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機(jī)器學(xué)習(xí)中各個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)（四）
2019-03-13
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在前面的文章中我們給大家介紹了很多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，這些算法都是能夠幫助大家更好地理解機(jī)器學(xué)習(xí)，而機(jī)器學(xué)習(xí)的算法各種各樣，要想好好地使用這些算法就需要對(duì)這些算法一個(gè)比較透徹的了解。我們?cè)谶@篇文章中接著給大家介紹一下機(jī)器學(xué)習(xí)中涉及到的算法的最后一部分內(nèi)容。


首先說(shuō)一下聚類(lèi)算法，聚類(lèi)算法是指對(duì)一組目標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)，屬于同一組的目標(biāo)被劃分在一組中，與其他組目標(biāo)相比，同一組目標(biāo)更加彼此相似。聚類(lèi)算法的例子有很多，比如說(shuō)K-均值（k-Means）、k-Medians 算法、Expectation Maximi 封層 ation (EM)、最大期望算法（EM）、分層集群，聚類(lèi)算法的優(yōu)點(diǎn)就是讓數(shù)據(jù)變得有意義。缺點(diǎn)就是結(jié)果難以解讀，針對(duì)不尋常的數(shù)據(jù)組，結(jié)果可能無(wú)用。


然后我們給大家說(shuō)一下基于實(shí)例的算法，基于實(shí)例的算法是這樣學(xué)習(xí)算法，不是明確歸納，而是將新的問(wèn)題例子與訓(xùn)練過(guò)程中見(jiàn)過(guò)的例子進(jìn)行對(duì)比，這些見(jiàn)過(guò)的例子就在存儲(chǔ)器中。之所以叫基于實(shí)例的算法是因?yàn)樗苯訌挠?xùn)練實(shí)例中建構(gòu)出假設(shè)。這意味這，假設(shè)的復(fù)雜度能隨著數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)而變化：最糟的情況是，假設(shè)是一個(gè)訓(xùn)練項(xiàng)目列表，分類(lèi)一個(gè)單獨(dú)新實(shí)例計(jì)算復(fù)雜度為 O（n）。這種算法有很多的例子，比如說(shuō)K 最近鄰、學(xué)習(xí)向量量化、自組織映射、局部加權(quán)學(xué)習(xí)。而這種算法的優(yōu)點(diǎn)就是算法簡(jiǎn)單、結(jié)果易于解讀。缺點(diǎn)就是內(nèi)存使用非常高、計(jì)算成本高、不可能用于高維特征空間。


接著我們給大家說(shuō)一下貝葉斯算法，貝葉斯方法是指明確應(yīng)用了貝葉斯定理來(lái)解決如分類(lèi)和回歸等問(wèn)題的方法。貝葉斯算法的例子有很多，具體就是樸素貝葉斯、高斯樸素貝葉斯、多項(xiàng)式樸素貝葉斯、平均一致依賴估計(jì)器、貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。而貝葉斯算法的優(yōu)點(diǎn)是快速、易于訓(xùn)練、給出了它們所需的資源能帶來(lái)良好的表現(xiàn)。缺點(diǎn)就是如果輸入變量是相關(guān)的，則會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題。

下面我們給大家介紹一下關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)算法、而關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)方法能夠提取出對(duì)數(shù)據(jù)中的變量之間的關(guān)系的最佳解釋。具體例子局Apriori 算法、Eclat 算法、FP-growth。

圖模型或概率圖模型是一種概率模型，一個(gè)圖可以通過(guò)其表示隨機(jī)變量之間的條件依賴結(jié)構(gòu)。具體的例子就是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾可夫隨機(jī)域、鏈圖、祖先圖。優(yōu)點(diǎn)就是模型清晰，能被直觀地理解。缺點(diǎn)就是確定其依賴的拓?fù)浜芾щy，有時(shí)候也很模糊。

關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)涉及到的算法我們給大家介紹完了。還是那句話，我們要想學(xué)好人工智能就必須重視機(jī)器學(xué)習(xí)，而要想學(xué)好機(jī)器學(xué)習(xí)就需要掌握這些算法，對(duì)這些算法的優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)有一個(gè)透徹的了解。

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