常（cháng）见的机器学习算法（fǎ）

诞生于1956年的人工智能，由于受到智能算法、计算速度、存（cún）储水平等因素的影响，在六十多年的（de）发展过程（chéng）中经历了（le）多次高潮和低谷。最近几年，得益（yì）于数据量的上涨、运算力的提升，特别是机器学（xué）习新算（suàn）法的（de）出现，人（rén）工智能迎来了（le）大爆发的时代。

提到机器学（xué）习这（zhè）个词时，有（yǒu）些人首先想到的可能是科幻电影里的机器人（rén）。事实上，机器学习是一门多领域交叉（chā）学科，涉及概率论、统计学、算法复杂度理论等多（duō）门学科。专门研究（jiū）计算机如何模拟或（huò）实现人类的学习行（háng）为，利用数据或以往的经验，以此优（yōu）化计算机程（chéng）序的性能标准（zhǔn）。

根据学习任务的不同，我们（men）可以将机器学习分为（wéi）监督学习、非监督（dū）学（xué）习、强化（huà）学习三种类型，而每种类型又（yòu）对应着一（yī）些算法。

各种算法以及对应（yīng）的（de）任务类（lèi）型

接下来就简单介绍几种（zhǒng）常用的机器学习算法及其应用场景，通过本篇文章大（dà）家可以对机器（qì）学习的常用算法有个常识性的认识。

一（yī）、监督学习

(1)支（zhī）持向量机(Support Vector Machine，SVM)：是一类（lèi）按（àn）监督学习方式对数（shù）据进行二元分类的广义线性分类器（qì），其决策边界是对学习样本求解的最大（dà）边距超平（píng）面。例如，在纸（zhǐ）上有两（liǎng）类线性可分的（de）点，支持（chí）向量机会寻找一条直线将这两类点区分开来，并且（qiě）与这（zhè）些点的距离都尽可能远。

优点：泛（fàn）化错误率低（dī），结（jié）果（guǒ）易（yì）解释。

缺（quē）点：对（duì）大规模训练样本（běn）难以实（shí）施，解（jiě）决多分（fèn）类问题存在困难，对参数（shù）调节和（hé）核函数（shù）的（de）选择敏感。

应用场景：文本分类、人像识别、医学诊断等。

(2)决（jué）策树(Decision Tree)：是一个预（yù）测模型，代表的（de）是对象属性（xìng）与对象值之间的一（yī）种（zhǒng）映（yìng）射关（guān）系（xì）。下图（tú）是如何在决策树中建模的简单（dān）示例：

优点（diǎn）：易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则（zé）;能够处理不相（xiàng）关的特（tè）征。

缺点：对缺失数据处理比较（jiào）困难。

应（yīng）用场景：在决策过程（chéng）应用较多（duō）。

(3)朴素贝叶（yè）斯分类(Naive Bayesian classification)：对于给（gěi）出的待分类项，求（qiú）解此项出（chū）现的条件下（xià）各个类别出现的概率（lǜ），哪（nǎ）个最大，就认（rèn）为此（cǐ）待（dài）分类属于哪个类别。贝叶斯公式为：p(A|B)= p(B|A)*p(A/p(B)，其（qí）中P(A|B)表（biǎo）示后验（yàn）概率，P(B|A)是（shì）似然值，P(A)是类别的先验概率（lǜ），P(B)代表预测器的先验概率。

优点：在（zài）数据较少（shǎo）的情况下仍然有效，可（kě）以处理多（duō）类别问题。

缺（quē）点：对输入数据的（de）准备（bèi）方式（shì）较为敏感。

应用（yòng）场景：文本分类、人脸识别、欺诈检测。

(4)k-近邻算法(K-Nearest Neighbor，KNN)：是一（yī）种（zhǒng）基于实（shí）例（lì）的学习，采用测量不同特（tè）征（zhēng）值之间的距离（lí）方法进行分类。其（qí）基本思路是：给（gěi）定一（yī）个训练样（yàng）本（běn）集（jí），然后输（shū）入没有标签的新（xīn）数据，将新（xīn）数据的（de）每（měi）个特征与样本集中数（shù）据对应的特征（zhēng）进（jìn）行比较，找到最邻近（jìn）的k个(通常是（shì）不大（dà）于20的整（zhěng）数)实例，这（zhè）k个实例的多数（shù）属于某（mǒu）个（gè）类，就把该输入实例分类到这个类中。

优点：简（jiǎn）单、易于（yú）理解（jiě）、易于实现（xiàn），无（wú）需估（gū）计参数。此外，与（yǔ）朴（pǔ）素贝叶斯之类的算（suàn）法比，无数（shù）据输入（rù）假定、准确度（dù）高、对（duì）异常数据值不敏感。

缺点（diǎn）：对于训练数（shù）据（jù）依赖程（chéng）度比较大，并且缺少训练阶段，无法应对多样本（běn）。

应用场景：字符识别、文本（běn）分类、图像识别等领域。

二、非监督学习

(1)主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)：是一种统计方法（fǎ）。其主（zhǔ）要思想是将n维特（tè）征映射到k维上，这k维是（shì）全新的正交特征也被称为主成分（fèn），是在原有n维特征的基（jī）础上（shàng）重（chóng）新构造出来的k维特征。

优点：降（jiàng）低（dī）数据的复杂性，识别最重要的多个（gè）特（tè）征。

缺点：主（zhǔ）成（chéng）分（fèn）各个特征维度的含义具有一定的模糊性，不如原（yuán）始（shǐ）样本特征的解释性强;有可能损失有用的信息。

应用场（chǎng）景：语音、图像、通信（xìn）的分析（xī）处理。

(2)奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)：可以将一个比较（jiào）复杂的矩阵用更小更简单的（de）几个子矩阵的相乘来表示，这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特（tè）性（xìng）。

优点（diǎn）：简化数据，去除噪声（shēng）点（diǎn），提高算法的（de）结果。

缺点：数据的转换可能（néng）难（nán）以（yǐ）理解。

应用（yòng）场景：推荐系统、图（tú）片压缩等。

(3)K-均值聚类（lèi）(K-Means)：是一种迭代求解的聚类分析算法，采用距离（lí）作为相似性指（zhǐ）标。其（qí）工作流（liú）程（chéng）是随机确定K个对（duì）象作为初始的聚类中心，然后计算（suàn）每个对象与（yǔ）各个种（zhǒng）子聚类中心之间的距离，把每个（gè）对象分配给距离它最近的聚类（lèi）中心。

优点：算法简单容易实现。

缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上（shàng）收敛较慢。

应用场（chǎng）景：图（tú）像处理、数据分析以及市场研究等。

三、强化学习

Q-learning：是一（yī）个（gè）基于值（zhí）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（hán）数决定了处于某一个（gè）特定状态以及在该状态下采取特定动作的（de）奖（jiǎng）励期望值。

优（yōu）点：可以接（jiē）收更广（guǎng）的（de）数据范围。

缺点：缺乏通（tōng）用性（xìng）。

应用（yòng）场景：游戏（xì）开发。

以上就是（shì）文（wén）章的（de）全部内容，相（xiàng）信大家对常用的机器学习算法应该有了大致的（de）了（le）解。

现如今，我们越来（lái）越多地看（kàn）到机器学习算（suàn）法为人类（lèi）带（dài）来的实际价值，如它们提（tí）供了关键（jiàn）的洞察力和（hé）信息来报告战略决（jué）策。可以肯定的是，随着机器学习越来越流（liú）行，未来还将出现越来越多能很（hěn）好（hǎo）地（dì）处理任务的（de）算法。