常（cháng）见的机器学习（xí）算法

诞生于1956年的（de）人工智（zhì）能，由于受到（dào）智（zhì）能算法、计算速度（dù）、存储水（shuǐ）平等因素的影响，在（zài）六十多年的（de）发展过程中（zhōng）经历了多（duō）次高潮和低谷。最近几年，得益于（yú）数据量的上涨、运算力（lì）的提升，特别是（shì）机器学习新算法（fǎ）的出现，人工智能（néng）迎来了大（dà）爆发的时代。

提到机器学习这个词时，有些（xiē）人首先想到的可能是科幻（huàn）电影里的机器人。事实上，机（jī）器（qì）学习是一门多领域交叉学科（kē），涉（shè）及概率论、统计学、算法复杂度（dù）理（lǐ）论等多门学（xué）科。专门研究计算机如（rú）何（hé）模拟或实（shí）现人类的学（xué）习（xí）行为，利用数据或以往的经验，以此（cǐ）优化（huà）计算机程序的性能标准。

根据（jù）学习任务的不同（tóng），我们可以将机器学习分为监督学习、非监督学习、强化学习三种（zhǒng）类型，而（ér）每种类型又对应着一些算法（fǎ）。

各种算法以及对应的任务类型

接下来就简单介绍几种常用的机器学习算法及其应用场景，通过本篇文章大家可（kě）以对机器学（xué）习（xí）的常用算法有个常识性的（de）认识。

一、监督学习

(1)支持向量机(Support Vector Machine，SVM)：是（shì）一类按监督（dū）学习（xí）方式对（duì）数（shù）据进（jìn）行二元分类的广（guǎng）义（yì）线性分（fèn）类器，其决策边（biān）界（jiè）是对学习样本求解（jiě）的最（zuì）大边距超平面（miàn）。例如，在纸上有两类线性可分的（de）点，支持向量机（jī）会寻找一条（tiáo）直（zhí）线将这两类点（diǎn）区（qū）分开来，并且与这些点的距离都尽可（kě）能远（yuǎn）。

优（yōu）点：泛化错（cuò）误率低，结果易解释。

缺（quē）点：对大规（guī）模训练样本难以实施，解决多分类问题存在（zài）困难（nán），对参数调节和核函（hán）数的选（xuǎn）择（zé）敏感。

应用场景（jǐng）：文本分类（lèi）、人像（xiàng）识别、医（yī）学诊断等。

(2)决策（cè）树(Decision Tree)：是（shì）一个预测（cè）模型，代表的（de）是对象属性与对（duì）象（xiàng）值之间的一种映射关系。下图是如何在决策树（shù）中（zhōng）建（jiàn）模的简单示例（lì）：

优点：易于理解和解释，可以可视化分析，容（róng）易（yì）提取（qǔ）出（chū）规（guī）则;能够处理不相关的特征。

缺点：对（duì）缺失数据处理比较困难。

应用场景：在决策过（guò）程应用（yòng）较多。

(3)朴素贝叶斯分类（lèi）(Naive Bayesian classification)：对于（yú）给出的待分类项，求解此项出（chū）现的（de）条件下各个（gè）类别出现的（de）概率，哪个最（zuì）大，就（jiù）认为（wéi）此待分类属于哪个（gè）类别。贝叶斯公式为：p(A|B)= p(B|A)*p(A/p(B)，其中P(A|B)表（biǎo）示（shì）后验概率（lǜ），P(B|A)是（shì）似然值，P(A)是类别的（de）先验概（gài）率，P(B)代表预测器（qì）的（de）先验概率。

