几种机器学习算法原理入门教程

几种机器学习算法原理入门教程

一、机器学习的过程

机器学习的过程：从本质上来说，就是通过一堆的训练数据找到一个与理想函数（f）相接近的函数。

在理想情况下，对于任何适合使用机器学习的问题，在理论上都是会存在一个最优的函数让每个参数都有一个最合适的权重值，但在现实应用中不一定能这么准确得找到这个函数。所以，我们要去找与这个理想函数相接近的函数。只要是能够满足我们的使用的函数，我们就认为是一个好的函数。

这个训练数据的过程通常也被解释为：

在一堆的假设函数（Hypothesis set）中，它是包含了各种各样的假设，其中包括好的和坏的假设。

我们需要做的就是：从这一堆假设函数中挑选出它认为最好的假设函数（g）——这个假设函数是与理想函数（f）最接近的。

机器学习这个过程就像是：在数学上，我们知道了有一个方程和一些点的坐标，用这些点来求这个方程的未知项从而得出完整的方程。

但在机器学习上，我们往往很难解出来这个完整的方程是什么。所以，我们只能通过各种手段求最接近理想情况下的未知项取值，使得这个结果最接近原本的方程。

二、什么问题适合用机器学习解决

机器学习不是万能的，并不能解决所有的问题。

通过以上机器学习的过程可以看出来，实质上，机器学习是：通过已知经验找到规律来进行预测。

银行想知道应该发放多少贷款给某个客户时，可以根据过往成功放贷的数据找出每个贷款区间的人群特点、自身的房车资产状况等，再看看这个客户的特点符合哪个区间，以此去确定应该发放多少贷款，这就是适合用机器学习去解决的问题。

对于适合用机器学习解决的问题，台大的林轩田教授为我们总结了三个要素：

1.有规律可以学习

2.编程很难做到

3.有能够学习到规律的数据

只要满足这三个条件的问题，我们都可以挑选合适的算法去解决。

基于以上的条件，通常我们可以用机器学习解决三类问题：

1.预测（回归）：根据已知数据和模型，预测不同客户应该发放的贷款

额度是多少

2.判别（分类）：与预测有点类似，也是根据模型判别这个客户属于过

往哪一类客户的概率有多大

3.寻找关键因素：客户的属性非常多，通过模型我们可以找出对放贷影

响最大的因素是什么

三、几种常见的模型和算法

感知机学习算法是一种二分类的线性分类算法，一般用来解决二分类（只存在两个结果）的问题。

例如：判断“一个同学的考试成绩合格还是不合格？”、“银行会不会给某个客户发放贷款？”等。

这种只存正、负两个结果的问题，就称为二分类的问题。

感知机学习算法的原理非常好理解，有点类似考试的概念：

把很多个影响因素看成每道题的得分。因为不同题目的权重不同，所以我们每道题的得分由权重（重要程度）和这个因素的得分相乘，最后把所有题目的得分加起来看看有没有超过60分（阈值）。如果超过了就是及格了（正结果），即对应的输出值为1，如果没有超过就是不及格（负结果），对应的输出值为-1。

还是以刚才银行贷款的例子来解释：

通常银行判断在“给不给某个客户放贷款？”时，都是已经掌握了

客户的各种信息（如：年薪、负债情况、社保缴费、公积金等等）。

因为数据的维度不同，描述的单位也不同，我们需要把这些数据按

照各自维度的标准统一成可以量化的评分——可以按照年薪在

5W以下得1分、5-10W得2分这样的方式进行量化。

每个维度的重要程度都不同，所以我们在相加的时候需要考虑为每

个值加上一个权重，再看看最后得出来的结果有没有高过放款的阈

值评分——如果高过这个分数就放款，低过这个分数就不放款。

首先看看关于感知机的数学定义：

我们可以转换到几何的方式去看这个问题：

在二维空间内，训练的数据就变成了平面上的一个点，这些数据里面有正样本以及负样本（成功放贷款的以及没有放贷款的）。

感知机算法的学习过程就是：找到一个平面（在二维中表现为一条线）——能够把所有的正样本和负样本区分开来。那么，当在应用的时候面对新来的客户，通过模型算出是正结果，我们就可以给这个客户发放贷款；算出来是负结果，我们就不发放贷款。

怎么去找到这条线（超平面）呢？

感知机使用的学习策略是“梯度下降法”。

这种方法的思想是：先在平面内随便找一条线，然后开始把样本点放到平面内。当一个点被误分类——即位于分类超平面错误的一侧时，调整模型的参数（w 和b），使分类超平面向该误分类点的一侧移动，以减少该误分类点与超平面的距离，直到超平面越过该误分类点使其被正确分类为止。

感知机利用梯度下降法的训练过程

这种方式对于模型的训练非常快速，计算量相对较小。

但同时，这样的计算方式追求最大程度正确划分、最小化训练数据的错误，效果类似下图的直线——会导致比较容易造成过拟合的情况，即：模型对于新数据的包容性差，会过度地把新输入数据分成错误的类别。

