機器學習演算法有哪些

① 機器學習演算法有哪些，最常用是哪些幾種，有什麼優點

樓主肯定對機器學習了解不多才會提這種問題。這問題專業程度看起來和「機器學習工程師」這詞彙一樣。
機器學習，基礎的PCA模型理論，貝葉斯，boost,Adaboost,
模式識別中的各種特徵，諸如Hog，Haar,SIFT等
深度學習里的DBN，CNN，BP，RBM等等。
非專業出身，只是略懂一點。

沒有常用的，只是針對需求有具體的設計，或者需要自己全新設計一個合適的演算法，現在最熱門的算是CNN(convolutional neural networks)卷積神經網路了。
優點:不需要訓練獲取特徵，在學習過程中自動提取圖像中的特徵，免去了常規方法中，大量訓練樣本的時間。在樣本足夠大的情況下，能夠得到非常精確的識別結果。一般都能95%+的正確率。
缺點：硬體要求高，CUDA的並行框架算是用的很火的了。但是一般的台式機跑一個Demo花費的時間長資源佔用高。不過這也是這塊演算法的通病。

② 想了解機器學習，需要知道哪些基礎演算法

學一些概率論，導數和線性代數。機器學習的本質是拿訓練樣本去做數據擬合函數，然後用擬合函數解析輸入量。機器學習比較基礎的是最小二乘法，梯度下降之類的。到後面要學線性擬合，logistic函數，SVM等等。

③ 哪些機器學習演算法可以處理多分類

maxsoft作為logistics二分類的改進版，天生適合多分類；神經網路(如bp神經網路，隨機權神經網路，RBF神經網路等)；通過建立多個支持向量機或者最小二乘支持向量機分類模型，通過投票演算法選擇概率最大的分類標簽；也可以通過聚類演算法(KNN，kMeans等)等無監督學習演算法實現分類。
樸素貝葉斯分類器演算法是最受歡迎的學習方法之一，按照相似性分類，用流行的貝葉斯概率定理來建立機器學習模型，特別是用於疾病預測和文檔分類。 它是基於貝葉斯概率定理的單詞的內容的主觀分析的簡單分類。
如果特徵數量遠大於訓練樣本數，則使用邏輯回歸或線性核方法的SVM。
如果特徵數較小，而樣本數量相對較多，可以考慮高斯核方法的SVM。
如果特徵數少兒樣本數極大，可以考慮增加一些特徵，再使用邏輯回歸或線性核方法的SVM
神經網路則對上述情況都可適用，但訓練時間較長。

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④ 機器學習有幾種演算法

1. 線性回歸

工作原理：該演算法可以按其權重可視化。但問題是，當你無法真正衡量它時，必須通過觀察其高度和寬度來做一些猜測。通過這種可視化的分析，可以獲取一個結果。

2. 邏輯回歸

根據一組獨立變數，估計離散值。它通過將數據匹配到logit函數來幫助預測事件。

3. 決策樹

利用監督學習演算法對問題進行分類。決策樹是一種支持工具，它使用樹狀圖來決定決策或可能的後果、機會事件結果、資源成本和實用程序。根據獨立變數，將其劃分為兩個或多個同構集。

4. 支持向量機(SVM)

基本原理(以二維數據為例)：如果訓練數據是分布在二維平面上的點，它們按照其分類聚集在不同的區域。基於分類邊界的分類演算法的目標是，通過訓練，找到這些分類之間的邊界(直線的――稱為線性劃分，曲線的――稱為非線性劃分)。對於多維數據(如N維)，可以將它們視為N維空間中的點，而分類邊界就是N維空間中的面，稱為超面(超面比N維空間少一維)。線性分類器使用超平面類型的邊界，非線性分類器使用超曲面。

5. 樸素貝葉斯

樸素貝葉斯認為每個特徵都是獨立於另一個特徵的。即使在計算結果的概率時，它也會考慮每一個單獨的關系。

它不僅易於使用，而且能有效地使用大量的數據集，甚至超過了高度復雜的分類系統。

6. KNN(K -最近鄰)

該演算法適用於分類和回歸問題。在數據科學行業中，它更常用來解決分類問題。

這個簡單的演算法能夠存儲所有可用的案例，並通過對其k近鄰的多數投票來對任何新事件進行分類。然後將事件分配給與之匹配最多的類。一個距離函數執行這個測量過程。

7. k – 均值

這種無監督演算法用於解決聚類問題。數據集以這樣一種方式列在一個特定數量的集群中：所有數據點都是同質的，並且與其他集群中的數據是異構的。

8. 隨機森林

利用多棵決策樹對樣本進行訓練並預測的一種分類器被稱為隨機森林。為了根據其特性來分類一個新對象，每棵決策樹都被排序和分類，然後決策樹投票給一個特定的類，那些擁有最多選票的被森林所選擇。

9. 降維演算法

在存儲和分析大量數據時，識別多個模式和變數是具有挑戰性的。維數簡化演算法，如決策樹、因子分析、缺失值比、隨機森林等，有助於尋找相關數據。

10. 梯度提高和演演算法

這些演算法是在處理大量數據，以作出准確和快速的預測時使用的boosting演算法。boosting是一種組合學習演算法，它結合了幾種基本估計量的預測能力，以提高效力和功率。

綜上所述，它將所有弱或平均預測因子組合成一個強預測器。

⑤ 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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⑥ 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

⑦ 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。

⑧ 機器學習一般常用的演算法有哪些哪個平台學習機器演算法比較好

機器學習與人工智慧變得越來越熱。大數據原本在工業界中就已經炙手可熱，而基於大數據的機器學習則更加流行，因為其通過對數據的計算，可以實現數據預測、為公司提供決策依據。