前言

機器學(xué)習(xí)起源于人工智能，可以賦予計算機以傳統(tǒng)編程所無法實現(xiàn)的能力，比如飛行器的自動駕駛、人臉識別、計算機視覺和數(shù)據(jù)挖掘等。

機器學(xué)習(xí)的算法很多。很多時候困惑人們的是，很多算法是一類算法，而有些算法又是從其他算法中延伸出來的。這里，我們從兩個方面來給大家介紹，第一個方面是學(xué)習(xí)的方式，第二個方面是算法的類似性。

學(xué)習(xí)方式

將算法按照學(xué)習(xí)方式分類可以讓人們在建模和算法選擇的時候考慮能根據(jù)輸入數(shù)據(jù)來選擇最合適的算法來獲得最好的結(jié)果。

監(jiān)督學(xué)習(xí)

 

在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，輸入數(shù)據(jù)被稱為“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”，每組訓(xùn)練數(shù)據(jù)有一個明確的類標(biāo)。在建立預(yù)測模型的時候，監(jiān)督學(xué)習(xí)建立一個學(xué)習(xí)過程，將預(yù)測結(jié)果與“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”的實際結(jié)果進行比較，不斷的調(diào)整預(yù)測模型，直到模型的預(yù)測結(jié)果達到一個預(yù)期的準(zhǔn)確率。

監(jiān)督式學(xué)習(xí)的常見應(yīng)用場景如分類問題和回歸問題。常見算法有Linear Regression，LogisTIc Regression，Neural Network，SVMs。

非監(jiān)督學(xué)習(xí)

 

在非監(jiān)督學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)并未被特別標(biāo)識，學(xué)習(xí)模型是為了推斷出數(shù)據(jù)的一些內(nèi)在結(jié)構(gòu)。

常見的應(yīng)用場景包括關(guān)聯(lián)規(guī)則的學(xué)習(xí)以及聚類等。常見算法包括K-means Clustering ，Principal Component Analysis和Anomaly DetecTIon。

半監(jiān)督學(xué)習(xí)

 

在此學(xué)習(xí)方式下，輸入數(shù)據(jù)部分被標(biāo)識，部分沒有被標(biāo)識，這種學(xué)習(xí)模型可以用來進行預(yù)測，但是模型首先需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)以便合理的組織數(shù)據(jù)來進行預(yù)測。應(yīng)用場景包括分類和回歸，算法包括一些對常用監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法的延伸，這些算法首先試圖對未標(biāo)識數(shù)據(jù)進行建模，在此基礎(chǔ)上再對標(biāo)識的數(shù)據(jù)進行預(yù)測。如圖論推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量機（Laplacian SVM.）等。

強化學(xué)習(xí)

 

在強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）中，輸入數(shù)據(jù)作為對模型的反饋，不像監(jiān)督模型那樣，輸入數(shù)據(jù)僅僅是作為一個檢查模型對錯的方式。在強化學(xué)習(xí)中，輸入數(shù)據(jù)直接反饋到模型，模型必須對此立刻作出調(diào)整。常見的應(yīng)用場景包括動態(tài)系統(tǒng)以及機器人控制等。常見算法包括Q-Learning以及時間差學(xué)習(xí)（Temporal difference learning）。

在企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的場景下， 人們最常用的可能就是監(jiān)督式學(xué)習(xí)和非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的模型。 在圖像識別等領(lǐng)域，由于存在大量的非標(biāo)識的數(shù)據(jù)和少量的可標(biāo)識數(shù)據(jù)， 目前半監(jiān)督式學(xué)習(xí)是一個很熱的話題。 而強化學(xué)習(xí)更多的應(yīng)用在機器人控制及其他需要進行系統(tǒng)控制的領(lǐng)域。

算法類似性 回歸算法

 

回歸算法是試圖采用對誤差的衡量來探索變量之間的關(guān)系的一類算法?；貧w算法是統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)的利器。在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，人們說起回歸，有時候是指一類問題，有時候是指一類算法，這一點常常會使初學(xué)者有所困惑。常見的回歸算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），邏輯回歸（LogisTIc Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應(yīng)回歸樣條（MulTIvariate Adaptive Regression Splines）以及本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）。

基于核的算法

 

基于核的算法中最著名的莫過于支持向量機（SVM）了。 基于核的算法把輸入數(shù)據(jù)映射到一個高階的向量空間， 在這些高階向量空間里， 有些分類或者回歸問題能夠更容易的解決。 常見的基于核的算法包括：支持向量機（Support Vector Machine， SVM）， 徑向基函數(shù)（Radial Basis Function ，RBF）， 以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA）等。

聚類算法

 

聚類，就像回歸一樣，有時候人們描述的是一類問題，有時候描述的是一類算法。聚類算法通常按照中心點或者分層的方式對輸入數(shù)據(jù)進行歸并。所以的聚類算法都試圖找到數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，以便按照最大的共同點將數(shù)據(jù)進行歸類。常見的聚類算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）。

降維算法

 

像聚類算法一樣，降低維度算法試圖分析數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，不過降低維度算法是以非監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式試圖利用較少的信息來歸納或者解釋數(shù)據(jù)。這類算法可以用于高維數(shù)據(jù)的可視化或者用來簡化數(shù)據(jù)以便監(jiān)督式學(xué)習(xí)使用。常見的算法包括：主成份分析（Principle Component Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）。

集成學(xué)習(xí)算法

 

集成算法用一些相對較弱的學(xué)習(xí)模型獨立地就同樣的樣本進行訓(xùn)練，然后把結(jié)果整合起來進行整體預(yù)測。集成算法的主要難點在于究竟集成哪些獨立的較弱的學(xué)習(xí)模型以及如何把學(xué)習(xí)結(jié)果整合起來。這是一類非常強大的算法，同時也非常流行。常見的算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging）， AdaBoost，隨機森林（Random Forest）等。（競賽中多用到該類算法，效果較好）

基于實例的算法

 

基于實例的算法常常用來對決策問題建立模型，這樣的模型常常先選取一批樣本數(shù)據(jù)，然后根據(jù)某些近似性把新數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)進行比較。通過這種方式來尋找最佳的匹配。因此，基于實例的算法常常也被稱為“贏家通吃”學(xué)習(xí)或者“基于記憶的學(xué)習(xí)”。常見的算法包括 k-Nearest Neighbor（KNN）， 學(xué)習(xí)矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）。

決策樹學(xué)習(xí)

 

決策樹算法根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性采用樹狀結(jié)構(gòu)建立決策模型， 決策樹模型常常用來解決分類和回歸問題。常見的算法包括：分類及回歸樹（Classification And Regression Tree， CART）， ID3 （Iterative Dichotomiser 3）， C4.5， 隨機森林（Random Forest）等。

貝葉斯方法

 

貝葉斯方法算法是基于貝葉斯定理的一類算法，主要用來解決分類和回歸問題。常見算法包括：樸素貝葉斯算法，以及Bayesian Belief Network（BBN）。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一類模式匹配算法。通常用于解決分類和回歸問題。它是機器學(xué)習(xí)的一個龐大的分支。重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Perceptron Neural Network）， 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網(wǎng)絡(luò)，自組織映射（Self-Organizing Map， SOM）。（現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)就是由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展而來）

深度學(xué)習(xí)

常見的深度學(xué)習(xí)算法包括：受限波爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Network）， 堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders）。（發(fā)展至目前，最成功的當(dāng)屬CNN和LSTM。）