常用的机器学习算法

目录

• 有哪些常用的机器学习算法？
• 人工智能常用的算法有哪些
• 机器学习算法开发全攻略：从起点到部署，一网打尽！

有哪些常用的机器学习算法？

机器学习中常用的方法有：

• 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。
• 演绎学习
• 类比学习：典型的类比学习有案例(范例)学习。
• 分析学习：典型的分析学习有解释学习、宏操作学习。

扩展资料：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。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：要利用一种变换将空间高维化，当然这种变换是非线性的，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。支持向量机应用于废品邮件识别，人脸识别等多种分类问题。

人工智能常用的算法有哪些

人工智能常用的算法有： 线性回归 逻辑回归 决策树 朴素贝叶斯 支持向量机

1、线性回归

线性回归（LinearRegression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x值）和数值结果（y值）。然后就可以用这条线来预测未来的值。

2、逻辑回归

逻辑回归（Logisticregression）与线性回归类似，但逻辑回归的结果只能有两个的值。如果说线性回归是在预测一个开放的数值，那逻辑回归更像是做一道是或不是的判断题。逻辑函数中Y值的范围从0到1，是一个概率值。逻辑函数通常呈S型，曲线把图表分成两块区域，因此适合用于分类任务。

3、决策树

如果说线性和逻辑回归都是把任务在一个回合内结束，那么决策树（DecisionTrees）就是一个多步走的动作，它同样用于回归和分类任务中，不过场景通常更复杂且具体。

4、朴素贝叶斯

朴素贝叶斯（NaiveBayes）是基于贝叶斯定理，即两个条件关系之间。它测量每个类的概率，每个类的条件概率给出x的值。这个算法用于分类问题，得到一个二进制是/非的结果。

5、支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种用于分类问题的监督算法。支持向量机试图在数据点之间绘制两条线，它们之间的边距最大。为此，我们将数据项绘制为n维空间中的点，其中，n是输入特征的数量。在此基础上，支持向量机找到一个最优边界，称为超平面（Hyperplane）。

机器学习算法开发全攻略：从起点到部署，一网打尽！

机器学习算法开发是一个循序渐进的过程，涉及多个步骤，从数据收集和准备到模型训练和部署。以下是一个全面的机器学习算法开发指南，涵盖从起点到部署的每个步骤：

1. 确定问题：识别您要解决的业务问题，并确定机器学习是否是一种合适的解决方案。
2. 收集数据：收集与业务问题相关的、相关且高质量的数据。确保数据是干净的、准确的并且没有偏差。
3. 准备数据：对数据进行预处理，包括清理、转换和特征工程。将数据分割为训练、验证和测试集。
4. 选择算法：根据您的业务问题和数据类型选择合适的机器学习算法。考虑不同的算法类型，例如监督学习、无监督学习和强化学习。
5. 训练模型：使用训练数据集训练机器学习模型。调整模型超参数以优化其性能。
6. 评估模型：使用验证数据集评估训练模型的性能。使用指标，例如准确度、召回率和精确度，来度量模型的性能。
7. 调整模型：根据评估结果调整模型。这可能涉及调整超参数、添加或删除特征、使用不同的算法等。
8. 部署模型：一旦模型被训练并评估，将其部署到生产环境中。考虑部署选项，例如云平台、边缘设备或本地服务器。
9. 监控模型：部署后监控模型的性能。确保模型在随时间推移时继续以最佳性能运行。
10. 维护模型：随着新数据的出现，维护模型并进行定期更新。这可能涉及重新训练模型或调整超参数。

总结

机器学习算法是人工智能和机器学习领域的基础。有多种机器学习算法可用于解决各种问题，包括分类、回归、聚类和异常检测。通过遵循本指南中的步骤，您可以开发和部署机器学习算法以解决业务问题并获得有价值的见解。