讲逻辑回归之前，我们先讲讲“什么是线性回归？”。

在统计学中，线性回归是指：利用称为线性回归方程的最小平方函数，对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。

举个直观的例子：深圳春运时的客流量可能是与过年的时间相关的

——越接近过年这天人流量越大。

如下图所示：

如果客运站想预测：明天和后天的客流量。

该这么办？

我们可以用一条线去尽量准的拟合这些数据，如果有新的数据输入进来，我们就可以找到对应的预测点：

上述例子就是一个最简单的一元线性回归分析：y=ax+b。

该式子中只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示。在收集的数据中，每一个分量，就可以看做一个特征数据。

例如：上述例子的日期是一个特征，我们还可以找到地区、节假日、

其他车站的客流量等等不同的因素，每个特征至少对应一个未知的

参数。这样就形成了一个线性模型函数。

当特征变多时，上述线性回归的向量表示形式为：

这个矩阵方程由于计算量太大很难直接去求解，那么我们要怎么样去找到这根线的位置呢？

在这里我们可以退一步，把参数求解的问题，转化为求最小误差的问题，让实际值与预测值之间的误差变得最小，那么我们的预测值就十分接近实际值了。

这就是损失函数的来源。在机器学习的算法中，实际上存在大量由于计算量巨大从而无法求解的问题。我们都是把这类问题转化成求最小误差，即：实际值与预测值之间的误差（损失）问题，想办法求出让误差最小的情况，就可以得到问题的最优解。

线性回归方程的损失函数通常是通过最小二乘法，或者梯度下降法进行求解，在这里我们不展开叙述。

线性回归是目前运用最广泛的模型之一，在金融、经济学、医学等领域常常用来解决预测类问题。

通过观测数据集拟合出一个预测模型，我们就可以知道：一组特定数据是否在一段时间内会增长或下降？

逻辑回归实际上也是一个线性回归模型，但是线性回归常常用来做预测，逻辑回归却常常用来解决二分类问题。

为什么会有这么大的差异呢？

如果对于上面的感知机算法来说，目标是为了找到一个能够将正负样本完全分开的超平面的话，从另外一个层面看感知机算法就相当于是一个跃阶函数。

我们只需要找到阈值，并且拿输入的数据去对比，得出数据是大于还是小于这个阈值，然后就能给出的就是0或1（正/负样本）的反馈。

对应到数学模型上：我们只需要把算出来的结果映射到这个跃阶函数上看看大于0还是小于0，就能说他是一个正样本还是负样本。

感知器的模型虽然简单直观，但问题在于这个模型不够光滑。

如果一个新的样本点我们计算出来结果等于0.01——只是比0大了一点点，就被分类为正样本，这样在实际应用的时候就可能会不够准确。同时，这个函数在0处有一个跃阶导致这一点不连续，在数学上也不好处理。

那么有没有什么方法可以让这个函数更光滑一点呢？

在数学上刚好存在一个sigmoid函数有这样的特性。

这个函数的输入范围是“?∞→+∞”，而值域则光滑地分布在0到1之间。

对于这个模型的解释和感知机也稍微有些区别。

感知机：是根据输入的条件，判断是一个正样本还是负样本。

而逻辑回归因为值域分布在0到1之间的特性，所以输出的是判断是：一个正样本或负样本的概率是多少？

我们的学习策略即是：求所有训练样本的条件概率之积的最大值——也可以理解为求概率之积尽可能大，这样模型预测的效果就会越准确。

逻辑回归的本质上是一个线性回归模型，只是在特征到结果的映射中加入了一层函数映射——即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)将最为假设函数来预测。

我们看到的参数z，实际上也是一个线性回归的方程，只不过在这里符号化表示。实际上求解的方式与线性回归是相同的——都是要通过损失函数的方式逼近最优解。

逻辑回归的目的是：将样本分成0或1两类。

但是，我们也关心样本分类的准确性。

例如：一个肿瘤被预测出来是恶性的，我们也会关心它是恶性的可能性有多大？

对逻辑回归的理解也可以是：我们通过概率将样本分成了0和1两类。

因为逻辑回归不像感知机——通过一个固定的阀值去判断样本数据的正负性，所以在二维平面上也不再是通过一条直线去判断数据。而是变得更加有包容性，可以把一些不能线性区分的数据集区分开来。

