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【知识】解读 2016 年十大机器学习算法及其应用

By on 2017年7月22日

【知识】解读 2016 年十大机器学习算法及其应用

导读:
毫无疑问,过去两年中,机器学习和人工智能的普及度得到了大幅提升。毫无疑问,过去两年中,机器学习和人工智能的普及度得到了大幅提升。
如果你想学习机器算法,要从何下手呢?

ofweek机器人网讯:毫无疑问,过去两年中,机器学习和人工智能的普及度得到了大幅提升。

如果你想学习机器算法,要从何下手呢?以我为例,我是在哥本哈根留学期间,学习ai课程入门的。我们用的教科书是一本ai经典:《peter norvig’s artificial intelligence?—?a modern approach》。最近我在继续学习这些,包括在旧金山听了几个关于深度学习的技术演讲,参加机器学习大会上。六月份,我注册了udacity的intro to machine learning的在线课程,近期已经完成了。这篇文章,我想分享一些我所学到的、最常见的机器学习算法。

我从这个课程中学到了很多,并决定继续学习这一专业内容。不久前,我在旧金山听了几个关于深度学习、神经网络、数据架构方面的技术演讲,包括在一个机器学习大会上和很多领域知名专家一起。最重要的是,我六月份注册了udacity 的机器学习入门的在线课程,近期已经完成了。这篇文章,我想分享一些我所学到的、最常见的机器学习算法。

机器学习算法可以分为三个大类——有监督学习、无监督学习和强化学习。

有监督学习,对训练有标签的数据有用,但是对于其他没有标签的数据,则需要预估。

无监督学习,用于对无标签的数据集(数据没有预处理)的处理,需要发掘其内在关系的时候。

强化学习,介于两者之间,虽然没有精准的标签或者错误信息,但是对于每个可预测的步骤或者行为,会有某种形式的反馈。

由于我上的是入门课程,我并没有学习强化学习,但是下面10个有监督和无监督学习算法已经足以让你对机器学习产生兴趣。

监督学习

1.决策树 (decision trees)

决策树是一个决策支持工具,它用树形的图或者模型表示决策及其可能的后果,包括随机事件的影响、资源消耗、以及用途。请看下图,随意感受一下决策树长这样的:

从商业角度看,决策树就是用最少的yes/no问题,尽可能地做出一个正确的决策。它让我们通过一种结构化、系统化的方式解决问题,得到一个有逻辑的结论。

2.朴素贝叶斯分类(naive bayes classification)

朴素贝叶斯分类器是一类简单概率分类器,它基于把贝叶斯定理运用在特征之间关系的强独立性假设上。下图是贝叶斯公式——p(a|b)表示后验概率,p(b|a)表示似然度,p(a)表示类别的先验概率(class prior probability),p(b)表示做出预测的先验概率(predictor prior probability)。

现实生活中的应用例子:

一封电子邮件是否是垃圾邮件

一篇文章应该分到科技、政治,还是体育类

一段文字表达的是积极的情绪还是消极的情绪?

人脸识别

3.普通最小二乘回归(ordinary least squares regression)

如果你学过统计学,你可能听过线性回归。至少最小二乘是一种进行线性回归的方法。你可以认为线性回归就是让一条直线用最适合的姿势穿过一组点。有很多方法可以这样做,普通最小二乘法就像这样——你可以画一条线,测量每个点到这条线的距离,然后加起来。最好的线应该是所有距离加起来最小的那根。

线性法表示你去建模线性模型,而最小二乘法可以最小化该线性模型的误差。

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