人工智能之机器学习常见算法.docx

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1、人工智能之机器学习常见算法标签： 人工智能机器学习算法数据分析2016-05-2215:47 19949人阅读 评论(0) 收藏 举报版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。目录(?)[+]摘要算法概述之前一直对机器学习很感兴趣,一直没时间去研究,今天刚好是周末,有时间去各大技术论坛看看,刚好看到一篇关于机器学习不错的文章,在这里就分享给大家了. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。   机器学

2、习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。 算法分析算法已经成为我们日常生活的一个重要组成部分，它们几乎出现在商业的任何领域。调查公司Gartner称这种现象为「算法化商业」，算法化商业正在改变我们经营和管理公司(应有的)的方式。现在，你可以在「算法市场」上买到这些适用于各个商业领域的多种算法。算法市场为开发者提供了包括声音和视觉处理、机器学习以及计算机视觉等领域在内的超过800种算法，这些成熟的算法帮助

3、开发者节省宝贵的时间与金钱。　　然而，算法市场上可用的算法可能并不符合你的特定需求。毕竟，你需要不同的算法来应付不同的情况，而相同的算法在不同环境也会产生不同的结果。事实上，可用的算法类型和它的执行方式是由很多不同的变量决定的。这些变量包括数据的规模和类别、应用算法的行业、用来执行的功能等多种情况。　　因此，有时购买一个现成的算法并稍作修改可能不是最佳选择。数据科学家还是应该学习最重要的算法;学习如何开发这些算法，又如何根据意图选取最合适的算法?「ThinkBigData」发布的信息图展示了12种实现不同应用目的的最重要的算法，想必这肯定

4、是每个数据科学家都喜闻乐见的。　　注：汉化信息图中的中文翻译参考了网络以及周志华老师《机器学习》一书中的名词翻译。为了不影响读者的阅读，中文、英文版信息图都附于文中。　　中文版信息图：　　 　　原英文信息图机器学习常见算法分类汇总 学习方式根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。监督式学习：在监督式学习下，

5、输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（LogisticRegression）和反向传递神经网络（BackPropagationNeuralNetwork）非监督式学习：在非监督式学习中，数据并不被特

6、别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。半监督式学习：在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法（GraphInference）或者拉普拉斯支持向量机（LaplacianSVM.）等。

7、强化学习：在这种学习模式下，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式，在强化学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。常见的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。常见算法包括Q-Learning以及时间差学习（Temporaldifferencelearning）在企业数据应用的场景下，人们最常用的可能就是监督式学习和非监督式学习的模型。在图像识别等领域，由于存在大量的非标识的数据和少量的可标识数据，目前半监督式学习是一个很热的话题。而强化学习更多的应用在机器人控制及其他需要进行

8、系统控制的领域。算法类似性根据算法的功能和形式的类似性，我们可以把算法分类，比如说基于树的算法，基于神经网络的算法等等。当然，机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。而对于有些分