其根本原因就是：sigmoid函数把因变量和自变量变成了曲线的关系，使得在函数在二维平面上的表现更为柔和。这里面损失函数发挥了很大的作用，这里不再展开说明。

逻辑回归与感知机相比，有三方面的优势：

1.直接对分类可能性建模，不需要事先假设数据的分布情况。感知机算

法中如果不先假设一下数据的分布再去确定线的位置的话，很可能会

算错，但是逻辑回归算法就避免了这个问题。

2.不仅可以预测出类别，还可以给出具体的概率预测值。这对预测结果

有更好的解释性。

3.有很好的数学性质，方便计算，工程量较小。

逻辑回归算法因其是现在最广泛使用的算法之一，常常用于寻找某一疾病的危险因素、个人信用评估、贷款/金融意图预测等等领域。

同时，也可以用来对数据做自动判别分析，比如：一条评论是正面还是负面？一个用户的购买路径是男性还是女性？预测用户会不会购买某种商品？等等。

逻辑回归应用广泛还是因为它的模型与许多现实问题相吻合，能够帮助我们快速解决很多实际的问题。

上面我们说到，感知机以及逻辑回归实际上都是一种二分类算法，非黑即白。

那，如果遇到多分类问题该如何解决呢？

有一种非常简单的算法可以帮助我们快速解决这个问题——K近邻分类算法。

K近邻分类算法是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

用官方的解释来说：所谓K近邻算法，即存在一个样本数据（训练样本）集，并且样本中每个数据都存在标签（类别）——也就是说样本集中每一个数据都

被分到一个类别中。输入新的数据后，将新数据的每个特征与样本集中的数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似的数据的分类标签，即可以为新输入的数据进行分类。

在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，如果这K个实例的大多数都属于同一个分类，就把该输入实例分类到这个类中。

一般情况下，我们只选择样本集中前K个最相似的数据，这就是K近邻算法中k 的出处（通常K是不大于20的整数）。

比如：比较3个最近的数据，那么K=3。

最后，选择K个最相似的数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。

这种思想实际上也非常好理解，有点像“人以类聚，物以群分”的说法——如果你身边的邻居都来自同一个公司，那么你极有可能也属于某个公司；如果你身边的朋友绝大多数都属于某个学校毕业，那么你极有可能也曾经在这个学校读过书。

这种方式也很类似投票机制，新来的数据与旧数据相比对，多数都属于某个类别时，采用少数服从多数的原则，给新数据归类。

同样，我们转化到几何的方式去看这个算法，KNN可以看成：有那么一堆你已经知道分类的数据，然后当一个新数据进入的时候，就开始跟已知数据里的每个点求距离，然后挑离这个训练数据最近的K个点看看这几个点属于什么类型，就把这个新的点归到这个同属大多数的类别里。

K近邻分类算法的优缺点都非常明显。

优点主要有两个方面：

1.精度很高，对异常数据也不敏感（所属类别是由大多数点决定了，一

两个异常点不会有太大的影响）。

2.与上面的PLA、LR算法相比，不需要训练模型，易于实现，来一个

新数据就可以马上进行比对。

缺点则是：计算复杂度比较高。

因为要算新数据与每一个临近点的距离，当维度超过二维时这就是一个空间复杂度很大的矩阵。

基于KNN算法的特点，目前主要应用在文本分类与商品推荐等场景。

在文本分类中像信息检索、手写字识别、机器翻译这样的场景都可以使用KNN 算法以保证在有限的硬件资源下，提供给用户一个高效的检索系统。

贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理和特征条件独立假设为基础，故统称为贝叶斯分类。

而朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。

朴素贝叶斯的简单之处在于：对于给出的待分类项，求解在此待分类项出现的条件下各个类别出现的概率。哪个概率最大，就认为此待分类项属于哪个类别。

这就有点像我们走在街上，迎面走过来一个黑色皮肤的人，那我们就猜他是非洲人，因为黑人中非洲人最多。

通过上述例子我们可以看到：我们判断一个人是非洲人基于一个很关键的信息，因为他是黑色皮肤的人。所以，我们的判断实际上是发生在“拥有黑色皮肤”这件事的情况下我们的推断。

这种在其他已知事件发生的基础上去计算某件事发生的概率叫做“条件概率”。一般我们使用贝叶斯定理求解条件概率。

要搞懂贝叶斯定理之前，我们首先要搞懂“什么是正向概率？”和“什么是反向（条件）概率？”。

在贝叶斯研究之前，人们已经能够计算正向概率。

比如：“假设袋子里有N个白球M个黑球，你伸手进去摸一把，摸出黑球的概率有多大？”。

然而在我们实际生活中，日常能观察到的只是事物表面的结果——往往我们只知道从袋子里取出来的球是什么颜色，并不能看到袋子里的实际情况。这时候我们就希望有一些方法可以通过观察这些取出来的球的颜色，可以推测出袋子里面黑白球的比例是什么样的。

我们通过下图简单讲一下贝叶斯定理的组成：

朴素贝叶斯分类器的核心在于训练模型阶段——需要计算每个类别在训练样本中的出现频率，以及每个特征属性划分对每个类别的条件概率估计，并将结果记录。

这一阶段是机械性阶段，根据前面讨论的公式可以由程序自动计算完成。

让我们通过一个贝叶斯分类器解决拼写检查/纠正的例子加深理解：

当一个用户输入了一个不在字典中的单词时，我们需要去猜测：这个人到底想要输出的单词是什么呢？如果用户输出了一个theu，那么他到底是想输入they 还是then？到底哪个猜测的可能性更大？

