用最簡單的語言來解釋一下數(shù)據(jù)挖掘的十大算法

在一份調(diào)查問卷中，三個獨立專家小組投票選出的十大最有影響力的數(shù)據(jù)挖掘算法，今天我打算用簡單的語言來解釋一下。

一旦你知道了這些算法是什么、怎么工作、能做什么、在哪里能找到，我希望你能把這篇博文當做一個跳板，學習更多的數(shù)據(jù)挖掘知識。

還等什么？這就開始吧！

1.C4.5算法

C4.5是做什么的？C4.5 以決策樹的形式構(gòu)建了一個分類器。為了做到這一點，需要給定 C4.5 表達內(nèi)容已分類的數(shù)據(jù)集合。

等下，什么是分類器呢？ 分類器是進行數(shù)據(jù)挖掘的一個工具，它處理大量需要進行分類的數(shù)據(jù)，并嘗試預(yù)測新數(shù)據(jù)所屬的類別。

舉個例子吧，假定一個包含很多病人信息的數(shù)據(jù)集。我們知道每個病人的各種信息，比如年齡、脈搏、血壓、最大攝氧量、家族病史等。這些叫做數(shù)據(jù)屬性。

現(xiàn)在：

給定這些屬性，我們想預(yù)測下病人是否會患癌癥。病人可能會進入下面兩個分類：會患癌癥或者不會患癌癥。 C4.5 算法會告訴我們每個病人的分類。

做法是這樣的：

用一個病人的數(shù)據(jù)屬性集和對應(yīng)病人的反饋類型，C4.5 構(gòu)建了一個基于新病人屬性預(yù)測他們類型的決策樹。

這點很棒，那么什么是決策樹呢？決策樹學習是創(chuàng)建一種類似與流程圖的東西對新數(shù)據(jù)進行分類。使用同樣的病人例子，一個特定的流程圖路徑可以是這樣的：

• 病人有癌癥的病史
• 病人有和癌癥病人高度相似的基因表達
• 病人有腫瘤
• 病人的腫瘤大小超過了5cm

基本原則是：

流程圖的每個環(huán)節(jié)都是一個關(guān)于屬性值的問題，并根據(jù)這些數(shù)值，病人就被分類了。你可以找到很多決策樹的例子。

算法是監(jiān)督學習還是無監(jiān)督學習呢？這是一個監(jiān)督學習算法，因為訓練數(shù)據(jù)是已經(jīng)分好類的。使用分好類的病人數(shù)據(jù)，C4.5算法不需要自己學習病人是否會患癌癥。

那 C4.5 算法和決策樹系統(tǒng)有什么區(qū)別呢？

首先，C4.5 算法在生成信息樹的時候使用了信息增益。

其次，盡管其他系統(tǒng)也包含剪枝，C4.5使用了一個單向的剪枝過程來緩解過渡擬合。剪枝給結(jié)果帶來了很多改進。

再次，C4.5算法既可以處理連續(xù)數(shù)據(jù)也可以處理離散數(shù)據(jù)。我的理解是，算法通過對連續(xù)的數(shù)據(jù)指定范圍或者閾值，從而把連續(xù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為離散的數(shù)據(jù)。

最后，不完全的數(shù)據(jù)用算法自有的方式進行了處理。

為什么使用 C4.5算法呢？可以這么說，決策樹最好的賣點是他們方便于翻譯和解釋。他們速度也很快，是種比較流行的算法。輸出的結(jié)果簡單易懂。

哪里可以使用它呢？ 在 OpenTox 上可以找到一個很流行的開源 Java實現(xiàn)方法。Orange 是一個用于數(shù)據(jù)挖掘的開源數(shù)據(jù)可視化和分析工具，它的決策樹分類器是用 C4.5實現(xiàn)的。

分類器是很棒的東西，但也請看看下一個聚類算法….

