人工智能之传统机器学习

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•线性回归（LinerRegression）

o线性回归就是找到一条直线，使用数据点来寻找最佳拟合线。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x值）和数值结果（y值）。如公式，y=kx+b,y是因变量，x是自变量，利用给定的数据集求k和c的值。

•逻辑回归（Logist（ic）Regression）

o逻辑回归与线性回归类似，但它用于输出二元分类情况（即，输出结果只有两个可能值），对最终输出的预测是一个非线性的S型函数。

这个逻辑函数将中间结果映射到结果变量y，其值范围在0和1之间。这些值是y出现的概率。S型逻辑函数的性质让逻辑回归更适合用于分类问题。

•决策树（DecisionTree）

o决策树用于回归和分类问题。训练模型通过学习树表示的决策规则来学习预测目标变量的值。树是具有相应属性的节点组成的。在每个节点上，根据可用的特征询问有关数据问题，左右分支表示可能的答案，最终节点（叶节点）对应一个预测值。每个特征的重要性是通过自顶而下方法确定的，节点越高，其属性越重要。如下图人群中谁喜欢使用信用卡例子中，如果一个人结婚了，他超过30岁，他们更有可能拥有信用卡（100%偏好）。测试数据用于生成决策树。

•朴素贝叶斯（NaïveBayes）

o朴素贝叶斯基于贝叶斯定理。它测量每个类的概率，每个类的条件概率给出x值。这个（算法）用于分类问题，得到一个二进制”是/非”的结果。

•支持向量机（SupportVectorMachine/SVM）

o支持向量机是一种用来解决二分类问题的机器学习算法，它通过在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开，同时使得两个点集到此平面的最小距离最大，两个点集中的边缘点到此平面的距离最大。如下图所示，图中有黑点和白点两类样本，支持向量机的目标就是找到一条直线（H3），将黑点和白点分开，同时所有黑点和白点到这条直线（H3）的距离加起来的值最大。

•K-最近邻算法（K-NearestNeighbo（rs）/KNN）

oKNN算法是一种基于实例的学习，或者是局部近似和将所有计算推迟到分类之后的惰性学习。用最近的邻居（k）来预测未知数据点。k值是预测精度的一个关键因素，无论是分类还是回归，衡量邻居的权重都非常有用，较近邻居的权重比较远邻居的权重大。KNN算法的缺点是对数据的局部结构非常敏感。计算量大，需要对数据进行规范化处理，使每个数据点都在相同的范围。

•K均值（K-Means）

ok-平均算法（K-Means）是一种无监督学习算法，为聚类问题提供了一种解决方案。K-Means算法把n个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个集群（cluster），使得每个点都属于离他最近的均值（即聚类中心，centroid）对应的集群。重复上述过程一直持续到重心不改变。

•随机森林（RandomF（or）est）

o随机森林（RandomForest）是一种非常流行的集成机器学习算法。这个算法的基本思想是，许多人的意见要比个人的意见更准确。在随机森林中，我们使用决策树集成（参见决策树）。为了对新对象进行分类，我们从每个决策树中进行投票，并结合结果，然后根据多数投票做出最终决定。

•降维（DimensionalReduc（ti）on）

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