这个问题实际上是在求“已知输入theu的情况下，我们猜测他想输出they\then 的概率谁更大？”

用上述符号表示即：P（B|A）。

我们可以很容易计算出they\then单词的词频P(B)，那么要怎么得到P（A|B）呢？

在这里可以用输入单词与正确单词在键盘上的距离来表示P（A|B）——即通过字母在键盘上的距离判断：下输入哪个字母的可能性更高？

比如：在键盘上，Y和U离得更近，所以我们会认为要输入Y但是不小心按成了U的概率更大一些。

通过上述的信息就可以计算出输出哪个单词的概率更大。

朴素贝叶斯分类器的以下优点：

1.生成式模型，通过计算概率来进行分类，可以用来处理多分类问题而

且分类的结果很容易被解释

2.所需估计的参数不大，对缺失数据不太敏感

3.无需复杂的迭代求解框架，适用于规模巨大的数据集

除了上述说到的拼写纠正以外，贝叶斯分类器还经常被用在垃圾邮件分类、文字广告过滤、识别恶性评论等等领域。

在许多场景下，朴素贝叶斯分类算法可以与后续讲到的决策树、神经网络算法相媲美，而且方法简单、分类准确率高、速度快。但这个算法也有一些像对输入数据的形式比较敏感、计算先验概率时的分类决策可能存在错误这样的缺点，在使用的时候还是要根据具体的场景选择。

以上简单介绍了关于机器学习的一些算法，最后，感谢一下我的同行好友中翘。

机器学习10大算法-周辉

机器学习10大算法 什么是机器学习呢？ 从广泛的概念来说，机器学习是人工智能的一个子集。人工智能旨在使计算机更智能化，而机器学习已经证明了如何做到这一点。简而言之，机器学习是人工智能的应用。通过使用从数据中反复学习到的算法，机器学习可以改进计算机的功能，而无需进行明确的编程。 机器学习中的算法有哪些？ 如果你是一个数据科学家或机器学习的狂热爱好者，你可以根据机器学习算法的类别来学习。机器学习算法主要有三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习 使用预定义的“训练示例”集合，训练系统，便于其在新数据被馈送时也能得出结论。系统一直被训练，直到达到所需的精度水平。 无监督学习 给系统一堆无标签数据，它必须自己检测模式和关系。系统要用推断功能来描述未分类数据的模式。 强化学习 强化学习其实是一个连续决策的过程，这个过程有点像有监督学习，只是标注数据不是预先准备好的，而是通过一个过程来回调整，并给出“标注数据”。

机器学习三大类别中常用的算法如下： 1. 线性回归 工作原理：该算法可以按其权重可视化。但问题是，当你无法真正衡量它时，必须通过观察其高度和宽度来做一些猜测。通过这种可视化的分析，可以获取一个结果。 回归线，由Y = a * X + b表示。 Y =因变量；a=斜率；X =自变量；b=截距。 通过减少数据点和回归线间距离的平方差的总和，可以导出系数a和b。 2. 逻辑回归 根据一组独立变量，估计离散值。它通过将数据匹配到logit函数来帮助预测事件。 下列方法用于临时的逻辑回归模型: 添加交互项。 消除功能。 正则化技术。 使用非线性模型。 3. 决策树 利用监督学习算法对问题进行分类。决策树是一种支持工具，它使用树状图来决定决策或可能的后果、机会事件结果、资源成本和实用程序。根据独立变量，将其划分为两个或多个同构集。 决策树的基本原理：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

大连理工大学《社会学原理与方法》20秋在线作业3答案

1.以下各项中，不属于根据参与者之间人际关系的性质划分的社会互动情景是()。 A.社交关系 B.情感关系 C.工具关系 D.混合关系 答案：A 2.统计学抽样调查中，一般以()为界。 A.30 B.50 C.100 D.120 答案：A 3.询问调查对象对某一事物或现象的看法、态度以及社会心理状态的问题属于()。 A.事实问题 B.行为问题 C.态度问题 D.观念问题 答案：C 4.通过表彰模范行为来弘扬正气的社会控制属于()。 A.消极的控制 B.积极的控制 C.非正式控制 D.外在控制 答案：B 5.以下各项中，不属于社会工作的主要对象的是()。 A.未成年人 B.生理上有某种残缺或受到某种损害的人或群体 C.心理上有某种障碍和创伤的人 D.社会关系上出现某种不适应或对立的人、群体或社区

答案：A 6.社会互动的理论包括()。 A.符号互动论 B.戏剧理论 C.社会交换论 D.本土方法论 答案：ABCD 7.简单随机抽样包括()。 A.抽签法 B.随机数表法 C.等距抽样法 D.分层抽样法 答案：AB 8.个人社会化的基本内容包括()。 A.技能社会化 B.结构社会化 C.政治社会化 D.行为社会化 E.性别角色社会化 答案：ACDE 9.马克思主义阶级理论基本内容包括()。 A.私有化社会的阶级斗争 B.阶级的历史发展趋势 C.阶层分析 D.阶级分析 答案：ABCD 10.社会问题的一般特征包括()。

