白话机器学习算法

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书名：白话机器学习算法

作者：[新加坡] 黄莉婷

译者：武传海

豆瓣评分：6.8

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2019-2

页数：128

内容简介：

与使用数学语言或计算机编程语言讲解算法的书不同，本书另辟蹊径，用通俗易懂的人类语言以及大量有趣的示例和插图讲解10多种前沿的机器学习算法。内容涵盖k均值聚类、主成分分析、关联规则、社会网络分析等无监督学习算法，以及回归分析、k最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等监督学习算法，并概述强化学习算法的思想。任何对机器学习和数据科学怀有好奇心的人都可以通过本书构建知识体系。

作者简介：

黄莉婷（Annalyn Ng），高级数据分析师，剑桥大学心理测量中心硕士，曾受邀在迪士尼研究中心研究客户行为科学，并通过数据挖掘技术帮助三星和雅虎等公司制定营销和人员招聘等方面的策略。

苏川集（Kenneth Soo），斯坦福大学统计学硕士，华威大学高材生，曾从事网络随机故障下应用程序的双目标稳健优化研究，善于用通俗的语言介绍数据科学。

㈡ 机器学习一般常用的算法有哪些

机器学习是人工智能的核心技术，是学习人工智能必不可少的环节。机器学习中有很多算法，能够解决很多以前难以企的问题，机器学习中涉及到的算法有不少，下面小编就给大家普及一下这些算法。

一、线性回归

一般来说，线性回归是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。这一算法中我们可以用来预测建模，而预测建模主要关注最小化模型误差或者尽可能作出最准确的预测，以可解释性为代价。我们将借用、重用包括统计学在内的很多不同领域的算法，并将其用于这些目的。当然我们可以使用不同的技术从数据中学习线性回归模型，例如用于普通最小二乘法和梯度下降优化的线性代数解。就目前而言，线性回归已经存在了200多年，并得到了广泛研究。使用这种技术的一些经验是尽可能去除非常相似（相关）的变量，并去除噪音。这是一种快速、简单的技术。

二、Logistic 回归

它是解决二分类问题的首选方法。Logistic 回归与线性回归相似，目标都是找到每个输入变量的权重，即系数值。与线性回归不同的是，Logistic 回归对输出的预测使用被称为 logistic 函数的非线性函数进行变换。logistic 函数看起来像一个大的S，并且可以将任何值转换到0到1的区间内。这非常实用，因为我们可以规定logistic函数的输出值是0和1并预测类别值。像线性回归一样，Logistic 回归在删除与输出变量无关的属性以及非常相似的属性时效果更好。它是一个快速的学习模型，并且对于二分类问题非常有效。

三、线性判别分析（LDA）

在前面我们介绍的Logistic 回归是一种分类算法，传统上，它仅限于只有两类的分类问题。而LDA的表示非常简单直接。它由数据的统计属性构成，对每个类别进行计算。单个输入变量的 LDA包括两个，第一就是每个类别的平均值，第二就是所有类别的方差。而在线性判别分析，进行预测的方法是计算每个类别的判别值并对具备最大值的类别进行预测。该技术假设数据呈高斯分布，因此最好预先从数据中删除异常值。这是处理分类预测建模问题的一种简单而强大的方法。

四、决策树

决策树是预测建模机器学习的一种重要算法。决策树模型的表示是一个二叉树。这是算法和数据结构中的二叉树，没什么特别的。每个节点代表一个单独的输入变量x和该变量上的一个分割点。而决策树的叶节点包含一个用于预测的输出变量y。通过遍历该树的分割点，直到到达一个叶节点并输出该节点的类别值就可以作出预测。当然决策树的有点就是决策树学习速度和预测速度都很快。它们还可以解决大量问题，并且不需要对数据做特别准备。

五、朴素贝叶斯

其实朴素贝叶斯是一个简单但是很强大的预测建模算法。而这个模型由两种概率组成，这两种概率都可以直接从训练数据中计算出来。第一种就是每个类别的概率，第二种就是给定每个 x 的值，每个类别的条件概率。一旦计算出来，概率模型可用于使用贝叶斯定理对新数据进行预测。当我们的数据是实值时，通常假设一个高斯分布，这样我们可以简单的估计这些概率。而朴素贝叶斯之所以是朴素的，是因为它假设每个输入变量是独立的。这是一个强大的假设，真实的数据并非如此，但是，该技术在大量复杂问题上非常有用。所以说，朴素贝叶斯是一个十分实用的功能。

