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機(jī)器學(xué)習(xí)中涉及到的算法都有哪些（上）
2019-03-26
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機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心技術(shù)，可見機(jī)器學(xué)習(xí)是大家學(xué)習(xí)人工智能內(nèi)容必不可少的環(huán)節(jié)。而機(jī)器學(xué)習(xí)中有很多算法，這些算法幫助機(jī)器學(xué)習(xí)解決越來越多的問題，那么大家是否知道機(jī)器學(xué)習(xí)中涉及到的算法都有哪些呢？下面我們就給大家介紹一下這些算法。


首先我們給大家介紹一下機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性回歸，一般來說，線性回歸是統(tǒng)計學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)中最知名和最易理解的算法之一。這一算法中我們可以用來預(yù)測建模，而預(yù)測建模主要關(guān)注最小化模型誤差或者盡可能作出最準(zhǔn)確的預(yù)測，以可解釋性為代價。我們將借用、重用包括統(tǒng)計學(xué)在內(nèi)的很多不同領(lǐng)域的算法，并將其用于這些目的。當(dāng)然我們可以使用不同的技術(shù)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)線性回歸模型，例如用于普通最小二乘法和梯度下降優(yōu)化的線性代數(shù)解。就目前而言，線性回歸已經(jīng)存在了200多年，并得到了廣泛研究。使用這種技術(shù)的一些經(jīng)驗(yàn)是盡可能去除非常相似（相關(guān)）的變量，并去除噪音。這是一種快速、簡單的技術(shù)。


而Logistic 回歸是機(jī)器學(xué)習(xí)從統(tǒng)計學(xué)中借鑒的另一種技術(shù)。它是解決二分類問題的首選方法。Logistic 回歸與線性回歸相似，目標(biāo)都是找到每個輸入變量的權(quán)重，即系數(shù)值。與線性回歸不同的是，Logistic 回歸對輸出的預(yù)測使用被稱為 logistic 函數(shù)的非線性函數(shù)進(jìn)行變換。logistic 函數(shù)看起來像一個大的S，并且可以將任何值轉(zhuǎn)換到0到1的區(qū)間內(nèi)。這非常實(shí)用，因?yàn)槲覀兛梢砸?guī)定logistic函數(shù)的輸出值是0和1并預(yù)測類別值。像線性回歸一樣，Logistic 回歸在刪除與輸出變量無關(guān)的屬性以及非常相似的屬性時效果更好。它是一個快速的學(xué)習(xí)模型，并且對于二分類問題非常有效。


下面我們給大家介紹一下線性判別分析（LDA），在前面我們介紹的Logistic 回歸是一種分類算法，傳統(tǒng)上，它僅限于只有兩類的分類問題。而LDA的表示非常簡單直接。它由數(shù)據(jù)的統(tǒng)計屬性構(gòu)成，對每個類別進(jìn)行計算。單個輸入變量的 LDA包括兩個，第一就是每個類別的平均值，第二就是所有類別的方差。而在線性判別分析，進(jìn)行預(yù)測的方法是計算每個類別的判別值并對具備最大值的類別進(jìn)行預(yù)測。該技術(shù)假設(shè)數(shù)據(jù)呈高斯分布，因此最好預(yù)先從數(shù)據(jù)中刪除異常值。這是處理分類預(yù)測建模問題的一種簡單而強(qiáng)大的方法。


在這篇文章中我們給大家介紹了關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法的一部分內(nèi)容，其實(shí)總結(jié)來說就是線性回歸算法、Logistic 回歸、線性判別分析。在后面的文章中我們會繼續(xù)為大家介紹更多的算法。

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