常（cháng）见的机器学习算法

诞生于1956年的（de）人工智能，由于受到智能算法、计算速度（dù）、存储水平等因素的影响，在六十多年的（de）发展过程（chéng）中经（jīng）历了多（duō）次（cì）高潮和低（dī）谷（gǔ）。最近几年，得益于数据量的上涨、运算力的提（tí）升，特别是机器学（xué）习新算法的（de）出现，人工智能迎来了（le）大爆发的时代。

提到机器学习这个（gè）词（cí）时，有些人（rén）首先想到（dào）的（de）可能是科幻电影（yǐng）里的机器人。事实上，机器学习是一门（mén）多领域交叉学科，涉及概（gài）率论、统计学、算法（fǎ）复杂度理论等多门学科。专（zhuān）门研究（jiū）计算机如何模拟或实现人类的（de）学习行为，利用（yòng）数据或以往（wǎng）的（de）经验，以此优化计算机（jī）程序的性能标准（zhǔn）。

根据学习任务的不同，我们可以将机器（qì）学习（xí）分（fèn）为监督学习（xí）、非监督学（xué）习、强化学（xué）习三种类型，而每种（zhǒng）类型又对应着一些算（suàn）法。

各（gè）种算法以及对应的（de）任务（wù）类型

接下来就简单介绍几种常用的机器（qì）学习（xí）算法及其应用场景，通（tōng）过本篇文章（zhāng）大家可以（yǐ）对机器学（xué）习的常用（yòng）算（suàn）法有个常（cháng）识（shí）性的认识。

一（yī）、监督学习

(1)支持向量机(Support Vector Machine，SVM)：是（shì）一类按（àn）监督（dū）学习方式（shì）对（duì）数（shù）据（jù）进行二元分类的（de）广义线性分（fèn）类器，其决策边界（jiè）是对学习样（yàng）本求解的最大边距超平面。例如，在纸上有两类线性可（kě）分（fèn）的点（diǎn），支持向量机（jī）会（huì）寻找一条（tiáo）直线将这两类（lèi）点区（qū）分开来（lái），并且（qiě）与这些（xiē）点的距离都尽可能远。

优点：泛（fàn）化错误率（lǜ）低，结果易（yì）解释。

缺点：对大规（guī）模训练样本难以（yǐ）实（shí）施，解决多分（fèn）类问题存在困难，对参（cān）数调节和核函数的选择敏感。

应用场（chǎng）景：文（wén）本（běn）分（fèn）类、人像识别、医学诊断等。

(2)决策树（shù）(Decision Tree)：是一个预测模型，代表的是对象属性与（yǔ）对（duì）象值（zhí）之间的一种映（yìng）射（shè）关系。下图是如何在决策树中（zhōng）建模的简单示例：

优点：易于理解和（hé）解释，可以可视化分析，容易提取出规则;能（néng）够处理不（bú）相（xiàng）关的特征。

缺点：对缺（quē）失（shī）数据处理比较困难。

应（yīng）用场景：在（zài）决（jué）策过程应用较多。

(3)朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)：对于给出的待分类项，求解此项（xiàng）出现的条件下各个类别出现的概率（lǜ），哪（nǎ）个最大，就认为此待分类（lèi）属于（yú）哪个类别。贝叶斯（sī）公（gōng）式为：p(A|B)= p(B|A)*p(A/p(B)，其中P(A|B)表示（shì）后验概率（lǜ），P(B|A)是似然值，P(A)是（shì）类别的先验概率，P(B)代表预测器的先验概率。

优点：在数据（jù）较少的情况下仍然有效，可以处理（lǐ）多（duō）类别问题。

缺点：对输入（rù）数据的准备方式较（jiào）为敏（mǐn）感。

应用场景：文本分类、人脸识别、欺诈检测。

(4)k-近（jìn）邻算法(K-Nearest Neighbor，KNN)：是一种基于实（shí）例的学习，采用测量不（bú）同（tóng）特征值之间的距离方法进（jìn）行分类。其基本（běn）思路是：给定一（yī）个训练样本集，然后（hòu）输入没有标签的新数据，将新数据（jù）的每个特（tè）征与样本集中数据对应（yīng）的特征进行比较，找到最邻近的（de）k个(通常是不大于20的整数)实（shí）例，这k个实例的多数属于某（mǒu）个类，就把（bǎ）该（gāi）输入实例分类到这个类中。