六、K近邻算法

K近邻算法简称KNN算法，KNN 算法非常简单且有效。KNN的模型表示是整个训练数据集。KNN算法在整个训练集中搜索K个最相似实例（近邻）并汇总这K个实例的输出变量，以预测新数据点。对于回归问题，这可能是平均输出变量，对于分类问题，这可能是众数类别值。而其中的诀窍在于如何确定数据实例间的相似性。如果属性的度量单位相同，那么最简单的技术是使用欧几里得距离，我们可以根据每个输入变量之间的差值直接计算出来其数值。当然，KNN需要大量内存或空间来存储所有数据，但是只有在需要预测时才执行计算。我们还可以随时更新和管理训练实例，以保持预测的准确性。

七、Boosting 和 AdaBoost

首先，Boosting 是一种集成技术，它试图集成一些弱分类器来创建一个强分类器。这通过从训练数据中构建一个模型，然后创建第二个模型来尝试纠正第一个模型的错误来完成。一直添加模型直到能够完美预测训练集，或添加的模型数量已经达到最大数量。而AdaBoost 是第一个为二分类开发的真正成功的 boosting 算法。这是理解 boosting 的最佳起点。现代 boosting 方法建立在 AdaBoost 之上，最显着的是随机梯度提升。当然，AdaBoost 与短决策树一起使用。在第一个决策树创建之后，利用每个训练实例上树的性能来衡量下一个决策树应该对每个训练实例付出多少注意力。难以预测的训练数据被分配更多权重，而容易预测的数据分配的权重较少。依次创建模型，每一个模型在训练实例上更新权重，影响序列中下一个决策树的学习。在所有决策树建立之后，对新数据进行预测，并且通过每个决策树在训练数据上的精确度评估其性能。所以说，由于在纠正算法错误上投入了太多注意力，所以具备已删除异常值的干净数据十分重要。

八、学习向量量化算法（简称 LVQ）

学习向量量化也是机器学习其中的一个算法。可能大家不知道的是，K近邻算法的一个缺点是我们需要遍历整个训练数据集。学习向量量化算法（简称 LVQ）是一种人工神经网络算法，它允许你选择训练实例的数量，并精确地学习这些实例应该是什么样的。而学习向量量化的表示是码本向量的集合。这些是在开始时随机选择的，并逐渐调整以在学习算法的多次迭代中最好地总结训练数据集。在学习之后，码本向量可用于预测。最相似的近邻通过计算每个码本向量和新数据实例之间的距离找到。然后返回最佳匹配单元的类别值或作为预测。如果大家重新调整数据，使其具有相同的范围，就可以获得最佳结果。当然，如果大家发现KNN在大家数据集上达到很好的结果，请尝试用LVQ减少存储整个训练数据集的内存要求

㈢ 机器学习算法的定义或者概念是什么

机器学习跟传统编程不一样
机器学习是通过数据来调整模型精度，达到能解决问题的程度
所以核心是用数据来调模型
算法就是模型的一种说法

㈣ 机器学习有哪些算法

1. 线性回归
在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。
2. Logistic 回归
Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。
3. 线性判别分析
Logistic 回归是一种传统的分类算法，它的使用场景仅限于二分类问题。如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法（LDA）是首选的线性分类技术。
4.分类和回归树
决策树是一类重要的机器学习预测建模算法。
5. 朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一种简单而强大的预测建模算法。
6. K 最近邻算法
K 最近邻（KNN）算法是非常简单而有效的。KNN 的模型表示就是整个训练数据集。
7. 学习向量量化
KNN 算法的一个缺点是，你需要处理整个训练数据集。
8. 支持向量机
支持向量机（SVM）可能是目前最流行、被讨论地最多的机器学习算法之一。
9. 袋装法和随机森林
随机森林是最流行也最强大的机器学习算法之一，它是一种集成机器学习算法。

