
由于人工智能的火熱,現(xiàn)在很多人都開始關注人工智能的各個分支的學習。人工智能由很多知識組成,其中人工智能的核心——機器學習是大家格外關注的。所以說,要想學好人工智能就必須學好機器學習。其中機器學習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于機器學習算法的優(yōu)缺點。
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,這種方法會基于模型復雜性對其進行懲罰,它喜歡相對簡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、最小絕對收縮與選擇算子、GLASSO、彈性網(wǎng)絡、最小角回歸。而正則化算法的優(yōu)點有兩點,第一就是其懲罰會減少過擬合。第二就是總會有解決方法。而正則化算法的缺點也有兩點,第一就是懲罰會造成欠擬合。第二就是很難校準。
接著我們給大家說一下集成算法,集成方法是由多個較弱的模型集成模型組,其中的模型可以單獨進行訓練,并且它們的預測能以某種方式結合起來去做出一個總體預測。該算法主要的問題是要找出哪些較弱的模型可以結合起來,以及結合的方法。這是一個非常強大的技術集,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、梯度推進機、梯度提升回歸樹、隨機森林。而集成算法的優(yōu)點就是當前最先進的預測幾乎都使用了算法集成,它比使用單個模型預測出來的結果要精確的多。而缺點就是需要大量的維護工作。
然后我們給大家介紹一下決策樹算法,決策樹學習使用一個決策樹作為一個預測模型,它將對一個 item(表征在分支上)觀察所得映射成關于該 item 的目標值的結論(表征在葉子中)。而樹模型中的目標是可變的,可以采一組有限值,被稱為分類樹;在這些樹結構中,葉子表示類標簽,分支表示表征這些類標簽的連接的特征。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)點有兩種,第一就是容易解釋,第二就是非參數(shù)型。缺點就是趨向過擬合,而且可能或陷于局部最小值中,最后就是沒有在線學習。
在這篇文章中我們給大家介紹了機器學習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)點以及缺點,這些知識都是能夠幫助大家理解機器學習的算法,希望這篇文章能夠幫助到大家。
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