法开始集成学习方法图解十大经典机器学习算法入门 查看详情
十大机器学习算法
初学者应该知道的十大机器学习算法来源：https://builtin.com/data-science/tour-top-10-algorithms-machine-learning-newbies机器学习算法被描述为学习一个目标函数(f)，它最好地将输入变量(X)映射到输出变量(Y)：Y=f(X)最常见的机器学... 查看详情
转：图解十大经典机器学习算法入门
原文：https://blog.csdn.net/jrunw/article/details/79205322 弱人工智能近几年取得了重大突破，悄然间，已经成为每个人生活中必不可少的一部分。以我们的智能手机为例，看看到底温藏着多少人工智能的神奇魔术。下图是一部典型的... 查看详情
机器学习算法概述
国际权威的学术组织theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM)2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,kNN,NaiveBayes,andCART.不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，... 查看详情
机器学习十大算法
机器学习十大算法http://www.52cs.org/?p=1835作者 JamesLe ，译者 尚剑 ,本文转载自infoQ毫无疑问，机器学习/人工智能的子领域在过去几年越来越受欢迎。目前大数据在科技行业已经炙手可热，而基于大量数据来进行预... 查看详情
人工智能十大流行算法
...志于成为数据科学家或对此感兴趣的读者们介绍最流行的机器学习算法。作者：FahimulHaq译者：刘志勇，策划：赵钰莹来源：InfoQ（ID：infoqchina）机器学习是该行业的一个创新且重要的领域。我们为... 查看详情
详解十大经典机器学习算法——em算法
...始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注今天是机器学习专题的第14篇文章，我们来聊聊大名鼎鼎的EM算法。EM算法的英文全称是Expectation-maximizationalgorithm，即最大期望算法，或者是期望最大化算法。EM算法号称是十大机... 查看详情