A.普遍性和变异性 B.复合性和周期性 C.破坏性和集群性 D.结构性和功能性 答案：ABC 11.率先实现城市化的国家是美国。() A.正确 B.错误 答案：B 12.回报都是有形的。() A.正确 B.错误 答案：B 13.负向社会化是年轻一代用新知识新观念影响前辈的过程。() A.正确 B.错误 答案：A 14.对比值就是两变量值的比值。() A.正确 B.错误 答案：A 15.频数分布是不同类别在总体中的相对数量分布，而频率分布则是不同类别在总体中的绝对数量分布。() A.正确 B.错误 答案：B

机器学习算法分类与趋势分析

机器学习算法分类与趋势分析

机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型，2，支持向量机，3，最近邻居法，4，决策树，5，神经网络等 但从我们的经验来看，这并不总是算法分组最为实用的方法。那是因为对于应用机器学习，你通常不会想，“今天我要训练一个支持向量机！”相反，你心里通常有一个最终目标，如利用它来预测结果或分类观察。 所以在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定理。简而言之，它的意思就是说没有任何一种算法可以完美地解决每个问题，这对于监督式学习（即预测性建模）尤其重要。 例如，你不能说神经网络总是比决策树好，反之亦然。有很多因素在起作用，比如数据集的大小和结构。因此，您应该为您的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据的“测试集”来评估性能并选择优胜者。 当然，你尝试的算法必须适合你的问题，这就是选择正确的机器学习算法的重要性之所在。打个比方，如果你需要清理你的房子，你可以使用真空吸尘器，扫帚或拖把，但是你不会拿出一把铲子然后开始挖掘。

因此，我们想要介绍另一种分类算法的方法，即通过机器学习所负责的任务来分类。 机器学习的任务 1.回归 回归是一种用于建模和预测连续数值变量的监督学习任务。例如预测房地产价格，股价变动或学生考试分数。 回归任务的特征是具有数字目标变量的标记数据集。换句话说，对于每个可用于监督算法的观察结果，您都有一些“基于事实”的数值。

1.1。（正则化）线性回归 线性回归是回归任务中最常用的算法之一。它最简单的形式是试图将一个直的超平面整合到你的数据集中（即当你只有两个变量的时候，你只能得到一条直线）。正如您可能猜到的那样，当数据集的变量之间存在线性关系时，它的效果是非常好的。 实际上，简单的线性回归经常被正则化的同类算法（LASSO，Ridge和Elastic-Net）所忽略。正则化是一种惩罚大系数的技术，以避免过度拟合，它应该调整其惩罚的力度。

十大经典数学模型

1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法） 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具） 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现） 4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备） 5、动态规划、回溯搜索、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中） 6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用）元胞自动机 7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具） 8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的） 9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用） 10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab进行处理） 以上为各类算法的大致介绍，下面的内容是详细讲解，原文措辞详略得当，虽然不是面面俱到，但是已经阐述了主要内容，简略之处还望大家多多讨论。 1、蒙特卡罗方法（MC）（Monte Carlo）： 蒙特卡罗（Monte Carlo）方法，或称计算机随机模拟方法，是一种基于“随机数”的计算方法。这一方法源于美国在第二次世界大战进行研制原子弹的“曼哈顿计划”。该计划的主持人之一、数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo—来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。 蒙特卡罗方法的基本原理及思想如下： 当所要求解的问题是某种事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，它们可以通过某种“试验”的方法，得到这种事件出现的频率，或者这个随机变数的平均值，并用它们作为问题的解。这就是蒙特卡罗方法的基本思想。蒙特卡罗方法通过抓住事物运动的几何数量和几何特征，利用数学方法来加以模拟，即进行一种数字模拟实验。它是以一个概率模型为基础，按照这个模型所描绘的过程，通过模拟实验的结果，作为问题的近似解。 可以把蒙特卡罗解题归结为三个主要步骤： 构造或描述概率过程；实现从已知概率分布抽样；建立各种估计量。 例：蒲丰氏问题 为了求得圆周率π值，在十九世纪后期，有很多人作了这样的试验：将长为2l的一根针任意投到地面上，用针与一组相间距离为2a（ l＜a）的平行线相交的频率代替概率P，再利用准确的关系式：

数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用

数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (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, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1.C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1)用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。

C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV 机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面