优点：在数据（jù）较少的情况下仍（réng）然有效，可以（yǐ）处理多类别问（wèn）题。

缺点：对输入数据的准备方式较为敏（mǐn）感。

应用场景（jǐng）：文本分（fèn）类、人脸识别（bié）、欺诈检测（cè）。

(4)k-近（jìn）邻算法(K-Nearest Neighbor，KNN)：是一种基（jī）于实例的（de）学（xué）习（xí），采用测量不同（tóng）特（tè）征值之间的距离（lí）方（fāng）法进行分（fèn）类。其基本思路是（shì）：给定一个训练样本（běn）集，然（rán）后（hòu）输入没有（yǒu）标签的新数据（jù），将新数据（jù）的每个特征与样本集中数据对（duì）应（yīng）的特（tè）征进行（háng）比（bǐ）较，找到最邻近（jìn）的（de）k个(通常是不大于20的整数)实例，这k个实例的多数属于某（mǒu）个类，就把该输（shū）入实例分类到这个类中（zhōng）。

优点：简（jiǎn）单、易于理解、易（yì）于实现，无需估计参数（shù）。此外，与朴素贝叶斯之类的算法（fǎ）比，无数据输入（rù）假定、准确度高、对异常数据值不敏（mǐn）感。

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

应用场景（jǐng）：字符（fú）识别、文本分类（lèi）、图像识别等领（lǐng）域。

二、非监督（dū）学（xué）习

(1)主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)：是一种统计方法（fǎ）。其（qí）主（zhǔ）要思想是将n维（wéi）特征映射到k维上，这k维（wéi）是全（quán）新的正交特征也被称为主（zhǔ）成分，是在原有n维（wéi）特（tè）征的（de）基础上重新构造出来的（de）k维特征。

优点：降低（dī）数据（jù）的复杂性（xìng），识别最重（chóng）要的多个特征。

缺点：主成分各个（gè）特征维度的含义（yì）具有一定的模糊性，不如原始（shǐ）样本特征的解释性强;有可能损失有用的信息。

应（yīng）用场（chǎng）景：语（yǔ）音、图像、通信（xìn）的分析处理（lǐ）。

(2)奇异值（zhí）分（fèn）解(Singular Value Decomposition，SVD)：可（kě）以（yǐ）将一个比较复杂（zá）的矩阵用更小更简（jiǎn）单的（de）几个子矩（jǔ）阵的相乘来表示，这些小矩阵描述的是矩阵的（de）重要的（de）特性。

优点：简化数（shù）据（jù），去除噪（zào）声点，提高算法的结果。

缺点：数据的转换可能（néng）难以理解。

应（yīng）用场（chǎng）景：推荐（jiàn）系统、图片压缩等。

(3)K-均（jun1）值聚类(K-Means)：是一种迭代求解的聚类分析算法，采用距离作（zuò）为相似性指标。其工作流（liú）程是（shì）随机确定K个对象（xiàng）作为初始（shǐ）的（de）聚类中心，然后计（jì）算每个对象与各个种子聚类（lèi）中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类（lèi）中（zhōng）心。

优点：算（suàn）法简单容易实现。

缺点（diǎn）：可（kě）能收敛（liǎn）到局（jú）部最小值，在大规模数据集上收敛较（jiào）慢（màn）。

应用场景：图像（xiàng）处理、数（shù）据分析以及市（shì）场研（yán）究等。

三、强化学习

Q-learning：是一个基于值的强化学习算法，它根据（jù）动作值函数评估应该选择哪个动作（zuò），这个函数（shù）决（jué）定（dìng）了处于某一个特定（dìng）状态以（yǐ）及在该（gāi）状态下采取（qǔ）特定动作的奖励期望值。

优点（diǎn）：可以（yǐ）接收更（gèng）广的数据范围。

缺（quē）点（diǎn）：缺乏通用性。

应用场景：游（yóu）戏开发。

以（yǐ）上就是文章（zhāng）的全部内容，相信大（dà）家对常用的机器学习算法应该有了大（dà）致的了解（jiě）。

现如今，我们（men）越来越（yuè）多地看到机器学习算（suàn）法为人（rén）类带来的（de）实（shí）际价（jià）值，如它们（men）提（tí）供了关键（jiàn）的洞察力（lì）和（hé）信息来报告战略决（jué）策。可以肯定的（de）是，随着机（jī）器（qì）学习越来越流（liú）行，未（wèi）来还将（jiāng）出现越来越多能很好地处（chù）理任务的算法。