機器學習十大經典演算法

❶ 學會機器學習十大演算法 什麼水平

學習機器學習十大演算法，相當於電腦的中級水平。
演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
演算法中的指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化演算法在內的一些演算法，包含了一些隨機輸入。
形式化演算法的概念部分源自嘗試解決希爾伯特提出的判定問題，並在其後嘗試定義有效計算性或者有效方法中成形。這些嘗試包括庫爾特·哥德爾、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科爾·克萊尼分別於1930年、1934年和1935年提出的遞歸函數，阿隆佐·邱奇於1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾倫·圖靈1937年提出的圖靈機。即使在當前，依然常有直覺想法難以定義為形式化演算法的情況。
一，數據對象的運算和操作：計算機可以執行的基本操作是以指令的形式描述的。一個計算機系統能執行的所有指令的集合，成為該計算機系統的指令系統。一個計算機的基本運算和操作有如下四類：[1]
1，算術運算：加減乘除等運算
2，邏輯運算：或、且、非等運算
3，關系運算：大於、小於、等於、不等於等運算
4，數據傳輸：輸入、輸出、賦值等運算[1]
二，演算法的控制結構：一個演算法的功能結構不僅取決於所選用的操作，而且還與各操作之間的執行順序有關。[

❷ 數據挖掘十大經典演算法及各自優勢

數據挖掘十大經典演算法及各自優勢

不僅僅是選中的十大演算法，其實參加評選的18種演算法，實際上隨便拿出一種來都可以稱得上是經典演算法，它們在數據挖掘領域都產生了極為深遠的影響。
1. C4.5
C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法. C4.5演算法繼承了ID3演算法的優點，並在以下幾方面對ID3演算法進行了改進：
1) 用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足；2) 在樹構造過程中進行剪枝；3) 能夠完成對連續屬性的離散化處理；4) 能夠對不完整數據進行處理。
C4.5演算法有如下優點：產生的分類規則易於理解，准確率較高。其缺點是：在構造樹的過程中，需要對數據集進行多次的順序掃描和排序，因而導致演算法的低效。
2. The k-means algorithm 即K-Means演算法
k-means algorithm演算法是一個聚類演算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k < n。它與處理混合正態分布的最大期望演算法很相似，因為他們都試圖找到數據中自然聚類的中心。它假設對象屬性來自於空間向量，並且目標是使各個群組內部的均 方誤差總和最小。
3. Support vector machines
支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監督式學習的方法，它廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。支持向量機將向量映射到一個更 高維的空間里，在這個空間里建立有一個最大間隔超平面。在分開數據的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。分隔超平面使兩個平行超平面的距離最大化。假 定平行超平面間的距離或差距越大，分類器的總誤差越小。一個極好的指南是C.J.C Burges的《模式識別支持向量機指南》。van der Walt 和 Barnard 將支持向量機和其他分類器進行了比較。
4. The Apriori algorithm
Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布爾關聯規則。在這里，所有支持度大於最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。
5. 最大期望(EM)演算法
在統計計算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）演算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數最大似然 估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數（Latent Variabl）。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的數據集聚（Data Clustering）領域。
6. PageRank
PageRank是Google演算法的重要內容。2001年9月被授予美國專利，專利人是Google創始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指網頁，而是指佩奇，即這個等級方法是以佩奇來命名的。
PageRank根據網站的外部鏈接和內部鏈接的數量和質量倆衡量網站的價值。PageRank背後的概念是，每個到頁面的鏈接都是對該頁面的一次投票， 被鏈接的越多，就意味著被其他網站投票越多。這個就是所謂的「鏈接流行度」——衡量多少人願意將他們的網站和你的網站掛鉤。PageRank這個概念引自 學術中一篇論文的被引述的頻度——即被別人引述的次數越多，一般判斷這篇論文的權威性就越高。
7. AdaBoost
Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器 (強分類器)。其演算法本身是通過改變數據分布來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的准確率，來確定每個樣本的權 值。將修改過權值的新數據集送給下層分類器進行訓練，最後將每次訓練得到的分類器最後融合起來，作為最後的決策分類器。
8. kNN: k-nearest neighbor classification
K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似(即特徵空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。
9. Naive Bayes
在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。 樸素貝葉斯模型發源於古典數學理論，有著堅實的數學基礎，以 及穩定的分類效率。同時，NBC模型所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感，演算法也比較簡單。理論上，NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。 但是實際上並非總是如此，這是因為NBC模型假設屬性之間相互獨立，這個假設在實際應用中往往是不成立的，這給NBC模型的正確分類帶來了一定影響。在屬 性個數比較多或者屬性之間相關性較大時，NBC模型的分類效率比不上決策樹模型。而在屬性相關性較小時，NBC模型的性能最為良好。10. CART: 分類與回歸樹
CART, Classification and Regression Trees。 在分類樹下面有兩個關鍵的思想。第一個是關於遞歸地劃分自變數空間的想法；第二個想法是用驗證數據進行剪枝。

