机器学习算法与数据特征

A. 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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B. 常用机器学习方法有哪些

机器学习中常用的方法有：

(1) 归纳学习

符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。

函数归纳学习(发现学习)：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。

(2) 演绎学习

(3) 类比学习：典型的类比学习有案例(范例)学习。

(4) 分析学习：典型的分析学习有解释学习、宏操作学习。

(2)机器学习算法与数据特征扩展阅读：

机器学习常见算法：

1、决策树算法

决策树及其变种是一类将输入空间分成不同的区域，每个区域有独立参数的算法。决策树算法充分利用了树形模型，根节点到一个叶子节点是一条分类的路径规则，每个叶子节点象征一个判断类别。先将样本分成不同的子集，再进行分割递推，直至每个子集得到同类型的样本，从根节点开始测试，到子树再到叶子节点，即可得出预测类别。此方法的特点是结构简单、处理数据效率较高。

2、朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法是一种分类算法。它不是单一算法，而是一系列算法，它们都有一个共同的原则，即被分类的每个特征都与任何其他特征的值无关。朴素贝叶斯分类器认为这些“特征”中的每一个都独立地贡献概率，而不管特征之间的任何相关性。然而，特征并不总是独立的，这通常被视为朴素贝叶斯算法的缺点。简而言之，朴素贝叶斯算法允许我们使用概率给出一组特征来预测一个类。与其他常见的分类方法相比，朴素贝叶斯算法需要的训练很少。在进行预测之前必须完成的唯一工作是找到特征的个体概率分布的参数，这通常可以快速且确定地完成。这意味着即使对于高维数据点或大量数据点，朴素贝叶斯分类器也可以表现良好。

3、支持向量机算法

基本思想可概括如下：首先，要利用一种变换将空间高维化，当然这种变换是非线性的，然后，在新的复杂空间取最优线性分类表面。由此种方式获得的分类函数在形式上类似于神经网络算法。支持向量机是统计学习领域中一个代表性算法，但它与传统方式的思维方法很不同，输入空间、提高维度从而将问题简短化，使问题归结为线性可分的经典解问题。支持向量机应用于垃圾邮件识别，人脸识别等多种分类问题。

C. 机器学习算法和深度学习的区别

一、指代不同

1、机器学习算法：是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

2、深度学习：是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标人工智能。

二、学习过程不同

1、机器学习算法：学习系统的基本结构。环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。

2、深度学习：通过设计建立适量的神经元计算节点和多层运算层次结构，选择合适的输人层和输出层，通过网络的学习和调优，建立起从输入到输出的函数关系，虽然不能100%找到输入与输出的函数关系，但是可以尽可能的逼近现实的关联关系。

三、应用不同

1、机器学习算法：：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。

2、深度学习：计算机视觉、语音识别、自然语言处理等其他领域。

D. 机器学习的要素是什么

我们在深入学习人工智能的时候会走进一个新世界，而这个新世界被称为机器学习。当然，机器学习也被称为人工智能的核心。正是由于这个原因，机器学习逐渐被大家所关注，那么大家知道不知道机器学习的要素是什么呢？下面我们就给大家介绍一下这个问题。

首先，机器学习的三要素简单来说就是模型、策略和算法。那么具体是什么意思呢？模型其实就是机器学习训练的过程中所要学习的条件概率分布或者决策函数。而策略就是使用一种什么样的评价，度量模型训练过程中的学习好坏的方法，同时根据这个方法去实施的调整模型的参数，以期望训练的模型将来对未知的数据具有最好的预测准确度。机器学习中的算法是指模型的具体计算方法。它基于训练数据集，根据学习策略，从假设空间中选择最优模型，最后考虑用什么样的计算方法去求解这个最优模型。

在机器学习界流行的一句话：数据和特征决定了机器学习算法的上界，而模型和算法只是逼近这个上界而已。这说明了一个事实，那就是不过我们的机器学习算法模型的识别效果多么准确，如果没有好的特征的话，也等于做无用功。也就是说，数据和特征确定了以后，算法最好能做到怎么样基本上已经确定了。此时好与坏算法的差别可能就在于谁更接近基于这个数据和特征的效果上限。

而机器学习中也有经验风险与结构风险，在这两种风险中，实际上在真正的常见算法的实现过程中使用的原则是结构风险最小。其中最小化损失函数对应的参数 θ 就叫做经验风险最小化。该策略认为经验风险最小的模型就是最优的模型，也就是minf∈F1NN∑i=1L(yi,f(xi))。在这个式子中，F是假设空间。统计学中的极大似然估计就是经验风险最小化的一个典型的例子。当模型是条件概率分布，损失函数是对数损失函数时，经验风险最小化与极大似然估计等价。虽然在样本数量足够大的情况下，经验风险最小化求解出来的模型能够取得不错的预测效果，但是当训练数据集也就是样本容量比较小时，基于经验风险最小化训练出来的模型往往容易过拟合。

在这篇文章中我们给大家介绍了关于机器学习要素的相关知识，在这篇文章中相信大家已经知道了机器学习的相关知识，希望这篇文章能够更好的帮助大家。

E. 数据挖掘，特征选择算法，机器学习的区别

机器学习（machine learning）是一个大的研究方向，其中特种选择（feature selection）和数据挖掘（data mining）都是机器学习下面的一个小分支，小研究方向。
特征选择一般用于分类，找到最好的特征进行分类。
数据挖掘的目的是用算法提取数据中的重要信息，比如聚类、频繁项集、分类……