2. k 均值聚類算法

它是做什么的呢？K-聚類算法從一個目標集中創(chuàng)建多個組，每個組的成員都是比較相似的。這是個想要探索一個數(shù)據(jù)集時比較流行的聚類分析技術(shù)。

等下，什么是聚類分析呢？聚類分析屬于設(shè)計構(gòu)建組群的算法，這里的組成員相對于非組成員有更多的相似性。在聚類分析的世界里，類和組是相同的意思。

舉個例子，假設(shè)我們定義一個病人的數(shù)據(jù)集。在聚類分析里，這些病人可以叫做觀察對象。我們知道每個病人的各類信息，比如年齡、血壓、血型、最大含氧量和膽固醇含量等。這是一個表達病人特性的向量。

請看：

你可以基本認為一個向量代表了我們所知道的病人情況的一列數(shù)據(jù)。這列數(shù)據(jù)也可以理解為多維空間的坐標。脈搏是一維坐標，血型是其他維度的坐標等等。

你可能會有疑問：

給定這個向量集合，我們怎么把具有相似年齡、脈搏和血壓等數(shù)據(jù)的病人聚類呢？

想知道最棒的部分是什么嗎？

你告訴 k-means 算法你想要多少種類。K-means 算法會處理后面的部分。

那它是怎么處理的呢？k-means 算法有很多優(yōu)化特定數(shù)據(jù)類型的變量。

Kmeans算法更深層次的這樣處理問題：

1. k-means 算法在多維空間中挑選一些點代表每一個 k 類。他們叫做中心點。
2. 每個病人會在這 k 個中心點中找到離自己最近的一個。我們希望病人最靠近的點不要是同一個中心點，所以他們在靠近他們最近的中心點周圍形成一個類。
3. 我們現(xiàn)在有 k 個類，并且現(xiàn)在每個病人都是一個類中的一員。
4. 之后k-means 算法根據(jù)它的類成員找到每個 k 聚類的中心（沒錯，用的就是病人信息向量）
5. 這個中心成為類新的中心點。
6. 因為現(xiàn)在中心點在不同的位置上了，病人可能現(xiàn)在靠近了其他的中心點。換句話說，他們可能會修改自己的類成員身份。
7. 重復(fù)2-6步直到中心點不再改變，這樣類成員也就穩(wěn)定了。這也叫做收斂性。

這算法是監(jiān)督的還是非監(jiān)督的呢？這要看情況了，但是大多數(shù)情況下 k-means 會被劃分為非監(jiān)督學習的類型。并不是指定分類的個數(shù)，也沒有觀察對象該屬于那個類的任何信息，k-means算法自己“學習”如何聚類。k-means 可以是半監(jiān)督的。

為什么要使用 k-means 算法呢？我認為大多數(shù)人都同意這一點：

k-means 關(guān)鍵賣點是它的簡單。它的簡易型意味著它通常要比其他的算法更快更有效，尤其是要大量數(shù)據(jù)集的情況下更是如此。

他可以這樣改進：

k-means 可以對已經(jīng)大量數(shù)據(jù)集進行預(yù)先聚類處理，然后在針對每個子類做成本更高點的聚類分析。k-means 也能用來快速的處理“K”和探索數(shù)據(jù)集中是否有被忽視的模式或關(guān)系。

但用k-means 算法也不是一帆風順的：

k means算法的兩個關(guān)鍵弱點分別是它對異常值的敏感性和它對初始中心點選擇的敏感性。最后一個需要記住的是， K-means 算法是設(shè)計來處理連續(xù)數(shù)據(jù)的。對于離散數(shù)據(jù)你需要使用一些小技巧后才能讓 K-means 算法奏效。

Kmeans 在哪里使用過呢？ 網(wǎng)上有很多可獲得的 kmeans 聚類算法的語言實現(xiàn)：

 Apache Mahout

 Julia

 R

 SciPy

 Weka

 MATLAB

 SAS

如果決策樹和聚類算法還沒有打動你，那么你會喜歡下一個算法的。

3.支持向量機

它是做什么的呢？支持向量機（SVM）獲取一個超平面將數(shù)據(jù)分成兩類。以高水準要求來看，除了不會使用決策樹以外，SVM與 C4.5算法是執(zhí)行相似的任務(wù)的。

咦？一個超..什么？ 超平面（hyperplane）是個函數(shù)，類似于解析一條線的方程。實際上，對于只有兩個屬性的簡單分類任務(wù)來說，超平面可以是一條線的。