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㈤ 从小白到机器学习算法工程师，我做了哪些准备

机器学习方面的面试主要分成三个部分： 1. 算法和理论基础 2. 工程实现能力与编码水平 3. 业务理解和思考深度 1. 理论方面，我推荐最经典的一本书《统计学习方法》，这书可能不是最全的，但是讲得最精髓，薄薄一本，适合面试前突击准备。 我认为一些要点是： 统计学习的核心步骤：模型、策略、算法，你应当对logistic、SVM、决策树、KNN及各种聚类方法有深刻的理解。能够随手写出这些算法的核心递归步的伪代码以及他们优化的函数表达式和对偶问题形式。 非统计学习我不太懂，做过复杂网络，但是这个比较深，面试可能很难考到。 数学知识方面，你应当深刻理解矩阵的各种变换，尤其是特征值相关的知识。 算法方面：你应当深刻理解常用的优化方法：梯度下降、牛顿法、各种随机搜索算法（基因、蚁群等等），深刻理解的意思是你要知道梯度下降是用平面来逼近局部，牛顿法是用曲面逼近局部等等。 2. 工程实现能力与编码水平 机器学习从工程实现一般来讲都是某种数据结构上的搜索问题。 你应当深刻理解在1中列出的各种算法对应应该采用的数据结构和对应的搜索方法。比如KNN对应的KD树、如何给图结构设计数据结构？如何将算法map-red化等等。 一般来说要么你会写C，而且会用MPI，要么你懂Hadoop，工程上基本都是在这两个平台实现。实在不济你也学个python吧。 3. 非常令人失望地告诉你尽管机器学习主要会考察1和2 但是实际工作中，算法的先进性对真正业务结果的影响，大概不到30%。当然算法必须要足够快，离线算法最好能在4小时内完成，实时算法我没搞过，要求大概更高。 机器学习大多数场景是搜索、广告、垃圾过滤、安全、推荐系统等等。对业务有深刻的理解对你做出来的系统的结果影响超过70%。这里你没做过实际的项目，是完全不可能有任何体会的，我做过一个推荐系统，没有什么算法上的高大上的改进，主要是业务逻辑的创新，直接就提高了很明显的一个CTR（具体数目不太方便透露，总之很明显就是了）。如果你做过实际的项目，一定要主动说出来，主动让面试官知道，这才是最大最大的加分项目。 最后举个例子，阿里内部机器学习挑战赛，无数碾压答主10000倍的大神参赛。最后冠军没有用任何高大上的算法而是基于对数据和业务的深刻理解和极其细致的特征调优利用非常基本的一个算法夺冠。所以啥都不如真正的实操撸几个生产项目啊。

㈥ 机器学习算法有哪些，最常用是哪些几种，有什么优点

楼主肯定对机器学习了解不多才会提这种问题。这问题专业程度看起来和“机器学习工程师”这词汇一样。
机器学习，基础的PCA模型理论，贝叶斯，boost,Adaboost,
模式识别中的各种特征，诸如Hog，Haar,SIFT等
深度学习里的DBN，CNN，BP，RBM等等。
非专业出身，只是略懂一点。

没有常用的，只是针对需求有具体的设计，或者需要自己全新设计一个合适的算法，现在最热门的算是CNN(convolutional neural networks)卷积神经网络了。
优点:不需要训练获取特征，在学习过程中自动提取图像中的特征，免去了常规方法中，大量训练样本的时间。在样本足够大的情况下，能够得到非常精确的识别结果。一般都能95%+的正确率。
缺点：硬件要求高，CUDA的并行框架算是用的很火的了。但是一般的台式机跑一个Demo花费的时间长资源占用高。不过这也是这块算法的通病。

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书名：白话机器学习算法

作者：[新加坡] 黄莉婷

译者：武传海

豆瓣评分：6.8

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2019-2

页数：128

内容简介：

与使用数学语言或计算机编程语言讲解算法的书不同，本书另辟蹊径，用通俗易懂的人类语言以及大量有趣的示例和插图讲解10多种前沿的机器学习算法。内容涵盖k均值聚类、主成分分析、关联规则、社会网络分析等无监督学习算法，以及回归分析、k最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等监督学习算法，并概述强化学习算法的思想。任何对机器学习和数据科学怀有好奇心的人都可以通过本书构建知识体系。

作者简介：

黄莉婷（Annalyn Ng），高级数据分析师，剑桥大学心理测量中心硕士，曾受邀在迪士尼研究中心研究客户行为科学，并通过数据挖掘技术帮助三星和雅虎等公司制定营销和人员招聘等方面的策略。

苏川集（Kenneth Soo），斯坦福大学统计学硕士，华威大学高材生，曾从事网络随机故障下应用程序的双目标稳健优化研究，善于用通俗的语言介绍数据科学。

㈧ 机器学习的算法和普通《算法导论》里的算法有什么本质上的异同

作者：董可人
链接：http://www.hu.com/question/24976006/answer/29682806
来源：知乎
着作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

