常（cháng）见的机器学习（xí）算（suàn）法

诞生于1956年的人工智能，由于（yú）受到智能算法、计算速度、存储（chǔ）水（shuǐ）平等因素的影响，在六十多年的发（fā）展过程中（zhōng）经历了多次高潮（cháo）和低谷。最近（jìn）几年，得（dé）益于数据（jù）量（liàng）的上涨、运算力的提（tí）升，特别（bié）是机器学习（xí）新（xīn）算法的出现，人工（gōng）智（zhì）能迎来了大（dà）爆发的时代（dài）。

提到机器学习这个词时，有些人（rén）首先想到的可能是科幻电影里的（de）机器人。事实上，机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机如何模拟或（huò）实现人类的（de）学（xué）习（xí）行为，利用数（shù）据或以往的经验，以此（cǐ）优化（huà）计算机程序的（de）性能标准（zhǔn）。

根据学习任务的不（bú）同（tóng），我们可以将机器学习分（fèn）为监督学习（xí）、非监督学习、强化（huà）学（xué）习三种类型，而（ér）每种（zhǒng）类型又对应着一些算法。

各种算法以及对应的任务（wù）类型

接下（xià）来就简单介绍几种常（cháng）用的机（jī）器学习算法及其应用场（chǎng）景，通过本篇文章大家可以对机器学习的常用算法有个常识（shí）性（xìng）的认识（shí）。

一、监督学习

(1)支持向（xiàng）量机(Support Vector Machine，SVM)：是（shì）一类按监督学习方式对数据进行二元（yuán）分类的广义线性分类器（qì），其（qí）决策（cè）边界是对学习样本求解的最大边距超平（píng）面。例（lì）如，在（zài）纸上有两类线性可（kě）分的（de）点（diǎn），支持向量机（jī）会寻找一条（tiáo）直线将这两类（lèi）点区分开来，并且（qiě）与（yǔ）这些（xiē）点的距离都（dōu）尽可能远。

优点：泛化（huà）错误率低，结果易解释。

缺点：对大（dà）规模训练样本难以实施，解决多（duō）分类问题存在困难，对参数调节（jiē）和核函数的选择敏（mǐn）感（gǎn）。

应用场景（jǐng）：文本分类（lèi）、人像识（shí）别、医学诊（zhěn）断等。

(2)决策树（shù）(Decision Tree)：是一个预测模型，代表的是（shì）对象属性与对象值之间的（de）一种映射关系。下图是如（rú）何在（zài）决策树中建（jiàn）模的（de）简单示（shì）例：

优点（diǎn）：易于理（lǐ）解（jiě）和（hé）解释，可以可（kě）视化分析，容易提取出规则;能够处理不（bú）相关的（de）特征。

缺点（diǎn）：对缺失数据处（chù）理比较困难。

应用场景：在决策过程应用（yòng）较多（duō）。

(3)朴（pǔ）素贝叶斯（sī）分类(Naive Bayesian classification)：对于给出的待分（fèn）类项，求解（jiě）此项（xiàng）出现的条件下各个类别出现的（de）概率，哪（nǎ）个最大，就（jiù）认（rèn）为（wéi）此待分类属于哪个（gè）类别。贝叶斯（sī）公式为：p(A|B)= p(B|A)*p(A/p(B)，其中P(A|B)表（biǎo）示（shì）后验概（gài）率，P(B|A)是似然值，P(A)是类（lèi）别的先验概率，P(B)代表预测器（qì）的先验概（gài）率。