其實事實證明：

SVM 可以使用一個小技巧，把你的數(shù)據(jù)提升到更高的維度去處理。一旦提升到更高的維度中，SVM算法會計算出把你的數(shù)據(jù)分離成兩類的最好的超平面。

有例子么？當然，舉個最簡單的例子。我發(fā)現(xiàn)桌子上開始就有一堆紅球和藍球，如果這這些球沒有過分的混合在一起，不用移動這些球，你可以拿一根棍子把它們分離開。

你看，當在桌上加一個新球時，通過已經(jīng)知道的棍字的哪一邊是哪個顏色的球，你就可以預(yù)測這個新球的顏色了。

最酷的部分是什么呢？SVM 算法可以算出這個超平面的方程。

如果事情變得更復(fù)雜該怎么辦？當然了，事情通常都很復(fù)雜。如果球是混合在一起的，一根直棍就不能解決問題了。

下面是解決方案：

快速提起桌子，把所有的球拋向空中，當所有的球以正確的方式拋在空中是，你使用一張很大的紙在空中分開這些球。

你可能會想這是不是犯規(guī)了。不，提起桌子就等同于把你的數(shù)據(jù)映射到了高維空間中。這個例子中，我們從桌子表面的二維空間過度到了球在空中的三維空間。

那么 SVM該怎么做呢？通過使用核函數(shù)（kernel），我們在高維空間也有很棒的操作方法。這張大紙依然叫做超平面，但是現(xiàn)在它對應(yīng)的方程是描述一個平面而不是一條線了。根據(jù) Yuval 的說法，一旦我們在三維空間處理問題，超平面肯定是一個面而不是線了。

關(guān)于 SVM的解釋思路，Reddit 的 ELI5 和 ML 兩個子版塊上也有兩個很棒的討論帖。

那么在桌上或者空中的球怎么用現(xiàn)實的數(shù)據(jù)解釋呢？桌上的每個球都有自己的位置，我們可以用坐標來表示。打個比方，一個球可能是距離桌子左邊緣20cm 距離底部邊緣 50 cm，另一種描述這個球的方式是使用坐標(x,y)或者(20,50)表達。x和 y 是代表球的兩個維度。

可以這樣理解：如果我們有個病人的數(shù)據(jù)集，每個病人可以用很多指標來描述，比如脈搏，膽固醇水平，血壓等。每個指標都代表一個維度。

基本上，SVM 把數(shù)據(jù)映射到一個更高維的空間然后找到一個能分類的超平面。

類間間隔(margin)經(jīng)常會和 SVM 聯(lián)系起來，類間間隔是什么呢？它是超平面和各自類中離超平面最近的數(shù)據(jù)點間的距離。在球和桌面的例子中，棍子和最近的紅球和藍球間的距離就是類間間隔(margin)。

SVM 的關(guān)鍵在于，它試圖最大化這個類間間隔，使分類的超平面遠離紅球和藍球。這樣就能降低誤分類的可能性。

那么支持向量機的名字是哪里來的？還是球和桌子的例子中，超平面到紅球和藍球的距離是相等的。這些球或者說數(shù)據(jù)點叫做支持向量，因為它們都是支持這個超平面的。

那這是監(jiān)督算法還是非監(jiān)督的呢？SVM 屬于監(jiān)督學習。因為開始需要使用一個數(shù)據(jù)集讓 SVM學習這些數(shù)據(jù)中的類型。只有這樣之后 SVM 才有能力對新數(shù)據(jù)進行分類。

為什么我們要用 SVM 呢？ SVM 和 C4.5大體上都是優(yōu)先嘗試的二類分類器。根據(jù)“沒有免費午餐原理”，沒有哪一種分類器在所有情況下都是最好的。此外，核函數(shù)的選擇和可解釋性是算法的弱點所在。

在哪里使用 SVM？有什么 SVM 的實現(xiàn)方法，比較流行的是用scikit-learn, MATLAB 和 libsvm實現(xiàn)的這幾種。

下面要介紹的算法是我最喜歡的算法之一：

4. Apriori 關(guān)聯(lián)算法

它是做什么的？Apriori算法學習數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則(association rules)，適用于包含大量事務(wù)（transcation）的數(shù)據(jù)庫。

