現(xiàn)在，讓我們來(lái)進(jìn)一步了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它是實(shí)現(xiàn)人工智能的核心。

1. 監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised Learning)

在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，我們有一組帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，其中包含了輸入和輸出的對(duì)應(yīng)關(guān)系。我們的目標(biāo)是通過(guò)訓(xùn)練模型，使其能夠根據(jù)輸入預(yù)測(cè)正確的輸出。常見(jiàn)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括線性回歸、邏輯回歸和支持向量機(jī)(SVM)等。

2. 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsupervised Learning)

與監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)沒(méi)有標(biāo)簽。我們的目標(biāo)是通過(guò)模型發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法通常用于聚類(lèi)、降維和異常檢測(cè)等任務(wù)。常見(jiàn)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括K均值聚類(lèi)、主成分分析(PCA)和異常檢測(cè)算法等。

3. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互來(lái)訓(xùn)練模型的學(xué)習(xí)方法。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，模型會(huì)根據(jù)環(huán)境的反饋來(lái)調(diào)整自己的行為，以獲得最大的獎(jiǎng)勵(lì)。這種學(xué)習(xí)方式常用于制定機(jī)器人的決策策略和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。

4. 深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)

深度學(xué)習(xí)是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。它模仿人腦神經(jīng)元之間的連接方式，通過(guò)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行計(jì)算和學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了巨大的成功。

5. 遷移學(xué)習(xí)(Transfer Learning)

遷移學(xué)習(xí)是一種將已經(jīng)訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于新任務(wù)的學(xué)習(xí)方法。通過(guò)遷移學(xué)習(xí)，我們可以利用已有模型的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，減少新任務(wù)的訓(xùn)練時(shí)間和數(shù)據(jù)需求。這種學(xué)習(xí)方式常用于數(shù)據(jù)稀缺或任務(wù)相似的情況下。

以上只是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一小部分，每種算法都有自己的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景。作為初學(xué)者，建議你從最基礎(chǔ)的算法開(kāi)始學(xué)習(xí)，逐步掌握它們的原理和實(shí)現(xiàn)方法。在實(shí)踐中，多嘗試不同的算法，并根據(jù)數(shù)據(jù)和任務(wù)的特點(diǎn)選擇最合適的算法。

1. 線性回歸

在統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，線性回歸可能是最廣為人知也最易理解的算法之一。

預(yù)測(cè)建模主要關(guān)注的是在犧牲可解釋性的情況下，盡可能最小化模型誤差或做出最準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。我們將借鑒、重用來(lái)自許多其它領(lǐng)域的算法(包括統(tǒng)計(jì)學(xué))來(lái)實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)。

線性回歸模型被表示為一個(gè)方程式，它為輸入變量找到特定的權(quán)重(即系數(shù) B)，進(jìn)而描述一條最佳擬合了輸入變量(x)和輸出變量(y)之間關(guān)系的直線。

線性回歸

例如： y = B0 + B1 * x

我們將在給定輸入值 x 的條件下預(yù)測(cè) y，線性回歸學(xué)習(xí)算法的目的是找到系數(shù) B0 和 B1 的值。

我們可以使用不同的技術(shù)來(lái)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)線性回歸模型，例如普通最小二乘法的線性代數(shù)解和梯度下降優(yōu)化。

線性回歸大約有 200 多年的歷史，并已被廣泛地研究。在使用此類(lèi)技術(shù)時(shí)，有一些很好的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則：我們可以刪除非常類(lèi)似(相關(guān))的變量，并盡可能移除數(shù)據(jù)中的噪聲。線性回歸是一種運(yùn)算速度很快的簡(jiǎn)單技術(shù)，也是一種適合初學(xué)者嘗試的經(jīng)典算法。

2. Logistic 回歸

Logistic 回歸是機(jī)器學(xué)習(xí)從統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域借鑒過(guò)來(lái)的另一種技術(shù)。它是二分類(lèi)問(wèn)題的首選方法。

像線性回歸一樣，Logistic 回歸的目的也是找到每個(gè)輸入變量的權(quán)重系數(shù)值。但不同的是，Logistic 回歸的輸出預(yù)測(cè)結(jié)果是通過(guò)一個(gè)叫作「logistic 函數(shù)」的非線性函數(shù)變換而來(lái)的。

logistic 函數(shù)的形狀看起來(lái)像一個(gè)大的「S」，它會(huì)把任何值轉(zhuǎn)換至 0-1 的區(qū)間內(nèi)。這十分有用，因?yàn)槲覀兛梢园岩粋€(gè)規(guī)則應(yīng)用于 logistic 函數(shù)的輸出，從而得到 0-1 區(qū)間內(nèi)的捕捉值(例如，將閾值設(shè)置為 0.5，則如果函數(shù)值小于 0.5，則輸出值為 1)，并預(yù)測(cè)類(lèi)別的值。

Logistic 回歸

由于模型的學(xué)習(xí)方式，Logistic 回歸的預(yù)測(cè)結(jié)果也可以用作給定數(shù)據(jù)實(shí)例屬于類(lèi) 0 或類(lèi) 1 的概率。這對(duì)于需要為預(yù)測(cè)結(jié)果提供更多理論依據(jù)的問(wèn)題非常有用。

與線性回歸類(lèi)似，當(dāng)刪除與輸出變量無(wú)關(guān)以及彼此之間非常相似(相關(guān))的屬性后，Logistic 回歸的效果更好。該模型學(xué)習(xí)速度快，對(duì)二分類(lèi)問(wèn)題十分有效。