机器学习的十种经典算法详解

机器学习的十种经典算法详解 毫无疑问，近些年机器学习和人工智能领域受到了越来越多的关注。随着大数据成为当下工业界最火爆的技术趋势，机器学习也借助大数据在预测和推荐方面取得了惊人的成绩。比较有名的机器学习案例包括Netflix根据用户历史浏览行为给用户推荐电影，亚马逊基于用户的历史购买行为来推荐图书。那么，如果你想要学习机器学习的算法，该如何入门呢？就我而言，我的入门课程是在哥本哈根留学时选修的人工智能课程。老师是丹麦科技大学应用数学和计算机专业的全职教授，他的研究方向是逻辑学和人工智能，主要是用逻辑学的方法来建模。课程包括了理论/核心概念的探讨和动手实践两个部分。我们使用的教材是人工智能的经典书籍之一：Peter Norvig教授的《人工智能——一种现代方法》，课程涉及到了智能代理、基于搜索的求解、对抗搜索、概率论、多代理系统、社交化人工智能，以及人工智能的伦理和未来等话题。在课程的后期，我们三个人还组队做了编程项目，实现了基于搜索的简单算法来解决虚拟环境下的交通运输任务。我从课程中学到了非常多的知识，并且打算在这个专题里继续深入学习。在过去几周内，我参与了旧金山地区的多场深度学习、神经网络和数据架构的演讲——还有一场众多知名教授云集的机器学习会议。最重要的是，我在六月初注册了Udacity的《机器学习导论》在线课程，并且在几天前学完了课程内容。在本文中，我想分享几个我从课程中学到的常用机器学习算法。机器学习算法通常可以被分为三大类——监督式学习，非监督式学习和强化学习。监督式学习主要用于一部分数据集（训练数据）有某些可以获取的熟悉（标签），但剩余的样本缺失并且需要预测的场景。非监督式学习主要用于从未标注数据集中挖掘相互之间的隐含关系。强化学习介于两者之间——每一步预测或者行为都或多或少有一些反馈信息，但是却没有准确的标签或者错误提示。由于这是入门级的课程，并没有提及强化学习，但我希望监督式学习和非监督式学习的十个算法足够吊起你的胃口了。监督式学习1.决策树：决策树是一种决策支持工具，它使用树状图或者树状模型来表示决策过程以及后续得到的结果，包括概率事件结果等。请观察下图来理解决策树的结构。 从商业决策的角度来看，决策树就是通过尽可能少的是非判断问题来预测决策正确的概

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数据挖掘十大经典算法，你都知道哪些？ 当前时代大数据炙手可热，数据挖掘也是人人有所耳闻，但是关于数据挖掘更具体的算法，外行人了解的就少之甚少了。 数据挖掘主要分为分类算法，聚类算法和关联规则三大类，这三类基本上涵盖了目前商业市场对算法的所有需求。而这三类里又包含许多经典算法。而今天，小编就给大家介绍下数据挖掘中最经典的十大算法，希望它对你有所帮助。 一、分类决策树算法C4.5 C4.5，是机器学习算法中的一种分类决策树算法，它是决策树(决策树，就是做决策的节点间的组织方式像一棵倒栽树)核心算法ID3的改进算法，C4.5相比于ID3改进的地方有： 1、用信息增益率选择属性 ID3选择属性用的是子树的信息增益，这里可以用很多方法来定义信息，ID3使用的是熵（shang），一种不纯度度量准则，也就是熵的变化值，而 C4.5用的是信息增益率。区别就在于一个是信息增益，一个是信息增益率。 2、在树构造过程中进行剪枝，在构造决策树的时候，那些挂着几个元素的节点，不考虑最好，不然容易导致过拟。 3、能对非离散数据和不完整数据进行处理。 该算法适用于临床决策、生产制造、文档分析、生物信息学、空间数据建模等领域。 二、K平均算法

K平均算法（k-means algorithm）是一个聚类算法，把n个分类对象根据它们的属性分为k类（kn）。它与处理混合正态分布的最大期望算法相似，因为他们都试图找到数据中的自然聚类中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 从算法的表现上来说，它并不保证一定得到全局最优解，最终解的质量很大程度上取决于初始化的分组。由于该算法的速度很快，因此常用的一种方法是多次运行k平均算法，选择最优解。 k-Means 算法常用于图片分割、归类商品和分析客户。 三、支持向量机算法 支持向量机(Support Vector Machine)算法，简记为SVM，是一种监督式学习的方法，广泛用于统计分类以及回归分析中。 SVM的主要思想可以概括为两点： (1)它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分； (2)它基于结构风险最小化理论之上，在特征空间中建构最优分割超平面，使得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。 四、The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，其核心是基于两阶段“频繁项集”思想的递推算法。其涉及到的关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支

数据挖掘十大待解决问题

数据挖掘领域10大挑战性问题与十大经典算法 2010-04-21 20:05:51| 分类：技术编程| 标签：|字号大中小订阅 作为一个数据挖掘工作者，点可以唔知呢。 数据挖掘领域10大挑战性问题： 1.Developing a Unifying Theory of Data Mining 2.Scaling Up for High Dimensional Data/High Speed Streams 3.Mining Sequence Data and Time Series Data 4.Mining Complex Knowledge from Complex Data 5.Data Mining in a Network Setting 6.Distributed Data Mining and Mining Multi-agent Data 7.Data Mining for Biological and Environmental Problems 8.Data-Mining-Process Related Problems 9.Security, Privacy and Data Integrity 10.Dealing with Non-static, Unbalanced and Cost-sensitive Data 数据挖掘十大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (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, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm