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❸ 機器學習一般常用的演算法有哪些

機器學習是人工智慧的核心技術，是學習人工智慧必不可少的環節。機器學習中有很多演算法，能夠解決很多以前難以企的問題，機器學習中涉及到的演算法有不少，下面小編就給大家普及一下這些演算法。

一、線性回歸

一般來說，線性回歸是統計學和機器學習中最知名和最易理解的演算法之一。這一演算法中我們可以用來預測建模，而預測建模主要關注最小化模型誤差或者盡可能作出最准確的預測，以可解釋性為代價。我們將借用、重用包括統計學在內的很多不同領域的演算法，並將其用於這些目的。當然我們可以使用不同的技術從數據中學習線性回歸模型，例如用於普通最小二乘法和梯度下降優化的線性代數解。就目前而言，線性回歸已經存在了200多年，並得到了廣泛研究。使用這種技術的一些經驗是盡可能去除非常相似（相關）的變數，並去除噪音。這是一種快速、簡單的技術。

二、Logistic 回歸

它是解決二分類問題的首選方法。Logistic 回歸與線性回歸相似，目標都是找到每個輸入變數的權重，即系數值。與線性回歸不同的是，Logistic 回歸對輸出的預測使用被稱為 logistic 函數的非線性函數進行變換。logistic 函數看起來像一個大的S，並且可以將任何值轉換到0到1的區間內。這非常實用，因為我們可以規定logistic函數的輸出值是0和1並預測類別值。像線性回歸一樣，Logistic 回歸在刪除與輸出變數無關的屬性以及非常相似的屬性時效果更好。它是一個快速的學習模型，並且對於二分類問題非常有效。

三、線性判別分析（LDA）

在前面我們介紹的Logistic 回歸是一種分類演算法，傳統上，它僅限於只有兩類的分類問題。而LDA的表示非常簡單直接。它由數據的統計屬性構成，對每個類別進行計算。單個輸入變數的 LDA包括兩個，第一就是每個類別的平均值，第二就是所有類別的方差。而在線性判別分析，進行預測的方法是計算每個類別的判別值並對具備最大值的類別進行預測。該技術假設數據呈高斯分布，因此最好預先從數據中刪除異常值。這是處理分類預測建模問題的一種簡單而強大的方法。

四、決策樹

決策樹是預測建模機器學習的一種重要演算法。決策樹模型的表示是一個二叉樹。這是演算法和數據結構中的二叉樹，沒什麼特別的。每個節點代表一個單獨的輸入變數x和該變數上的一個分割點。而決策樹的葉節點包含一個用於預測的輸出變數y。通過遍歷該樹的分割點，直到到達一個葉節點並輸出該節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，並且不需要對數據做特別准備。

五、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演算法。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據中計算出來。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，概率模型可用於使用貝葉斯定理對新數據進行預測。當我們的數據是實值時，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數是獨立的。這是一個強大的假設，真實的數據並非如此，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。

六、K近鄰演算法

K近鄰演算法簡稱KNN演算法，KNN 演算法非常簡單且有效。KNN的模型表示是整個訓練數據集。KNN演算法在整個訓練集中搜索K個最相似實例（近鄰）並匯總這K個實例的輸出變數，以預測新數據點。對於回歸問題，這可能是平均輸出變數，對於分類問題，這可能是眾數類別值。而其中的訣竅在於如何確定數據實例間的相似性。如果屬性的度量單位相同，那麼最簡單的技術是使用歐幾里得距離，我們可以根據每個輸入變數之間的差值直接計算出來其數值。當然，KNN需要大量內存或空間來存儲所有數據，但是只有在需要預測時才執行計算。我們還可以隨時更新和管理訓練實例，以保持預測的准確性。

七、Boosting 和 AdaBoost

首先，Boosting 是一種集成技術，它試圖集成一些弱分類器來創建一個強分類器。這通過從訓練數據中構建一個模型，然後創建第二個模型來嘗試糾正第一個模型的錯誤來完成。一直添加模型直到能夠完美預測訓練集，或添加的模型數量已經達到最大數量。而AdaBoost 是第一個為二分類開發的真正成功的 boosting 演算法。這是理解 boosting 的最佳起點。現代 boosting 方法建立在 AdaBoost 之上，最顯著的是隨機梯度提升。當然，AdaBoost 與短決策樹一起使用。在第一個決策樹創建之後，利用每個訓練實例上樹的性能來衡量下一個決策樹應該對每個訓練實例付出多少注意力。難以預測的訓練數據被分配更多權重，而容易預測的數據分配的權重較少。依次創建模型，每一個模型在訓練實例上更新權重，影響序列中下一個決策樹的學習。在所有決策樹建立之後，對新數據進行預測，並且通過每個決策樹在訓練數據上的精確度評估其性能。所以說，由於在糾正演算法錯誤上投入了太多注意力，所以具備已刪除異常值的干凈數據十分重要。

