
機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常分為有監(jiān)督的(訓(xùn)練數(shù)據(jù)有標(biāo)記答案)和無監(jiān)督的(可能存在的任何標(biāo)簽均未顯示在訓(xùn)練算法中)。有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)問題又分為分類(預(yù)測非數(shù)字答案,例如錯(cuò)過抵押貸款的可能性)和回歸(預(yù)測數(shù)字答案,例如下個(gè)月在曼哈頓商店出售的小部件的數(shù)量)。
無監(jiān)督學(xué)習(xí)可進(jìn)一步分為聚類(查找類似對(duì)象的組,例如跑鞋,步行鞋和正裝鞋),關(guān)聯(lián)(查找對(duì)象的常見序列,例如咖啡和奶油)和降維(投影,特征選擇) ,以及特征提取。
分類算法
分類問題是有監(jiān)督的學(xué)習(xí),要求在兩個(gè)或多個(gè)類別之間進(jìn)行選擇,通常為每個(gè)類別提供概率。除了需要大量高級(jí)計(jì)算資源的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)之外,最常見的算法是樸素貝葉斯,決策樹,邏輯回歸,K最近鄰和支持向量機(jī)(SVM)。也可以使用集成方法(模型的組合),例如“隨機(jī)森林”,其他“裝袋”方法以及增強(qiáng)方法(例如,AdaBoost和XGBoost)。
回歸算法
回歸問題是有監(jiān)督的學(xué)習(xí),要求模型預(yù)測數(shù)字。最簡單,最快的算法是線性(最小二乘)回歸,但一般不應(yīng)止步于此,因?yàn)樗ǔ?huì)返回一個(gè)中等的結(jié)果。其他常見的機(jī)器學(xué)習(xí)回歸算法(缺少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))包括樸素貝葉斯,決策樹,K最近鄰,LVQ(學(xué)習(xí)矢量量化),LARS套索,彈性網(wǎng),隨機(jī)森林,AdaBoost和XGBoost。值得注意的是,用于回歸和分類的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之間存在一些重疊。
聚類算法
聚類問題是一種無監(jiān)督的學(xué)習(xí)問題,它要求模型查找相似數(shù)據(jù)點(diǎn)的組。最受歡迎的算法是K-Means聚類;其他包括均值漂移聚類,DBSCAN(基于噪聲的應(yīng)用程序基于空間的聚類),GMM(高斯混合模型)和HAC(分層聚類)。
降維算法
降維是一個(gè)無監(jiān)督的學(xué)習(xí),它要求模型刪除或組合對(duì)結(jié)果影響很小或沒有影響的變量。這通常與分類或回歸結(jié)合使用。降維算法包括刪除具有許多缺失值的變量,刪除具有低方差的變量,決策樹,隨機(jī)森林,刪除或組合具有高相關(guān)性的變量,后向特征消除,前向特征選擇,因子分析和PCA(主成分分析)。
優(yōu)化方法
訓(xùn)練和評(píng)估可以通過優(yōu)化監(jiān)督算法的參數(shù)權(quán)重,找到最適合數(shù)據(jù)真實(shí)性的一組值,從而將監(jiān)督學(xué)習(xí)算法轉(zhuǎn)變?yōu)槟P?。算法通常將最速下降的變量用于?yōu)化程序,例如隨機(jī)梯度下降,它是從隨機(jī)起始點(diǎn)多次執(zhí)行的最速下降。
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