什么是關(guān)聯(lián)規(guī)則？關(guān)聯(lián)規(guī)則學習是學習數(shù)據(jù)庫中不同變量中的相互關(guān)系的一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

舉個 Apriori 算法的例子：我們假設(shè)有一個充滿超市交易數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，你可以把數(shù)據(jù)庫想象成一個巨大的電子數(shù)據(jù)表，表里每一行是一個顧客的交易情況，每一列代表不用的貨物項。

精彩的部分來了：通過使用 Apriori 算法，我們就知道了同時被購買的貨物項，這也叫做關(guān)聯(lián)規(guī)則。它的強大之處在于，你能發(fā)現(xiàn)相比較其他貨物來說，有一些貨物更頻繁的被同時購買—終極目的是讓購物者買更多的東西。這些常被一起購買的貨物項被稱為項集（itemset）。

舉個例子，你大概能很快看到“薯條+蘸醬”和“薯條+蘇打水”的組合頻繁的一起出現(xiàn)。這些組合被稱為2-itemsets。在一個足夠大的數(shù)據(jù)集中，就會很難“看到”這些關(guān)系了，尤其當還要處理3-itemset 或者更多項集的時候。這正是 Apriori 可以幫忙的地方！

你可能會對 Apriori 算法如何工作有疑問，在進入算法本質(zhì)和細節(jié)之前，得先明確3件事情：

1.     第一是你的項集的大小，你想看到的模式是2-itemset或3-itemset 還是其他的？
2.     第二是你支持的項集，或者是從事務(wù)的總數(shù)劃分出的事務(wù)包含的項集。一個滿足支持度的項集叫做頻繁項集。
3.     第三是根據(jù)你已經(jīng)統(tǒng)計的項集中某些數(shù)據(jù)項，計算其他某個數(shù)據(jù)項出現(xiàn)的信心水準或是條件概率。例如項集中出現(xiàn)的薯片的話，有67%的信心水準這個項集中也會出現(xiàn)蘇打水。

基本的 Apriori 算法有三步：

1. 參與，掃描一遍整個數(shù)據(jù)庫，計算1-itemsets 出現(xiàn)的頻率。
2. 剪枝，滿足支持度和可信度的這些1-itemsets移動到下一輪流程，再尋找出現(xiàn)的2-itemsets。
3. 重復(fù)，對于每種水平的項集 一直重復(fù)計算，知道我們之前定義的項集大小為止。

這個算法是監(jiān)督的還是非監(jiān)督的？Apriori 一般被認為是一種非監(jiān)督的學習方法，因為它經(jīng)常用來挖掘和發(fā)現(xiàn)有趣的模式和關(guān)系。

但是，等下，還有呢…對Apriori 算法改造一下也能對已經(jīng)標記好的數(shù)據(jù)進行分類。

為什么使用Apriori 算法？它易于理解，應(yīng)用簡單，還有很多的派生算法。

但另一方面…

當生成項集的時候，算法是很耗費內(nèi)存、空間和時間。

大量的 Apriori 算法的語言實現(xiàn)可供使用。比較流行的是 ARtool, Weka, and Orange。

下一個算法對我來說是最難的，一起來看下吧。

5.EM 最大期望算法 Expectation Maximization

EM 算法是做什么的？在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，最大期望算法（Expectation-Maximization,EM） 一般作為聚類算法（類似 kmeans 算法）用來知識挖掘。

在統(tǒng)計學上，當估算帶有無法觀測隱藏變量的統(tǒng)計模型參數(shù)時,EM 算法不斷迭代和優(yōu)化可以觀測數(shù)據(jù)的似然估計值。

好，稍等讓我解釋一下…

我不是一個統(tǒng)計學家，所以希望我的簡潔表達能正確并能幫助理解。

下面是一些概念，能幫我們更好的理解問題。

什么事統(tǒng)計模型？我把模型看做是描述觀測數(shù)據(jù)是如何生成的。例如，一場考試的分數(shù)可能符合一種鐘形曲線，因此這種分數(shù)分布符合鐘形曲線（也稱正態(tài)分布）的假設(shè)就是模型。