大工18春社会学原理与方法在线作业2辅导资料

大工18春《社会学原理与方法》在线作业2 1、C 2、A 3、B 4、A 5、C 一、单选题共5题，20分 1、大量日常生活中的角色都是（）。 A不自觉角色 B自致角色 C开放性角色 D规定性角色 正确答案是：C 2、（）年，法国大革命为标志的政治大革命（思想大革命），到19世纪30－40年代，在欧洲基本完成。 A1789 B1790 C1791 D1792 正确答案是：A 3、人一出生就具有的角色叫做（）。 A自致角色 B先赋角色 C规定性角色 D自觉角色 正确答案是：B 4、个人社会化中第一要素是()。 A家庭 B学校 C朋友 D大众传播媒介 正确答案是：A 5、（）的著作《自杀论》被许多社会学家誉为社会学的“圣经”，标志着社会学与社会哲学的彻底分离。 A奥古斯特?孔德 B赫伯特?斯宾塞 C埃米尔?迪尔凯姆 D马克斯?韦伯 正确答案是：C 二、多选题共5题，20分 1、社会角色失调的类型有（）。 A角色冲突 B角色不清 C角色中断 D角色失败 E角色矛盾 正确答案是：ABCD 2、西方资本主义国家战后四十余年来的发展，带来了经济、社会、政治领域的一系列变化，

具体表现在()。 A产业结构的变化 B物质生活水平提高 C闲暇时间的增加 D劳动力结构的变化 E生产关系的变化 正确答案是：ABCD 3、“镜中我”理论认为，自我作为一种社会产物，它的出现有三个阶段：() A我们观察到我们在他人面前的行为方式 B我们领悟了别人对我们行为的判断 C基于对他人反应的理解，我们评价我们的行为 D我们根据想象别人对我们自己行为及外表的感觉来理解自我，自我在初级群体中得到了最充分的发展 正确答案是：ABC 4、社会化的内容有（）。 A传授基本生活技能 B内化价值观念、传递社会文化 C指点人生进取目标 D培养担当社会角色 正确答案是：ABCD 5、认为社会是代表具有同样特征的许多人的名称而已，是空名，而非实体的社会唯名派代表人物有（）。 A韦伯 B吉丁斯 C斯宾塞 D迪尔凯姆 正确答案是：AB 三、判断题共10题，60分 1、功能主义的视角强调这样一种模式，即社会的每一个部分都对总体发生作用，由此维持了社会稳定。社会非常像人类的机体或任何活的有机体。 A错误 B正确 正确答案是：B 2、社会是人类生活的共同体，是以共同的物质生产活动为基础而相互联系的人们的有机总体。在本质上是生产力的总和。 A错误 B正确 正确答案是：A 3、没有社会化的人也就没有社会 A错误 B正确 正确答案是：B 4、继续社会化是个人适应社会变迁所必经的途径 A错误

机器学习常见算法分类汇总

机器学习常见算法分类汇总 ?作者：王萌 ?星期三, 六月25, 2014 ?Big Data, 大数据, 应用, 热点, 计算 ?10条评论 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习：

在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network） 非监督式学习： 在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习：

机器学习十大算法的每个算法的核心思想、工作原理、适用情况及优缺点

5-1简述机器学习十大算法的每个算法的核心思想、工作原理、适用情况及优缺点等。 1）C4.5算法： ID3算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。ID3算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。 C4.5算法核心思想是ID3算法，是ID3算法的改进，改进方面有： 1）用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2）在树构造过程中进行剪枝 3）能处理非离散的数据 4）能处理不完整的数据 C4.5算法优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。 缺点： 1)在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算 法的低效。 2)C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程 序无法运行。 2）K means 算法： 是一个简单的聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。算法的核心就是要优化失真函数J,使其收敛到局部最小值但不是全局最小值。 ，其中N为样本数，K是簇数，r nk b表示n属于第k个簇，u k是第k个中心点的值。 然后求出最优的u k 优点：算法速度很快 缺点是，分组的数目k是一个输入参数，不合适的k可能返回较差的结果。 3）朴素贝叶斯算法： 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。算法的基础是概率问题，分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。朴素贝叶斯假设是约束性很强的假设，假设特征条件独立，但朴素贝叶斯算法简单，快速，具有较小的出错率。 在朴素贝叶斯的应用中，主要研究了电子邮件过滤以及文本分类研究。

数据挖掘中十大经典算法

数据挖掘十大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (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, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 5. 最大期望(EM)算法 在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 6. PageRank PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里?佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个

数据挖掘算法

数据挖掘的10大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (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, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在 构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm

