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首頁(yè)精彩閱讀機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的SVM和聚類算法
機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的SVM和聚類算法
2019-03-15
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相信大家都知道，機(jī)器學(xué)習(xí)中有很多的算法，我們?cè)谶M(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)學(xué)習(xí)的時(shí)候一定會(huì)遇到過(guò)很多的算法，而機(jī)器學(xué)習(xí)中的SVM算法和聚類算法都是比較重要的，我們?cè)谶@篇文章中就重點(diǎn)給大家介紹一下這兩種算法，希望這篇文章能夠幫助大家理解這兩種算法。


機(jī)器學(xué)習(xí)算法——SVM


提道機(jī)器學(xué)習(xí)算法就不得不說(shuō)一說(shuō)SVM，這種算法就是支持向量機(jī)，而支持向量機(jī)算法是誕生于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)界，這也是機(jī)器學(xué)習(xí)中的經(jīng)典算法，而支持向量機(jī)算法從某種意義上來(lái)說(shuō)是邏輯回歸算法的強(qiáng)化，這就是通過(guò)給予邏輯回歸算法更嚴(yán)格的優(yōu)化條件，支持向量機(jī)算法可以獲得比邏輯回歸更好的分類界線。不過(guò)如果通過(guò)跟高斯核的結(jié)合，支持向量機(jī)可以表達(dá)出非常復(fù)雜的分類界線，從而達(dá)成很好的的分類效果。核事實(shí)上就是一種特殊的函數(shù)，最典型的特征就是可以將低維的空間映射到高維的空間。


于是問(wèn)題來(lái)了，如何在二維平面劃分出一個(gè)圓形的分類界線？其實(shí)我們?cè)诙S平面可能會(huì)很困難，但是通過(guò)核可以將二維空間映射到三維空間，然后使用一個(gè)線性平面就可以達(dá)成類似效果。也就是說(shuō)，二維平面劃分出的非線性分類界線可以等價(jià)于三維平面的線性分類界線。接著，我們可以通過(guò)在三維空間中進(jìn)行簡(jiǎn)單的線性劃分就可以達(dá)到在二維平面中的非線性劃分效果。而支持向量機(jī)是一種數(shù)學(xué)成分很濃的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。在算法的核心步驟中，有一步證明，即將數(shù)據(jù)從低維映射到高維不會(huì)帶來(lái)最后計(jì)算復(fù)雜性的提升。于是，通過(guò)支持向量機(jī)算法，既可以維持計(jì)算效率，又可以獲得非常好的分類效果。因此支持向量機(jī)在90年代后期一直占據(jù)著機(jī)器學(xué)習(xí)中最核心的地位，基本取代了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。


機(jī)器學(xué)習(xí)算法——聚類算法


說(shuō)完了SVM，下面我們給大家介紹一下聚類算法，前面的算法中的一個(gè)顯著特征就是我的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包含了標(biāo)簽，訓(xùn)練出的模型可以對(duì)其他未知數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)標(biāo)簽。在下面的算法中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是不含標(biāo)簽的，而算法的目的則是通過(guò)訓(xùn)練，推測(cè)出這些數(shù)據(jù)的標(biāo)簽。這類算法有一個(gè)統(tǒng)稱，即無(wú)監(jiān)督算法。無(wú)監(jiān)督算法中最典型的代表就是聚類算法。而聚類算法中最典型的代表就是K-Means算法。這一算法被廣大朋友所應(yīng)用。


現(xiàn)在，我們可以清楚認(rèn)識(shí)到機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)綜合性很強(qiáng)的學(xué)科。在這篇文章中我們給大家介紹了很多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī)和聚類算法的相關(guān)知識(shí)，通過(guò)這些知識(shí)我們不難發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)中有很多有用的算法，熟練掌握這些算法是我們真正學(xué)會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)的必經(jīng)之路。

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