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機(jī)器學(xué)習(xí)中各個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)（一）
2019-03-13
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由于人工智能的火熱，現(xiàn)在很多人都開始關(guān)注人工智能的各個(gè)分支的學(xué)習(xí)。人工智能由很多知識(shí)組成，其中人工智能的核心——機(jī)器學(xué)習(xí)是大家格外關(guān)注的。所以說，要想學(xué)好人工智能就必須學(xué)好機(jī)器學(xué)習(xí)。其中機(jī)器學(xué)習(xí)中涉及到了很多的算法，在這幾篇文章中我們就給大家介紹一下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)缺點(diǎn)。


首先我們給大家介紹一下正則化算法，這是回歸方法的拓展，這種方法會(huì)基于模型復(fù)雜性對(duì)其進(jìn)行懲罰，它喜歡相對(duì)簡(jiǎn)單能夠更好的泛化的模型。其中，正則化算法的例子有很多，比如說嶺回歸、最小絕對(duì)收縮與選擇算子、GLASSO、彈性網(wǎng)絡(luò)、最小角回歸。而正則化算法的優(yōu)點(diǎn)有兩點(diǎn)，第一就是其懲罰會(huì)減少過擬合。第二就是總會(huì)有解決方法。而正則化算法的缺點(diǎn)也有兩點(diǎn)，第一就是懲罰會(huì)造成欠擬合。第二就是很難校準(zhǔn)。


接著我們給大家說一下集成算法，集成方法是由多個(gè)較弱的模型集成模型組，其中的模型可以單獨(dú)進(jìn)行訓(xùn)練，并且它們的預(yù)測(cè)能以某種方式結(jié)合起來去做出一個(gè)總體預(yù)測(cè)。該算法主要的問題是要找出哪些較弱的模型可以結(jié)合起來，以及結(jié)合的方法。這是一個(gè)非常強(qiáng)大的技術(shù)集，因此廣受歡迎。這種算法的案例有很多，比如說Boosting、Bootstrapped Aggregation（Bagging）、AdaBoost、層疊泛化、梯度推進(jìn)機(jī)、梯度提升回歸樹、隨機(jī)森林。而集成算法的優(yōu)點(diǎn)就是當(dāng)前最先進(jìn)的預(yù)測(cè)幾乎都使用了算法集成，它比使用單個(gè)模型預(yù)測(cè)出來的結(jié)果要精確的多。而缺點(diǎn)就是需要大量的維護(hù)工作。 


然后我們給大家介紹一下決策樹算法，決策樹學(xué)習(xí)使用一個(gè)決策樹作為一個(gè)預(yù)測(cè)模型，它將對(duì)一個(gè) item（表征在分支上）觀察所得映射成關(guān)于該 item 的目標(biāo)值的結(jié)論（表征在葉子中）。而樹模型中的目標(biāo)是可變的，可以采一組有限值，被稱為分類樹；在這些樹結(jié)構(gòu)中，葉子表示類標(biāo)簽，分支表示表征這些類標(biāo)簽的連接的特征。決策樹算法的案例有很多，比如說分類和回歸樹、Iterative Dichotomiser 3（ID3）、C4.5 和 C5.0。決策樹算法的優(yōu)點(diǎn)有兩種，第一就是容易解釋，第二就是非參數(shù)型。缺點(diǎn)就是趨向過擬合，而且可能或陷于局部最小值中，最后就是沒有在線學(xué)習(xí)。


在這篇文章中我們給大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中涉及到的正則化算法、集成算法以及決策樹算法的案例、優(yōu)點(diǎn)以及缺點(diǎn)，這些知識(shí)都是能夠幫助大家理解機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，希望這篇文章能夠幫助到大家。

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