优点：简单（dān）、易（yì）于理（lǐ）解、易于实现，无需估计（jì）参数。此外，与朴素（sù）贝叶斯之（zhī）类的算法比，无（wú）数据输入（rù）假定、准确度高、对异常数据值不敏感。

缺点：对（duì）于（yú）训（xùn）练数据依赖程度（dù）比较大（dà），并（bìng）且缺少（shǎo）训练（liàn）阶段，无法应对多（duō）样（yàng）本。

应用场景：字符识别、文本分类、图像识别等领域。

二、非监督学习（xí）

(1)主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)：是一种统计方（fāng）法。其主要思想是将（jiāng）n维特征映射到k维上，这（zhè）k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在（zài）原（yuán）有n维特征的基础上重（chóng）新构造出来的k维特征。

优（yōu）点：降低数据的复杂（zá）性，识别最重要的多个特征。

缺点：主（zhǔ）成（chéng）分各个特征（zhēng）维度的含（hán）义具（jù）有一定的模糊性，不如原始（shǐ）样本特征的解释性强;有可（kě）能损失有用的（de）信（xìn）息。

应用场景：语（yǔ）音、图像（xiàng）、通信的（de）分析处理。

(2)奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)：可以将一个比（bǐ）较复杂的矩阵用更小更简单的几个子（zǐ）矩阵的相乘（chéng）来表示（shì），这些（xiē）小矩阵描（miáo）述的是（shì）矩（jǔ）阵（zhèn）的（de）重要的（de）特性。

优点：简（jiǎn）化数据，去除（chú）噪声点，提高算法的结果（guǒ）。

缺点：数据的转换（huàn）可（kě）能难以（yǐ）理解。

应用场景：推（tuī）荐系统、图片压缩等（děng）。

(3)K-均（jun1）值聚类(K-Means)：是一种迭代求解的聚（jù）类分析（xī）算法，采用距离（lí）作（zuò）为相似性指标。其工作流（liú）程是随机确（què）定K个对（duì）象（xiàng）作为（wéi）初（chū）始的聚类中心，然后计算每个（gè）对象与各（gè）个（gè）种子聚类中心（xīn）之间（jiān）的距离，把每（měi）个对象分配给距（jù）离（lí）它最近的聚类中心。

优点：算法简单容（róng）易实（shí）现（xiàn）。

缺点：可能收（shōu）敛到局部最小值，在大规模数据集（jí）上收（shōu）敛较慢。

应用（yòng）场景：图像处理、数据分析以及市场研究等。

三、强化学（xué）习（xí）

Q-learning：是一个基于值的强化学习算法，它根据动（dòng）作值函数评估应（yīng）该选择哪个动作，这个函数决定了处于某一个（gè）特定状（zhuàng）态以（yǐ）及在（zài）该状态下（xià）采取特定动作的奖励期望值。

优（yōu）点：可以接收更广的数据范围。

缺点：缺乏通用性（xìng）。

应用场景：游戏开发。

以上就（jiù）是文章的全部内容，相（xiàng）信大家（jiā）对常用（yòng）的机器学习（xí）算法应该（gāi）有了大（dà）致的了解。

现如今，我们越来越多地看到（dào）机（jī）器学习算法为人类带来的实际价（jià）值，如（rú）它们（men）提（tí）供（gòng）了关键的洞察（chá）力和信息来报告战（zhàn）略决（jué）策。可以肯定的是，随（suí）着机器学习越来越流行，未来还将出现越来越多（duō）能很好地处理任务的算法（fǎ）。