常见的（de）机器学（xué）习算法

诞生于1956年的人工智能，由于受到智（zhì）能算法、计算速度（dù）、存储水平等因素（sù）的影响（xiǎng），在六十多年的发展过（guò）程中（zhōng）经历了多次高潮和低（dī）谷。最近几年，得益于数据量的上涨、运算力的（de）提升，特别是机器（qì）学习新算（suàn）法的出现（xiàn），人工智能迎来了大爆（bào）发的时代。

提到机器学习这（zhè）个词时（shí），有些人（rén）首先想到的可能是科幻电影里的机器人。事实上，机（jī）器学习（xí）是一门（mén）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（jiū）计（jì）算（suàn）机如何模（mó）拟或实（shí）现人类的学习（xí）行（háng）为，利（lì）用数（shù）据（jù）或以往的经验，以（yǐ）此优化计算机（jī）程序的性能标准（zhǔn）。

根据学习任务（wù）的不同（tóng），我们可以将机（jī）器学（xué）习（xí）分为（wéi）监督学习、非监督学习、强化学（xué）习三种类型（xíng），而（ér）每种（zhǒng）类型又对应着一些算法。

各种算法以（yǐ）及对（duì）应（yīng）的任（rèn）务类（lèi）型

接下来就简单（dān）介绍几（jǐ）种常（cháng）用（yòng）的机器学习（xí）算法及（jí）其应用（yòng）场（chǎng）景，通过本篇（piān）文章大（dà）家可以对机器学习的常用算（suàn）法有个常识性的认识。

一、监督学（xué）习

(1)支持向量机（jī）(Support Vector Machine，SVM)：是一（yī）类（lèi）按监督学习方（fāng）式对数据进行二元分（fèn）类的（de）广义线性分类器，其（qí）决策边界是对学（xué）习样本求解的最大边距超平面。例如，在纸上有（yǒu）两（liǎng）类线（xiàn）性可分的点（diǎn），支持向量机会寻找一条直线将这两类点区分开来（lái），并且与这些点（diǎn）的距离都尽可能远。

优点：泛化错（cuò）误（wù）率低，结果易解释（shì）。

缺点：对大规模训练样（yàng）本难以实施，解决多分类问（wèn）题存在困难（nán），对参数调节和核函数的选择敏感。

应（yīng）用（yòng）场景：文本分类、人（rén）像识别、医学诊断等。

(2)决策树(Decision Tree)：是一个预测模型，代表的是（shì）对象属（shǔ）性与对象值之（zhī）间的一种映射关系（xì）。下图是如（rú）何在决策树中建模的简单示例：

优点：易（yì）于理解和解（jiě）释，可以可视化分（fèn）析，容易提取出规则;能（néng）够（gòu）处理不相（xiàng）关的特征。

缺点：对缺失数据处理比较困难。

应用场景（jǐng）：在决策过程应用较多。

(3)朴素贝叶斯（sī）分（fèn）类(Naive Bayesian classification)：对于给出的待分（fèn）类项，求解此项出现的条件（jiàn）下（xià）各个类（lèi）别（bié）出现的概（gài）率，哪个最大，就认（rèn）为此待分类属于哪个类别（bié）。贝叶（yè）斯公式为：p(A|B)= p(B|A)*p(A/p(B)，其中P(A|B)表示（shì）后验概率，P(B|A)是似（sì）然值，P(A)是类别的先验概率，P(B)代表预测器的先验概率。

优点：在数据较少的情（qíng）况下仍然有效，可以处理多类别问题（tí）。

缺点：对（duì）输入数据的准备方式较（jiào）为（wéi）敏感（gǎn）。

应用场（chǎng）景：文本分类（lèi）、人脸识别、欺（qī）诈（zhà）检测。

(4)k-近邻算法(K-Nearest Neighbor，KNN)：是一种基于实（shí）例的学习（xí），采用测量不同特征值之间的距（jù）离方法进行分类。其基本思路是（shì）：给定一个训练样（yàng）本集，然后输（shū）入没（méi）有标签的（de）新数据（jù），将新数据（jù）的（de）每个特征与样（yàng）本集中数（shù）据对应的特征进行比（bǐ）较，找到最邻近（jìn）的k个(通常是（shì）不大于20的整数)实例，这k个（gè）实例的多数属于某个类，就把该（gāi）输入（rù）实（shí）例分类到（dào）这（zhè）个类中。

