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機器學習中涉及到的算法有哪些（中）
2019-03-26
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機器學習中有很多算法，比如說線性回歸、Logistic 回歸、線性判別分析等等，而這些算法我們在上面的文章中給大家介紹了實際情況，在這篇文章中我們會繼續(xù)為大家介紹一下機器學習算法的相關知識，喜歡人工智能的朋友一定要好好地學起來喲。


首先我們給大家介紹一下決策樹的知識，決策樹是預測建模機器學習的一種重要算法。決策樹模型的表示是一個二叉樹。這是算法和數(shù)據(jù)結構中的二叉樹，沒什么特別的。每個節(jié)點代表一個單獨的輸入變量x和該變量上的一個分割點。而決策樹的葉節(jié)點包含一個用于預測的輸出變量y。通過遍歷該樹的分割點，直到到達一個葉節(jié)點并輸出該節(jié)點的類別值就可以作出預測。當然決策樹的有點就是決策樹學習速度和預測速度都很快。它們還可以解決大量問題，并且不需要對數(shù)據(jù)做特別準備。


然后我們給大家介紹一下樸素貝葉斯。其實樸素貝葉斯是一個簡單但是很強大的預測建模算法。而這個模型由兩種概率組成，這兩種概率都可以直接從訓練數(shù)據(jù)中計算出來。第一種就是每個類別的概率，第二種就是給定每個 x 的值，每個類別的條件概率。一旦計算出來，概率模型可用于使用貝葉斯定理對新數(shù)據(jù)進行預測。當我們的數(shù)據(jù)是實值時，通常假設一個高斯分布，這樣我們可以簡單的估計這些概率。而樸素貝葉斯之所以是樸素的，是因為它假設每個輸入變量是獨立的。這是一個強大的假設，真實的數(shù)據(jù)并非如此，但是，該技術在大量復雜問題上非常有用。所以說，樸素貝葉斯是一個十分實用的功能。


最后我們說一下K近鄰算法，K近鄰算法簡稱KNN算法，KNN 算法非常簡單且有效。KNN的模型表示是整個訓練數(shù)據(jù)集。KNN算法在整個訓練集中搜索K個最相似實例（近鄰）并匯總這K個實例的輸出變量，以預測新數(shù)據(jù)點。對于回歸問題，這可能是平均輸出變量，對于分類問題，這可能是眾數(shù)類別值。而其中的訣竅在于如何確定數(shù)據(jù)實例間的相似性。如果屬性的度量單位相同，那么最簡單的技術是使用歐幾里得距離，我們可以根據(jù)每個輸入變量之間的差值直接計算出來其數(shù)值。當然，KNN需要大量內(nèi)存或空間來存儲所有數(shù)據(jù)，但是只有在需要預測時才執(zhí)行計算。我們還可以隨時更新和管理訓練實例，以保持預測的準確性。


在這篇文章中我們給大家介紹了關于機器學習的算法的另一部分內(nèi)容，其實總的來說機器學習算法都是有自己的特點，這就使得機器學習能夠解決更多的問題，希望這篇文章能夠更好的幫助大家理解機器學習。

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