F. 机器学习有几种算法

1. 线性回归

工作原理：该算法可以按其权重可视化。但问题是，当你无法真正衡量它时，必须通过观察其高度和宽度来做一些猜测。通过这种可视化的分析，可以获取一个结果。

2. 逻辑回归

根据一组独立变量，估计离散值。它通过将数据匹配到logit函数来帮助预测事件。

3. 决策树

利用监督学习算法对问题进行分类。决策树是一种支持工具，它使用树状图来决定决策或可能的后果、机会事件结果、资源成本和实用程序。根据独立变量，将其划分为两个或多个同构集。

4. 支持向量机(SVM)

基本原理(以二维数据为例)：如果训练数据是分布在二维平面上的点，它们按照其分类聚集在不同的区域。基于分类边界的分类算法的目标是，通过训练，找到这些分类之间的边界(直线的――称为线性划分，曲线的――称为非线性划分)。对于多维数据(如N维)，可以将它们视为N维空间中的点，而分类边界就是N维空间中的面，称为超面(超面比N维空间少一维)。线性分类器使用超平面类型的边界，非线性分类器使用超曲面。

5. 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯认为每个特征都是独立于另一个特征的。即使在计算结果的概率时，它也会考虑每一个单独的关系。

它不仅易于使用，而且能有效地使用大量的数据集，甚至超过了高度复杂的分类系统。

6. KNN(K -最近邻)

该算法适用于分类和回归问题。在数据科学行业中，它更常用来解决分类问题。

这个简单的算法能够存储所有可用的案例，并通过对其k近邻的多数投票来对任何新事件进行分类。然后将事件分配给与之匹配最多的类。一个距离函数执行这个测量过程。

7. k – 均值

这种无监督算法用于解决聚类问题。数据集以这样一种方式列在一个特定数量的集群中：所有数据点都是同质的，并且与其他集群中的数据是异构的。

8. 随机森林

利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种分类器被称为随机森林。为了根据其特性来分类一个新对象，每棵决策树都被排序和分类，然后决策树投票给一个特定的类，那些拥有最多选票的被森林所选择。

9. 降维算法

在存储和分析大量数据时，识别多个模式和变量是具有挑战性的。维数简化算法，如决策树、因子分析、缺失值比、随机森林等，有助于寻找相关数据。

10. 梯度提高和算法

这些算法是在处理大量数据，以作出准确和快速的预测时使用的boosting算法。boosting是一种组合学习算法，它结合了几种基本估计量的预测能力，以提高效力和功率。

综上所述，它将所有弱或平均预测因子组合成一个强预测器。

G. 初学者如何选择合适的机器学习算法（附算法

如何为分类问题选择合适的机器学习算法 若要达到一定的准确率，需要尝试各种各样的分类器，并通过交叉验证选择最好的一个。但是，如果你只是为你的问题寻找一个“足够好”的算法或者一个起点，以下准则有利于选择合适的分类器：你的训练集有多大？如果训练集很小，那么高偏差/低方差分类器（如朴素贝叶斯分类器）要优于低偏差/高方差分类器（如k近邻分类器），因为后者容易过拟合。然而，随着训练集的增大，低偏差/高方差分类器将开始胜出（它们具有较低的渐近误差），因为高偏差分类器不足以提供准确的模型。这可以认为这是生成模型与判别模型的区别。一些特定算法比较朴素贝叶斯优点：简单；如果朴素贝叶斯（NB）条件独立性假设成立，相比于逻辑回归这类的判别模型，朴素贝叶斯分类器将收敛得更快，所以你只需要较小的训练集。而且，即使NB假设不成立，朴素贝叶斯分类器在实践方面仍然表现很好。如果想得到简单快捷的执行效果，这将是个好的选择。缺点：不能学习特征之间的相互作用（比如，它不能学习出：虽然你喜欢布拉德·皮特和汤姆·克鲁斯的电影，但却不喜欢他们一起合作的电影）。逻辑回归优点：有许多正则化模型的方法，不需要像在朴素贝叶斯分类器中那样担心特征间的相互关联性。与决策树和支持向量机 不同，有一个很好的概率解释，并能容易地更新模型来吸收新数据（使用一个在线梯度下降方法）。如果你想要一个概率框架（比如，简单地调整分类阈值，说出什么时候是不太确定的，或者获得置信区间），或你期望未来接收更多想要快速并入模型中的训练数据，就选择逻辑回归。决策树优点：易于说明和解释，很容易地处理特征间的相互作用，并且是非参数化的，不用担心异常值或者数据是否线性可分（比如，决策树可以很容易地某特征x的低端是类A，中间是类B，然后高端又是类A的情况）。缺点：1）不支持在线学习，当有新样本时需要重建决策树。2）容易过拟合，但这也正是诸如随机森林（或提高树）之类的集成方法的切入点。另外，随机森林适用于很多分类问题（通常略优于支持向量机）---快速并且可扩展，不像支持向量机那样调一堆参数。随机森林正渐渐开始偷走它的“王冠”。 SVMs 优点：高准确率，为过拟合提供了好的理论保证；即使数据在基础特征空间线性不可分，只要选定一个恰当的核函数，仍然能够取得很好的分类效果。它们在超高维空间是常态的文本分类问题中尤其受欢迎。然而，它们内存消耗大，难于解释，运行和调参 复杂，尽管如此，更好的数据往往胜过更好的算法，设计好的特征非常重要。如果有一个庞大数据集，这时使用哪种分类算法在分类性能方面可能并不要紧；因此，要基于速度和易用性选择算法。