优点：简（jiǎn）单、易于理解、易（yì）于实现，无需估（gū）计参数（shù）。此外，与朴素贝叶斯之类的算法比，无（wú）数（shù）据输入假（jiǎ）定、准确度高、对异常数（shù）据值不敏（mǐn）感。

缺点：对于（yú）训练数（shù）据依赖程度（dù）比较大，并且缺少训练阶段，无法应对（duì）多样本。

应用场景：字符识别、文本分类、图像（xiàng）识别等领域。

二、非监督（dū）学（xué）习

(1)主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)：是（shì）一种统计方法。其主要思想是将n维特征映射到k维（wéi）上，这k维是全（quán）新（xīn）的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特（tè）征的基础上重（chóng）新构造出来的k维特征。

优（yōu）点：降（jiàng）低数（shù）据的复杂性，识别最重要（yào）的（de）多（duō）个特征。

缺点：主（zhǔ）成分各个特征维（wéi）度（dù）的含义具有一（yī）定（dìng）的模糊性，不如原始样（yàng）本特征的（de）解释性强;有可（kě）能损失有用的信息。

应用（yòng）场景：语音、图像、通（tōng）信的分析处理。

(2)奇异值分解（jiě）(Singular Value Decomposition，SVD)：可（kě）以（yǐ）将一个比（bǐ）较（jiào）复（fù）杂的（de）矩阵（zhèn）用更小更简单的（de）几个子矩阵的（de）相乘来表示，这些小矩阵（zhèn）描述的是（shì）矩阵的重要的特性。

优点：简化（huà）数（shù）据，去除噪（zào）声点，提高算法（fǎ）的结（jié）果。

缺点：数（shù）据的（de）转（zhuǎn）换可能难（nán）以理（lǐ）解。

应用场景：推荐系统、图片（piàn）压缩等（děng）。

(3)K-均值聚类(K-Means)：是一（yī）种迭代求解的聚类分析（xī）算法（fǎ），采用距离作为相似（sì）性指标。其工作（zuò）流程是随（suí）机确定K个对象作为初始（shǐ）的聚类中心，然后计算每个对（duì）象与各个种（zhǒng）子聚类中心之（zhī）间的距离，把每个（gè）对象分配给距离它最近的（de）聚类中心（xīn）。

优点：算（suàn）法简单（dān）容易实现。

缺点：可（kě）能收敛到局部最（zuì）小值，在大规模数据集（jí）上收敛较慢。

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

三、强化学习

Q-learning：是一个基于（yú）值的强化学习算法，它根据动作值函数评估应该选择哪个动（dòng）作，这个函数决定了处于某（mǒu）一个（gè）特定状态以及在该状（zhuàng）态下采取特定（dìng）动作的奖励期（qī）望值。

优（yōu）点：可以（yǐ）接（jiē）收更广的数（shù）据（jù）范围。

缺点：缺乏通用性。

应（yīng）用场景：游戏（xì）开发。

以上（shàng）就是（shì）文章的全部内容，相信大家对常用的（de）机器学习算法应该有了大致（zhì）的了解。

现如（rú）今，我（wǒ）们越来越多地看（kàn）到机（jī）器学习算（suàn）法为人类带来的（de）实际价值，如它们提供了关键的洞察力和信息来报告战略（luè）决策。可以肯定的是，随着机（jī）器学习越来（lái）越流行，未（wèi）来还将（jiāng）出现越（yuè）来越多（duō）能很（hěn）好（hǎo）地处理（lǐ）任务的算法。