八、學習向量量化演算法（簡稱 LVQ）

學習向量量化也是機器學習其中的一個演算法。可能大家不知道的是，K近鄰演算法的一個缺點是我們需要遍歷整個訓練數據集。學習向量量化演算法（簡稱 LVQ）是一種人工神經網路演算法，它允許你選擇訓練實例的數量，並精確地學習這些實例應該是什麼樣的。而學習向量量化的表示是碼本向量的集合。這些是在開始時隨機選擇的，並逐漸調整以在學習演算法的多次迭代中最好地總結訓練數據集。在學習之後，碼本向量可用於預測。最相似的近鄰通過計算每個碼本向量和新數據實例之間的距離找到。然後返回最佳匹配單元的類別值或作為預測。如果大家重新調整數據，使其具有相同的范圍，就可以獲得最佳結果。當然，如果大家發現KNN在大家數據集上達到很好的結果，請嘗試用LVQ減少存儲整個訓練數據集的內存要求

❹ 機器學習中常用的方法有什麼

機器學習中常用的方法有LR，SVM，集成學習，貝葉斯

❺ 典型的機器學習演算法有哪些

通常而言，能夠深入研究機器學習演算法，並按照自己項目需求進行定製開發的人，編程語言真的是一個很次要的問題。
machine learning in Java
machine learning in C++
machine learning in Python
machine learning in Matlab
machine learning in R

❻ 機器學習有哪些演算法

1. 線性回歸
在統計學和機器學習領域，線性回歸可能是最廣為人知也最易理解的演算法之一。
2. Logistic 回歸
Logistic 回歸是機器學習從統計學領域借鑒過來的另一種技術。它是二分類問題的首選方法。
3. 線性判別分析
Logistic 回歸是一種傳統的分類演算法，它的使用場景僅限於二分類問題。如果你有兩個以上的類，那麼線性判別分析演算法（LDA）是首選的線性分類技術。
4.分類和回歸樹
決策樹是一類重要的機器學習預測建模演算法。
5. 樸素貝葉斯
樸素貝葉斯是一種簡單而強大的預測建模演算法。
6. K 最近鄰演算法
K 最近鄰（KNN）演算法是非常簡單而有效的。KNN 的模型表示就是整個訓練數據集。
7. 學習向量量化
KNN 演算法的一個缺點是，你需要處理整個訓練數據集。
8. 支持向量機
支持向量機（SVM）可能是目前最流行、被討論地最多的機器學習演算法之一。
9. 袋裝法和隨機森林
隨機森林是最流行也最強大的機器學習演算法之一，它是一種集成機器學習演算法。

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❼ 機器學習中需要掌握的演算法有哪些

在學習機器學習中，我們需要掌握很多演算法，通過這些演算法我們能夠更快捷地利用機器學習解決更多的問題，讓人工智慧實現更多的功能，從而讓人工智慧變得更智能。因此，本文為大家介紹一下機器學習中需要掌握的演算法，希望這篇文章能夠幫助大家更深入地理解機器學習。
首先我們為大家介紹的是支持向量機學習演算法。其實支持向量機演算法簡稱SVM，一般來說，支持向量機演算法是用於分類或回歸問題的監督機器學習演算法。SVM從數據集學習，這樣SVM就可以對任何新數據進行分類。此外，它的工作原理是通過查找將數據分類到不同的類中。我們用它來將訓練數據集分成幾類。而且，有許多這樣的線性超平面，SVM試圖最大化各種類之間的距離，這被稱為邊際最大化。而支持向量機演算法那分為兩類，第一就是線性SVM。在線性SVM中，訓練數據必須通過超平面分離分類器。第二就是非線性SVM，在非線性SVM中，不可能使用超平面分離訓練數據。
然後我們給大家介紹一下Apriori機器學習演算法，需要告訴大家的是，這是一種無監督的機器學習演算法。我們用來從給定的數據集生成關聯規則。關聯規則意味著如果發生項目A，則項目B也以一定概率發生，生成的大多數關聯規則都是IF_THEN格式。Apriori機器學習演算法工作的基本原理就是如果項目集頻繁出現，則項目集的所有子集也經常出現。
接著我們給大家介紹一下決策樹機器學習演算法。其實決策樹是圖形表示，它利用分支方法來舉例說明決策的所有可能結果。在決策樹中，內部節點表示對屬性的測試。因為樹的每個分支代表測試的結果，並且葉節點表示特定的類標簽，即在計算所有屬性後做出的決定。此外，我們必須通過從根節點到葉節點的路徑來表示分類。
而隨機森林機器學習演算法也是一個重要的演算法，它是首選的機器學習演算法。我們使用套袋方法創建一堆具有隨機數據子集的決策樹。我們必須在數據集的隨機樣本上多次訓練模型，因為我們需要從隨機森林演算法中獲得良好的預測性能。此外，在這種集成學習方法中，我們必須組合所有決策樹的輸出，做出最後的預測。此外，我們通過輪詢每個決策樹的結果來推導出最終預測。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於機器學習的演算法，具體包括隨機森林機器學習演算法、決策樹演算法、apriori演算法、支持向量機演算法。相信大家看了這篇文章以後對機器學習有個更全面的認識，最後祝願大家都學有所成、學成歸來。