算法导论里的算法本质上是对有精确解的问题，如何更有效率地求得这个解。这个效率可以是计算时间更短，也可以是计算过程所需要的空间更少。

一个简单的例子是，给定一个乱序数组，如何快速的将其按从小到大的顺序重新排列，或者找到其中的中位数。这些问题都有确定且唯一的答案，一般都会有一个笨方法（穷举或遍历），只要一步一步来就可以解，所谓算法只是如何精简步骤，更快更省事地找到这个解。这些算法处理的数据也都是结构简洁且干净的类型，比如数组，二叉树，图之类的数据结构。数据规模对于这些算法而言，影响的是计算所需的时间和空间，不会因为规模改变而影响算法本身的逻辑以及计算的结果。

机器学习要解决的问题一般没有精确解，也不能用穷举或遍历这种步骤明确的方法找到解，而且需要强调的是“学习”这个属性，即希望算法本身能够根据给定的数据或计算环境的改变而动态的发现新的规律，甚至改变算法程序的逻辑和行为。

举例来说，可以是把一千份文档归类到不同的几个类别里。最简单的可以是给定几个类别，比如新闻，小说，诗歌等，算法来根据文章内容自动划分到对应的类别里。这里可以看出这个问题即使让人做，也有很多模糊不能确定的地方，比如一篇法制晚报上的犯罪纪实是应该划到新闻，还是小说呢？或者说一篇长诗比如荷马史诗是应该归在小说还是诗歌呢？机器学习算法想要解决的，就是根据从文章内容里找到的规律，来自动的给出一个划分。而不同算法可以给出不同的解，这些解都可以是“正确”的，所以一般还需要人为设计一个评判标准来决定孰优孰劣。

也可以不事先给定类别，而是让算法自己去发现文章中的规律，把相似度高的文章划分到一起。这样不同的算法可能给出不同数量的类别划分，可能是三个，四个，或者五个，也都可以是“正确”的划分。甚至什么是“相似度”，不同算法也可以给出不同解释，可以是名词动词形容词的词频及比例，也可以是句子的语法结构等。

更进一步的，你可能还希望这个算法能够用来判断一份新的文档的类别。而输入的新文档越多，也会进一步扩大初始数据集的规模，规模变大以后，原来数据中不明显的规律可能就变明显了。比如说原来一千份文档中只有一篇议论文，可能大多算法都无法把它单独划出一个类别，但当你持续输入一百份议论文后，数据中议论文的比例就变成了101/1100，差不多10%，这时候算法就应该划分出单独的议论文类别。在这个意义上，数据本身也对算法有很大的影响，这也是和算法导论中的算法的一个本质区别。

技术上说，算法导论中的算法关注点在数据结构和计算复杂度，属于离散数学的一个分支，不涉及微积分等高等数学概念。机器学习的算法本身是基于概率，统计和优化（optimization）等理论和技术，从这个角度上说给人感觉更“数学”一点。

在具体的实现细节上，机器学习的算法会大量应用算法导论中的技术来改进计算效率。但需要强调这仅仅是对底层实现来说，在算法本身的逻辑上，二者没有太多联系。换句话说，算法导论中的技术可以帮助你写出更快的程序来运行机器学习算法，但是这对机器学习要解决的问题本身是没有什么帮助的。熟练使用二叉树散列表，准确估算一个图算法的复杂度，都没有任何可能帮助你猜到在女朋友过生日时送什么礼物最好（使用了机器学习算法的淘宝君却很可能知道！）。因此不要把它们看成是搭积木拼构件的关系。

最后，如果以上解释仍然让你费解，那么还有一个更通俗的解释：算法导论是教你如何数数，而机器学习基本上相当于星座算命。一个很机械，一个靠忽悠，差不多就是这样吧。
具体分析见链接：http://www.hu.com/question/24976006

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书名：白话机器学习算法

作者：[新加坡] 黄莉婷

译者：武传海

豆瓣评分：6.8

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2019-2

页数：128

内容简介：

与使用数学语言或计算机编程语言讲解算法的书不同，本书另辟蹊径，用通俗易懂的人类语言以及大量有趣的示例和插图讲解10多种前沿的机器学习算法。内容涵盖k均值聚类、主成分分析、关联规则、社会网络分析等无监督学习算法，以及回归分析、k最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等监督学习算法，并概述强化学习算法的思想。任何对机器学习和数据科学怀有好奇心的人都可以通过本书构建知识体系。

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