优（yōu）点：在数据（jù）较少的情况（kuàng）下（xià）仍然有效，可以处理多类别问题（tí）。

缺点（diǎn）：对输入数（shù）据的准备方式（shì）较（jiào）为（wéi）敏感（gǎn）。

应用场景（jǐng）：文本分类、人（rén）脸（liǎn）识别、欺诈检测。

(4)k-近邻（lín）算法(K-Nearest Neighbor，KNN)：是一种基于实例的学习，采（cǎi）用测（cè）量不同特（tè）征值之间的（de）距（jù）离方法（fǎ）进行分类。其基本思（sī）路是：给定一个训练样（yàng）本集，然后输入没有标签的新数据，将新数据的每个特征与样本集中（zhōng）数据对应的特征进行比较，找（zhǎo）到最邻（lín）近的k个（gè）(通常（cháng）是不大（dà）于20的（de）整（zhěng）数)实例，这k个实（shí）例的多数属于（yú）某个类（lèi），就把（bǎ）该输入（rù）实例分类到这个类中。

优点：简（jiǎn）单、易于理解、易于实现，无需估计参数。此外，与朴素贝（bèi）叶斯之类（lèi）的算（suàn）法比，无数据（jù）输入假定、准确度高、对异（yì）常数（shù）据值不（bú）敏感（gǎn）。

缺点：对于训练数据依赖程度比较大，并且缺少（shǎo）训练阶段（duàn），无法应对多样本。

应用场景：字符（fú）识别、文本分类、图（tú）像识别等领域。

二、非监督学习

(1)主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)：是一种（zhǒng）统计方法。其主要思想是将n维特征映（yìng）射到k维（wéi）上，这k维是全新（xīn）的正（zhèng）交特征也被称为主成分（fèn），是在原有n维特征的基础上重新构造出（chū）来的k维特征。

优点：降低（dī）数据的（de）复（fù）杂性，识别（bié）最重要的多个特征。

缺点：主（zhǔ）成分各个特征（zhēng）维度的含（hán）义具有一定的模糊性，不（bú）如原始样本特征的（de）解释（shì）性强;有可能损失有用的信息。

应（yīng）用（yòng）场景：语音、图像、通信的分（fèn）析处理。

(2)奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)：可以将一个比较复杂的（de）矩阵（zhèn）用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示，这些小（xiǎo）矩阵描述的是（shì）矩阵的重要的（de）特性。

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

缺点（diǎn）：数（shù）据的转换可能难以理（lǐ）解。

应用场景：推荐系统、图（tú）片压缩等（děng）。

(3)K-均值聚类(K-Means)：是一种迭（dié）代求解的聚类分析算法，采用（yòng）距（jù）离作为相似性（xìng）指标（biāo）。其（qí）工（gōng）作（zuò）流程是随（suí）机确（què）定（dìng）K个对象作为初（chū）始的（de）聚（jù）类中心（xīn），然后计算每个（gè）对象与各个种子聚（jù）类中心之间的距离，把每个对象分配给（gěi）距离（lí）它最近的聚（jù）类中心。

优点（diǎn）：算法简单容易实现。

缺点：可能收敛到局部最小（xiǎo）值，在大规模数据集上（shàng）收敛较（jiào）慢。

应用场景：图像处理、数据分析以及（jí）市场研究等。

三（sān）、强（qiáng）化学（xué）习

Q-learning：是一（yī）个基于值（zhí）的强化（huà）学习算法，它（tā）根据动作值函数评（píng）估应该选择哪个动作，这（zhè）个函数决定了处于某（mǒu）一个特定（dìng）状态以及在（zài）该状态下采取特（tè）定动作的奖励期望值。

优点：可以（yǐ）接收更广（guǎng）的数据范围。

缺（quē）点：缺乏通用性。

应用场（chǎng）景：游（yóu）戏开发。

以（yǐ）上就是文（wén）章的全部内容，相信大家（jiā）对常用（yòng）的机器学习（xí）算法应该有了大致的（de）了解。

现（xiàn）如今（jīn），我们越来越多地看（kàn）到机器学习（xí）算（suàn）法为人（rén）类带来的实际价值，如它们（men）提供了关键的（de）洞（dòng）察力（lì）和（hé）信息来报（bào）告战略（luè）决策（cè）。可以肯定的（de）是，随着机（jī）器学习越来越（yuè）流行（háng），未来还将出现（xiàn）越来越多（duō）能很好地处理任务的算法。