人工智能和機器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為近些年相當火熱的話題，同時人工智能技術(shù)也在很多領(lǐng)域進行著深入的應(yīng)用，取得了不錯的效果和成績。那么對于人工智能和機器學(xué)習(xí)來說，我們一方面驚嘆它給我們所帶來的驚喜之外，不妨也可以探索一下在這些高端應(yīng)用背后的一些技術(shù)細節(jié)。

人工智能和機器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為近些年相當火熱的話題，同時人工智能技術(shù)也在很多領(lǐng)域進行著深入的應(yīng)用，取得了不錯的效果和成績。那么對于人工智能和機器學(xué)習(xí)來說，我們一方面驚嘆它給我們所帶來的驚喜之外，不妨也可以探索一下在這些高端應(yīng)用背后的一些技術(shù)細節(jié)。

對于人工智能來說，重中之重?zé)o疑是算法，對于企業(yè)來說，尤其是人工智能和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的企業(yè)，究竟掌握多少算法以及數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，是推動和影響未來企業(yè)業(yè)務(wù)向前推進的重要參考標準。本期筆者就和大家來聊一聊在機器學(xué)習(xí)背后我們不得不必須了解的那些算法。

決策樹式

不僅只有在企業(yè)組織架構(gòu)管理當中采用決策樹的方式，在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域決策樹同樣也是一項重要的工具，通過使用樹狀圖或者樹狀模型來表示決策過程以及后續(xù)得到的結(jié)果，包括概率事件結(jié)果等。

很多企業(yè)用戶人為，如果從商業(yè)角度出發(fā)，決策樹的算法應(yīng)用能夠通過盡可能少的非判斷問題去預(yù)測正確決策的概率，這種方式是一種更加系統(tǒng)性、決策性的理論得出來源。

最小平方回歸

這個算法在統(tǒng)計學(xué)當中進行了比較廣泛的應(yīng)用，所謂最小平方回歸也就是秋線性回歸的一種方法，用戶可以把線性回歸想成是用一條直線擬合若干個點。擬合的方法有許多種，最小平方的策略相當于你畫一條直線，然后計算每個點到直線的垂直距離，最后把各個距離求和，最佳擬合的直線就是距離和最小的那一條。

邏輯回歸

邏輯回歸是一種強大的統(tǒng)計建模方式，這種算法通過一個或者多個解釋性變量對二值輸出結(jié)果建模。它用邏輯斯蒂函數(shù)估計概率值，以此衡量分類依賴變量和一個或多個獨立的變量之間的關(guān)系，這屬于累積的邏輯斯蒂分布。

支持向量機

支持向量機是一種二分類算法。在N維空間中給定兩類點，支持向量機生成一個（N－1）維的超平面將這些點分為兩類。舉個例子，比如在紙上有兩類線性可分的點。支持向量機會尋找一條直線將這兩類點區(qū)分開來，并且與這些點的距離都盡可能遠。

通過這種算法方式的應(yīng)用能夠解決在機器學(xué)習(xí)過程當中有關(guān)一些大規(guī)模問題包括人體部位識別、大規(guī)模圖像分類等很多方面的應(yīng)用。

集成方法

集成方法是先構(gòu)建一組分類器，然后用各個分類器帶權(quán)重的投票來預(yù)測新數(shù)據(jù)的算法。最初的集成方法是貝葉斯平均，但最新的算法包括誤差糾正輸出編碼和提升算法。

主成分分析

這種歸類于統(tǒng)計學(xué)的算法基礎(chǔ)能夠正交變換把一組可能存在相關(guān)性的變量轉(zhuǎn)換為一組線性不相關(guān)的變量，轉(zhuǎn)換后的這組變量叫主成分。主成分分析的一些實際應(yīng)用包括數(shù)據(jù)壓縮，簡化數(shù)據(jù)表示，數(shù)據(jù)可視化等。值得一提的是需要領(lǐng)域知識來判斷是否適合使用主成分分析算法。

獨立成分分析

獨立成分分析是一種利用統(tǒng)計原理進行計算來揭示隨機變量、測量值或者信號背后的隱藏因素的方法。獨立成分分析算法給所觀察到的多變量數(shù)據(jù)定義了一個生成模型，通常這些變量是大批量的樣本。在該模型中，數(shù)據(jù)變量被假定為一些未知的潛變量的線性混合，而且混合系統(tǒng)也未知。