等下，那什么是分布？分布代表了對所有可測量結(jié)果的可能性。例如，一場考試的分數(shù)可能符合一個正態(tài)分布。這個正態(tài)分布代表了分數(shù)的所有可能性。換句話說，給定一個分數(shù)，你可以用這個分布來預(yù)計多少考試參與者可能會得到這個分數(shù)。

這很不錯，那模型的參數(shù)又是什么呢？作為模型的一部分，分布屬性正是由參數(shù)來描述的。例如，一個鐘形曲線可以用它的均值和方差來描述。

還是使用考試的例子，一場考試的分數(shù)分布（可測量的結(jié)果）符合一個鐘形曲線（就是分布）。均值是85，方差是100.

那么，你描述正態(tài)分布需要的所有東西就是這兩個參數(shù)：

1. 平均值
2. 方差

那么，似然性呢？回到我們之前的鐘形曲線例子，假設(shè)我們已經(jīng)拿到很多的分數(shù)數(shù)據(jù)，并被告知分數(shù)符合一個鐘形曲線。然而，我們并沒有給到所有的分數(shù)，只是拿到了一個樣本。

可以這樣做：

我們不知道所有分數(shù)的平均值或者方差，但是我們可以使用樣本計算它們。似然性就是用估計的方差和平均值得到的鐘形曲線在算出很多分數(shù)的概率。

換句話說，給定一系列可測定的結(jié)果，讓我們來估算參數(shù)。再使用這些估算出的參數(shù)，得到結(jié)果的這個假設(shè)概率就被稱為似然性。

記住，這是已存在分數(shù)的假設(shè)概率，并不是未來分數(shù)的概率。

你可能會疑問，那概率又是什么？

還用鐘形曲線的例子解釋，假設(shè)我們知道均值和方差。然我們被告知分數(shù)符合鐘形曲線。我們觀察到的某些分數(shù)的可能性和他們多久一次的被觀測到就是概率。

更通俗的講，給定參數(shù)，讓我們來計算可以觀察到什么結(jié)果。這就是概率為我們做的事情。

很好，現(xiàn)在，觀測到的數(shù)據(jù)和未觀測到的隱藏數(shù)據(jù)區(qū)別在哪里？觀測到的數(shù)據(jù)就是你看到或者記錄的數(shù)據(jù)。未觀測的數(shù)據(jù)就是遺失的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)丟失的原因有很多（沒有記錄，被忽視了，等等原因）。

算法的優(yōu)勢是：對于數(shù)據(jù)挖掘和聚類，觀察到遺失的數(shù)據(jù)的這類數(shù)據(jù)點對我們來說很重要。我們不知道具體的類，因此這樣處理丟失數(shù)據(jù)對使用 EM 算法做聚類的任務(wù)來說是很關(guān)鍵的。

再說一次，當估算帶有無法觀測隱藏變量的統(tǒng)計模型參數(shù)時,EM 算法不斷迭代和優(yōu)化可以觀測數(shù)據(jù)的似然估計值。 希望現(xiàn)在再說更容易理解了。

算法的精髓在于：

通過優(yōu)化似然性，EM 生成了一個很棒的模型，這個模型可以對數(shù)據(jù)點指定類型標簽—聽起來像是聚類算法！

EM 算法是怎么幫助實現(xiàn)聚類的呢？EM 算法以對模型參數(shù)的猜測開始。然后接下來它會進行一個循環(huán)的3步：

1. E 過程：基于模型參數(shù)，它會針對每個數(shù)據(jù)點計算對聚類的分配概率。
2. M 過程：基于 E 過程的聚類分配，更新模型參數(shù)。
3. 重復(fù)知道模型參數(shù)和聚類分配工作穩(wěn)定（也可以稱為收斂）。

EM 是監(jiān)督算法還是非監(jiān)督算法呢？因為我們不提供已經(jīng)標好的分類信息，這是個非監(jiān)督學習算法。

為什么使用它？EM 算法的一個關(guān)鍵賣點就是它的實現(xiàn)簡單直接。另外，它不但可以優(yōu)化模型參數(shù)，還可以反復(fù)的對丟失數(shù)據(jù)進行猜測。

