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機(jī)器學(xué)習(xí)中涉及到的算法有哪些（特別篇）
2019-03-27
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機(jī)器學(xué)習(xí)中最重要的算法有兩種，第一種是支持向量機(jī)算法，第二種是隨機(jī)森林算法。在這篇文章中我們就重點(diǎn)介紹一下這兩種算法的相關(guān)知識(shí)。希望能夠幫助大家更好的理解機(jī)器學(xué)習(xí)。


首先我們介紹一下支持向量機(jī)算法（SVM）。就目前而言，支持向量機(jī)可能是最受歡迎和最廣泛討論的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。而超平面是分割輸入變量空間的一條線。在SVM中，選擇一條可以最好地根據(jù)輸入變量類別對(duì)輸入變量空間進(jìn)行分割的超平面。在二維中，你可以將其視為一條線，我們假設(shè)所有的輸入點(diǎn)都可以被這條線完全的分開。SVM學(xué)習(xí)算法找到了可以讓超平面對(duì)類別進(jìn)行最佳分割的系數(shù)。而支持向量機(jī)的超平面和最近的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離被稱為間隔。分開兩個(gè)類別的最好的或最理想的超平面具備最大間隔。只有這些點(diǎn)與定義超平面和構(gòu)建分類器有關(guān)。這些點(diǎn)被稱為支持向量，它們支持或定義了超平面。實(shí)際上，優(yōu)化算法用于尋找最大化間隔的系數(shù)的值。而SVM也可能是最強(qiáng)大的立即可用的分類器之一，所以十分值得大家去嘗試。


然后我們給大家介紹一下Bagging和隨機(jī)森林，而隨機(jī)森林是最流行和最強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。它是 Bootstrap Aggregation（又稱 bagging）集成機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一種。而bootstrap是從數(shù)據(jù)樣本中估算數(shù)量的一種強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)方法。比如說平均數(shù)。大家從數(shù)據(jù)中抽取大量樣本，計(jì)算平均值，然后平均所有的平均值以便更好的估計(jì)真實(shí)的平均值。而bagging 使用同樣的方式，不過它估計(jì)整個(gè)統(tǒng)計(jì)模型，最常見的是決策樹。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中抽取多個(gè)樣本，然后對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)樣本建模。當(dāng)我們需要對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，每個(gè)模型都進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將所有的預(yù)測(cè)值平均以便更好的估計(jì)真實(shí)的輸出值。而隨機(jī)森林是對(duì)這種方法的一種調(diào)整，在隨機(jī)森林的方法中決策樹被創(chuàng)建以便于通過引入隨機(jī)性來進(jìn)行次優(yōu)分割，而不是選擇最佳分割點(diǎn)。所以說，對(duì)于每一個(gè)數(shù)據(jù)樣本創(chuàng)建的模型將會(huì)與其他方式得到的有所不同，不過雖然方法獨(dú)特且不同，它們?nèi)匀皇菧?zhǔn)確的。結(jié)合它們的預(yù)測(cè)可以更好的估計(jì)真實(shí)的輸出值。


那么我們?cè)谟龅絾栴}的時(shí)候需要用什么算法呢？其實(shí)這個(gè)問題的答案需要考慮很多方面的因素，比如說數(shù)據(jù)的大小、質(zhì)量和特性、可用的計(jì)算時(shí)間、任務(wù)的緊迫性等等。所以說我們?cè)谶M(jìn)行學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候還是有做好相關(guān)知識(shí)的儲(chǔ)備。

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