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機(jī)器學(xué)習(xí)中的有監(jiān)督和無監(jiān)督都包括些什么？
2020-05-29
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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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