3. 線性判別分析

Logistic 回歸是一種傳統(tǒng)的分類(lèi)算法，它的使用場(chǎng)景僅限于二分類(lèi)問(wèn)題。如果你有兩個(gè)以上的類(lèi)，那么線性判別分析算法(LDA)是首選的線性分類(lèi)技術(shù)。

LDA 的表示方法非常直接。它包含為每個(gè)類(lèi)計(jì)算的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)屬性。對(duì)于單個(gè)輸入變量而言，這些屬性包括：

每個(gè)類(lèi)的均值。

所有類(lèi)的方差。

線性判別分析

預(yù)測(cè)結(jié)果是通過(guò)計(jì)算每個(gè)類(lèi)的判別值、并將類(lèi)別預(yù)測(cè)為判別值最大的類(lèi)而得出的。該技術(shù)假設(shè)數(shù)據(jù)符合高斯分布(鐘形曲線)，因此最好預(yù)先從數(shù)據(jù)中刪除異常值。LDA 是一種簡(jiǎn)單而有效的分類(lèi)預(yù)測(cè)建模方法。

4. 分類(lèi)和回歸樹(shù)

決策樹(shù)是一類(lèi)重要的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)建模算法。

決策樹(shù)可以被表示為一棵二叉樹(shù)。這種二叉樹(shù)與算法設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的二叉樹(shù)是一樣的，沒(méi)有什么特別。每個(gè)節(jié)點(diǎn)都代表一個(gè)輸入變量(x)和一個(gè)基于該變量的分叉點(diǎn)(假設(shè)該變量是數(shù)值型的)。

決策樹(shù)

決策樹(shù)的葉子結(jié)點(diǎn)包含一個(gè)用于做出預(yù)測(cè)的輸出變量(y)。預(yù)測(cè)結(jié)果是通過(guò)在樹(shù)的各個(gè)分叉路徑上游走，直到到達(dá)一個(gè)葉子結(jié)點(diǎn)并輸出該葉子結(jié)點(diǎn)的類(lèi)別值而得出。

決策樹(shù)的學(xué)習(xí)速度很快，做出預(yù)測(cè)的速度也很快。它們?cè)诖罅繂?wèn)題中往往都很準(zhǔn)確，而且不需要為數(shù)據(jù)做任何特殊的預(yù)處理準(zhǔn)備。

5. 樸素貝葉斯

樸素貝葉斯是一種簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的預(yù)測(cè)建模算法。

該模型由兩類(lèi)可直接從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中計(jì)算出來(lái)的概率組成：1)數(shù)據(jù)屬于每一類(lèi)的概率;2)給定每個(gè) x 值，數(shù)據(jù)從屬于每個(gè)類(lèi)的條件概率。一旦這兩個(gè)概率被計(jì)算出來(lái)，就可以使用貝葉斯定理，用概率模型對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。當(dāng)你的數(shù)據(jù)是實(shí)值的時(shí)候，通常假設(shè)數(shù)據(jù)符合高斯分布(鐘形曲線)，這樣你就可以很容易地估計(jì)這些概率。

貝葉斯定理

樸素貝葉斯之所以被稱為「樸素」，是因?yàn)樗僭O(shè)每個(gè)輸入變量相互之間是獨(dú)立的。這是一種很強(qiáng)的、對(duì)于真實(shí)數(shù)據(jù)并不現(xiàn)實(shí)的假設(shè)。不過(guò)，該算法在大量的復(fù)雜問(wèn)題中十分有效。

6. K 最近鄰算法

K 最近鄰(KNN)算法是非常簡(jiǎn)單而有效的。KNN 的模型表示就是整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。這很簡(jiǎn)單吧?

對(duì)新數(shù)據(jù)點(diǎn)的預(yù)測(cè)結(jié)果是通過(guò)在整個(gè)訓(xùn)練集上搜索與該數(shù)據(jù)點(diǎn)最相似的 K 個(gè)實(shí)例(近鄰)并且總結(jié)這 K 個(gè)實(shí)例的輸出變量而得出的。對(duì)于回歸問(wèn)題來(lái)說(shuō)，預(yù)測(cè)結(jié)果可能就是輸出變量的均值;而對(duì)于分類(lèi)問(wèn)題來(lái)說(shuō)，預(yù)測(cè)結(jié)果可能是眾數(shù)(或最常見(jiàn)的)的類(lèi)的值。

關(guān)鍵之處在于如何判定數(shù)據(jù)實(shí)例之間的相似程度。如果你的數(shù)據(jù)特征尺度相同(例如，都以英寸為單位)，那么最簡(jiǎn)單的度量技術(shù)就是使用歐幾里得距離，你可以根據(jù)輸入變量之間的差異直接計(jì)算出該值。

K 最近鄰

KNN 可能需要大量的內(nèi)存或空間來(lái)存儲(chǔ)所有數(shù)據(jù)，但只有在需要預(yù)測(cè)時(shí)才實(shí)時(shí)執(zhí)行計(jì)算(或?qū)W習(xí))。隨著時(shí)間的推移，你還可以更新并管理訓(xùn)練實(shí)例，以保證預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。

使用距離或接近程度的度量方法可能會(huì)在維度非常高的情況下(有許多輸入變量)崩潰，這可能會(huì)對(duì)算法在你的問(wèn)題上的性能產(chǎn)生負(fù)面影響。這就是所謂的維數(shù)災(zāi)難。這告訴我們，應(yīng)該僅僅使用那些與預(yù)測(cè)輸出變量最相關(guān)的輸入變量。

7. 學(xué)習(xí)向量量化

KNN 算法的一個(gè)缺點(diǎn)是，你需要處理整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。而學(xué)習(xí)向量量化算法(LVQ)允許選擇所需訓(xùn)練實(shí)例數(shù)量，并確切地學(xué)習(xí)這些實(shí)例。