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機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟都有哪些（二）
2019-02-19
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在上一篇文章中我們給大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟，機(jī)器學(xué)習(xí)中的步驟有三個(gè)，第一就是表示，第二就是評價(jià)，第三就是優(yōu)化。上一篇文章中我們給大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的第一個(gè)步驟——表示，而表示還涉及到了一些算法，下面我們就給大家介紹一下這些內(nèi)容。


機(jī)器學(xué)習(xí)中涉及到了很多的算法，比如K-近鄰算法、回歸模型、決策樹、SVM支持向量機(jī)。我們首先給大家說一下K-近鄰算法。在機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)中，我們常見的有 K-近鄰算法。K-近鄰算法實(shí)際上就是，找到一個(gè)樣本點(diǎn)和這個(gè)樣本點(diǎn)最近的幾個(gè)鄰居，最近的這K個(gè)鄰居。按照少數(shù)服從多數(shù)的原則，對它進(jìn)行分類，這就是 K-近鄰算法。而回歸模型也是表示步驟中使用最多的內(nèi)容?；貧w模型是一種預(yù)測性的建模技術(shù)，它研究的是因變量和自變量之間的關(guān)系。這種技術(shù)通常用于預(yù)測分析，時(shí)間序列模型以及發(fā)現(xiàn)變量之間的因果關(guān)系。除此之外，還有線性回歸，這樣的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法。當(dāng)然，對二分類我們可以建立邏輯回歸模型。


然后我們說一下決策樹，是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率，評價(jià)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運(yùn)用概率分析的一種圖解法。由于這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，決策樹是一個(gè)預(yù)測模型，他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關(guān)系。決策樹它不依賴于數(shù)據(jù)，它完全是自頂向下的一個(gè)設(shè)計(jì)。線性回歸也好，邏輯回歸也好，它是從數(shù)據(jù)反過來去推導(dǎo)模型，而決策樹直接去用模型判定數(shù)據(jù)，兩個(gè)方向不太一樣。最后我們說一下SVM支持向量機(jī)。SVM支持向量機(jī)這樣的純數(shù)學(xué)方法。所以說表示的部分，我們需要把問題和數(shù)據(jù)進(jìn)行抽象，這個(gè)時(shí)候我們就要用到抽象的工具。而支持向量機(jī)這種算法就能夠解決這些問題。


我們在這篇文章中給大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中表示步驟中涉及到的算法，具體的算法有K-近鄰算法、回歸模型、決策樹、SVM支持向量機(jī)。這些算法在機(jī)器學(xué)習(xí)中都是十分實(shí)用的，所以我們要想掌握機(jī)器學(xué)習(xí)一定不要忽視這些算法。

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