這使算法在聚類和產(chǎn)生帶參數(shù)的模型上都表現(xiàn)出色。在得知聚類情況和模型參數(shù)的情況下，我們有可能解釋清楚有相同屬性的分類情況和新數(shù)據(jù)屬于哪個類之中。

不過EM 算法也不是沒有弱點…

第一，EM 算法在早期迭代中都運行速度很快，但是越后面的迭代速度越慢。

第二，EM 算法并不能總是尋到最優(yōu)參數(shù)，很容易陷入局部最優(yōu)而不是找到全局最優(yōu)解。

EM 算法實現(xiàn)可以在  Weka中找到，mclust package里面有 R 語言對算法的實現(xiàn)，scikit-learn的gmm module里也有對它的實現(xiàn)。

6.PageRank算法

算法是做什么的？PageRank是為了決定一些對象和同網(wǎng)絡(luò)中的其他對象之間的相對重要程度而設(shè)計的連接分析算法(link analysis algorithm)。

那么什么是連接分析算法呢？它是一類針對網(wǎng)絡(luò)的分析算法，探尋對象間的關(guān)系（也可成為連接）。

舉個例子：最流行的 PageRank 算法是 Google 的搜索引擎。盡管他們的搜索引擎不止是依靠它，但  PageRank依然是 Google 用來測算網(wǎng)頁重要度的手段之一。

解釋一下：

萬維網(wǎng)上的網(wǎng)頁都是互相鏈接的。如果 Rayli.net 鏈接到了 CNN 上的一個網(wǎng)頁，CNN 網(wǎng)頁就增加一個投票，表示 rayli.net 和 CNN 網(wǎng)頁是關(guān)聯(lián)的。

這還沒有結(jié)束：

反過來，來自rayli.net 網(wǎng)頁的投票重要性也要根據(jù) rayli.net 網(wǎng)的重要性和關(guān)聯(lián)性來權(quán)衡。換句話說，任何給 rayli.net 投票的網(wǎng)頁也能提升 rayli.net 網(wǎng)頁的關(guān)聯(lián)性。

基本概括一下：

投票和關(guān)聯(lián)性就是 PageRank 的概念。rayli.net 給CNN 投票增加了 CNN 的 Pagerank，rayli.net 的 PageRank級別同時也影響著它為 CNN 投票多大程度影響了CNN 的 PageRank。

那么 PageRank 的0，1，2，3級別是什么意思？ 盡管 Google 并沒有揭露PageRank 的精確含義，我們還是能了解它的大概意思。

我們能通過下面這些網(wǎng)站的PageRank得到些答案：

看到了么？

這排名有點像一個網(wǎng)頁流行度的競爭。我們的頭腦中都有了一些這些網(wǎng)站的流行度和關(guān)聯(lián)度的信息。

PageRank只是一個特別講究的方式來定義了這些而已。

PageRank還有什么其他應(yīng)用呢？ PageRank是專門為了萬維網(wǎng)設(shè)計的。

可以考慮一下，以核心功能的角度看，PageRank算法真的只是一個處理鏈接分析極度有效率的方法。處理的被鏈接的對象不止只是針對網(wǎng)頁。

下面是 PageRank3個創(chuàng)新的應(yīng)用：

1.   芝加哥大學的Dr Stefano Allesina，將 PageRank應(yīng)用到了生態(tài)學中，測定哪個物種對可持續(xù)的生態(tài)系統(tǒng)至關(guān)重要。
2.   Twitter 研究出了一種叫 WTF（Who-to-Follow）算法，這是一種個性化的 PageRank推薦關(guān)注人的引擎。
3.   香港理工大學的 Bin Jiang 使用一種變形的PageRank來預(yù)測基于倫敦地形指標的行人移動速率。

這算法是監(jiān)督的還是非監(jiān)督的？PageRank常用來發(fā)現(xiàn)一個網(wǎng)頁的重要度關(guān)聯(lián)度，通常被認為是一種非監(jiān)督學習算法。

為什么使用PageRank？可以說，PageRank的主要賣點是：由于得到新相關(guān)鏈接具有難度，算法依然具有良好的魯棒性。

更簡單一點說，如果你又一個圖或者網(wǎng)絡(luò)，并想理解其中元素的相對重要性，優(yōu)先性，排名或者相關(guān)性，可以用PageRank試一試。