❽ 常用機器學習方法有哪些

機器學習中常用的方法有：

(1) 歸納學習

符號歸納學習：典型的符號歸納學習有示例學習、決策樹學習。

函數歸納學習(發現學習)：典型的函數歸納學習有神經網路學習、示例學習、發現學習、統計學習。

(2) 演繹學習

(3) 類比學習：典型的類比學習有案例(範例)學習。

(4) 分析學習：典型的分析學習有解釋學習、宏操作學習。

(8)機器學習十大經典演算法擴展閱讀：

機器學習常見演算法：

1、決策樹演算法

決策樹及其變種是一類將輸入空間分成不同的區域，每個區域有獨立參數的演算法。決策樹演算法充分利用了樹形模型，根節點到一個葉子節點是一條分類的路徑規則，每個葉子節點象徵一個判斷類別。先將樣本分成不同的子集，再進行分割遞推，直至每個子集得到同類型的樣本，從根節點開始測試，到子樹再到葉子節點，即可得出預測類別。此方法的特點是結構簡單、處理數據效率較高。

2、樸素貝葉斯演算法

樸素貝葉斯演算法是一種分類演算法。它不是單一演算法，而是一系列演算法，它們都有一個共同的原則，即被分類的每個特徵都與任何其他特徵的值無關。樸素貝葉斯分類器認為這些「特徵」中的每一個都獨立地貢獻概率，而不管特徵之間的任何相關性。然而，特徵並不總是獨立的，這通常被視為樸素貝葉斯演算法的缺點。簡而言之，樸素貝葉斯演算法允許我們使用概率給出一組特徵來預測一個類。與其他常見的分類方法相比，樸素貝葉斯演算法需要的訓練很少。在進行預測之前必須完成的唯一工作是找到特徵的個體概率分布的參數，這通常可以快速且確定地完成。這意味著即使對於高維數據點或大量數據點，樸素貝葉斯分類器也可以表現良好。

3、支持向量機演算法

基本思想可概括如下：首先，要利用一種變換將空間高維化，當然這種變換是非線性的，然後，在新的復雜空間取最優線性分類表面。由此種方式獲得的分類函數在形式上類似於神經網路演算法。支持向量機是統計學習領域中一個代表性演算法，但它與傳統方式的思維方法很不同，輸入空間、提高維度從而將問題簡短化，使問題歸結為線性可分的經典解問題。支持向量機應用於垃圾郵件識別，人臉識別等多種分類問題。

❾ 有什麼機器學習的目標識別的好演算法

摘要 1. 線性回歸

❿ 經典的機器學習方法

機器學習：一種實現人工智慧的方法

機器學習最基本的做法，是使用演算法來解析數據、從中學習，然後對真實世界中的事件做出決策和預測。與傳統的為解決特定任務、硬編碼的軟體程序不同，機器學習是用大量的數據來「訓練」，通過各種演算法從數據中學習如何完成任務。

舉個簡單的例子，當我們瀏覽網上商城時，經常會出現商品推薦的信息。這是商城根據你往期的購物記錄和冗長的收藏清單，識別出這其中哪些是你真正感興趣，並且願意購買的產品。這樣的決策模型，可以幫助商城為客戶提供建議並鼓勵產品消費。

傳統的機器學習演算法包括決策樹、聚類、貝葉斯分類、支持向量機、EM、Adaboost等等。這篇文章將對常用演算法做常識性的介紹，沒有代碼，也沒有復雜的理論推導，就是圖解一下，知道這些演算法是什麼，它們是怎麼應用的。

決策樹

根據一些 feature 進行分類，每個節點提一個問題，通過判斷，將數據分為兩類，再繼續提問。這些問題是根據已有數據學習出來的，再投入新數據的時候，就可以根據這棵樹上的問題，將數據劃分到合適的葉子上。