分享最适合新手入门的10种机器学习算法

分享最适合新手入门的10种机器学习算法 编者按：Medium博主James Le近日在网络上分享了他认为的最适合新手的机器学习算法，并授权论智进行编译。以下是我们对原文的编译，如有错误还请指出。 在机器学习界，有这样一个“没有免费午餐”的定理。简单地说，该理论认为，没有一种算法能解决所有问题，尤其对监督学习而言。 例如，你不能认为神经网络总比决策树要好，或决策树永远优于神经网络。这其中还有许多因素需要考虑，比如你的数据量大小和数据结构。 这样就导致我们在面对一个问题时需要尝试不同的算法，同时还要用测试的数据集来评估算法的性能，选出最合适的那一种。 当然，你所选的算法必须适合你的问题，就像当我们需要清理房子的时候，可以使用吸尘器、扫把或拖把，但不会用铲子来挖地。 首要原则 然而，在为监督式机器学习创建预测模型之前，要记得一条最重要的原则： 机器学习算法可以看做学习一种目标函数（f），该函数是输入变量（X）到输出变量（Y）的完美映射：Y=f（X） 这是一个通用的学习任务，我们希望用新输入的变量（X）能输出预测变量（Y）。我们不知道函数（f）是什么样子的，或者什么形式的。如果我们知道的话就直接使用了，不需要再用机器学习算法从大量的数据中学习它。 最常见的机器学习类型是学习映射Y=f（X），用它来预测Y的值。这被称为预测建模或预测分析，我们的目标是做出最准确的预测。 对于想了解机器学习基础知识的新手，以下是数据科学家最常用的10种机器学习算法。 1.线性回归 线性回归也许是数据科学和机器学习中最知名、最好理解的算法了吧。 预测建模主要关注的是，以可解释性为基础，将模型的误差降到最小并尽量作出最准确的预测。我们将借鉴、多次使用甚至“窃取”包括数据统计在内的多个不同领域的算法，从

机器学习10大经典算法.

1、C4.5 机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。 决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，他由他的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。决策树一般都是自上而下的来生成的。 选择分割的方法有好几种，但是目的都是一致的：对目标类尝试进行最佳的分割。从根到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。对每个节点的衡量： 1)通过该节点的记录数 2)如果是叶子节点的话，分类的路径 3)对叶子节点正确分类的比例。 有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。由于ID3算法在实际应用中存在一些问题，于是Quilan提出了C4.5算法，严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。相信大家对ID3算法都很.熟悉了，这里就不做介绍。 C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。

几种机器学习算法原理入门教程

几种机器学习算法原理入门教程 一、机器学习的过程 机器学习的过程：从本质上来说，就是通过一堆的训练数据找到一个与理想函数（f）相接近的函数。 在理想情况下，对于任何适合使用机器学习的问题，在理论上都是会存在一个最优的函数让每个参数都有一个最合适的权重值，但在现实应用中不一定能这么准确得找到这个函数。所以，我们要去找与这个理想函数相接近的函数。只要是能够满足我们的使用的函数，我们就认为是一个好的函数。 这个训练数据的过程通常也被解释为： 在一堆的假设函数（Hypothesis set）中，它是包含了各种各样的假设，其中包括好的和坏的假设。 我们需要做的就是：从这一堆假设函数中挑选出它认为最好的假设函数（g）——这个假设函数是与理想函数（f）最接近的。

机器学习这个过程就像是：在数学上，我们知道了有一个方程和一些点的坐标，用这些点来求这个方程的未知项从而得出完整的方程。 但在机器学习上，我们往往很难解出来这个完整的方程是什么。所以，我们只能通过各种手段求最接近理想情况下的未知项取值，使得这个结果最接近原本的方程。 二、什么问题适合用机器学习解决 机器学习不是万能的，并不能解决所有的问题。 通过以上机器学习的过程可以看出来，实质上，机器学习是：通过已知经验找到规律来进行预测。 银行想知道应该发放多少贷款给某个客户时，可以根据过往成功放贷的数据找出每个贷款区间的人群特点、自身的房车资产状况等，再看看这个客户的特点符合哪个区间，以此去确定应该发放多少贷款，这就是适合用机器学习去解决的问题。

对于适合用机器学习解决的问题，台大的林轩田教授为我们总结了三个要素： 1.有规律可以学习 2.编程很难做到 3.有能够学习到规律的数据 只要满足这三个条件的问题，我们都可以挑选合适的算法去解决。 基于以上的条件，通常我们可以用机器学习解决三类问题： 1.预测（回归）：根据已知数据和模型，预测不同客户应该发放的贷款 额度是多少 2.判别（分类）：与预测有点类似，也是根据模型判别这个客户属于过 往哪一类客户的概率有多大 3.寻找关键因素：客户的属性非常多，通过模型我们可以找出对放贷影 响最大的因素是什么 三、几种常见的模型和算法

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关于机器学习的十大经典算法

关于机器学习的十大经典算法 1、C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1)用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2)在树构造过程中进行剪枝； 3)能够完成对连续属性的离散化处理； 4)能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2、Thek-meansalgorithm即K-Means算法 k-meansalgorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k