哪里使用過它呢？Google 擁有PageRank 的商標。但是斯坦福大學取得了PageRank 算法的專利權(quán)。如果使用 PageRank，你可能會有疑問： 我不是律師，所以最好和一個真正的律師確認一下。但是只要和 Google 或斯坦福沒有涉及到商業(yè)競爭，應(yīng)該都是可以使用這個算法的。

給出PageRank 的三個實現(xiàn)：

1 C++ OpenSource PageRank Implementation

2 Python PageRank Implementation

3 igraph – The network analysis package (R)

7.AdaBoost 迭代算法

AdaBoost 算法是做什么的？AdaBoost 是個構(gòu)建分類器的提升算法。

也許你還記得，分類器拿走大量數(shù)據(jù)，并試圖預(yù)測或者分類新數(shù)據(jù)元素的屬于的類別。

但是，提升(boost) 指的什么？提升是個處理多個學習算法（比如決策樹）并將他們合并聯(lián)合起來的綜合的學習算法。目的是將弱學習算法綜合或形成一個組，把他們聯(lián)合起來創(chuàng)造一個新的強學習器。

強弱學習器之間有什么區(qū)別呢？弱學習分類器的準確性僅僅比猜測高一點。一個比較流行的弱分類器的例子就是只有一層的決策樹。

另一個，強學習分類器有更高的準確率，一個通用的強學習器的例子就是 SVM。

舉個 AdaBoost 算法的例子：我們開始有3個弱學習器，我們將在一個包含病人數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)訓練集上對他們做10輪訓練。數(shù)據(jù)集里包含了病人的醫(yī)療記錄各個細節(jié)。

問題來了，那我們怎么預(yù)測某個病人是否會得癌癥呢？AdaBoost 是這樣給出答案的：

第一輪，AdaBoost 拿走一些訓練數(shù)據(jù)，然后測試每個學習器的準確率。最后的結(jié)果就是我們找到最好的那個學習器。另外，誤分類的樣本學習器給予一個比較高的權(quán)重，這樣他們在下輪就有很高的概率被選中了。

再補充一下，最好的那個學習器也要給根據(jù)它的準確率賦予一個權(quán)重，并將它加入到聯(lián)合學習器中（這樣現(xiàn)在就只有一個分類器了）

第二輪， AdaBoost 再次試圖尋找最好的學習器。

關(guān)鍵部分來了，病人數(shù)據(jù)樣本的訓練數(shù)據(jù)現(xiàn)在被有很高誤分配率的權(quán)重影響著。換句話說，之前誤分類的病人在這個樣本里有很高的出現(xiàn)概率。

為什么？

這就像是在電子游戲中已經(jīng)打到了第二級，但當你的角色死亡后卻不必從頭開始。而是你從第二級開始然后集中注意，盡力升到第三級。

同樣地，第一個學習者有可能對一些病人的分類是正確的，與其再度試圖對他們分類，不如集中注意盡力處理被誤分類的病人。

最好的學習器也被再次賦予權(quán)重并加入到聯(lián)合分類器中，誤分類的病人也被賦予權(quán)重，這樣他們就有比較大的可能性再次被選中，我們會進行過濾和重復(fù)。

在10輪結(jié)束的時候，我們剩下了一個帶著不同權(quán)重的已經(jīng)訓練過的聯(lián)合學習分類器，之后重復(fù)訓練之前回合中被誤分類的數(shù)據(jù)。

這是個監(jiān)督還是非監(jiān)督算法？因為每一輪訓練帶有已經(jīng)標記好數(shù)據(jù)集的弱訓練器，因此這是個監(jiān)督學習。

為什么使用 AdaBoost？AdaBoost算法簡單， 編程相對來說簡潔直白。

另外，它速度快！弱學習器 一般都比強學習器簡單，簡單意味著它們的運行速度可能更快。

還有件事：

因為每輪連續(xù)的Adaboost回合都重新定義了每個最好學習器的權(quán)重，因此這是個自動調(diào)整學習分類器的非常簡潔的算法，你所要做的所有事就是指定運行的