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机器学习必学10个算法

xiaofei
机器学习
2024-09-27 10:36:32
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文章阐述了关于机器学习必学10个算法，以及机器学习算法的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

1、人工智能十大流行算法,通俗易懂讲明白
2、机器学习十大算法之一——决策树CART算法
3、机器学习一般常用的算法有哪些?
4、机器学习新手必看十大算法
5、有哪些常用的机器学习算法?
6、AI从业人员需要掌握的10大算法(方法)

人工智能十大流行算法,通俗易懂讲明白

1、随机森林是一种集成学习方法，基于多个决策树的投票来提高预测的准确性。在处理大量数据时，为了避免“维数灾难”，我们可以使用机器学习算法来加速训练和提高解决方案的质量。人工神经网络（ANN）是用于处理复杂机器学习任务的强大工具，由相互连接的节点（神经元）组成，每个节点都有相应的权值。

2、线性回归是最知名的机器学习算法之一，它旨在找到一条最佳拟合直线，以最小化散点图中数据点与直线的距离。逻辑回归则用于处理二元分类问题，它使用S型函数来预测输出概率。决策树是一种分而治之的算法，适用于回归和分类问题。朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，用于分类问题，通过计算各分类的概率来进行预测。

（图片来源网络，侵删）

3、又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。

机器学习十大算法之一——决策树CART算法

1、决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。

2、机器学习中的cart分类树，作为决策树的一种，具有分类和回归的双重功能。它构建过程同样包括特征选择、决策树生成和剪枝三步骤。不同于ID3和C5算法，cart树使用基尼系数作为特征选择的依据，其计算的目的是寻找划分后数据纯度提升最大的属性。

（图片来源网络，侵删）

3、实验目的：了解决策树算法的基本原理和实现方法。掌握使用cart工具生成决策树模型的方法。通过实验，分析决策树模型在不同数据集上的性能表现。学习如何调整决策树模型的参数以优化模型性能。实验要求：选择一个合适的数据集，可以是公开的数据集，也可以是自己收集的数据。

机器学习一般常用的算法有哪些?

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。 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。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。

人工智能算法包括集成算法、回归算法、贝叶斯算法等。集成算法：- 简单算法通常具有较低的复杂度和快速的速度，易于展示结果。这些算法可以单独进行训练，并将它们的预测结果结合起来，以做出更准确的总体预测。- 集成算法类似于将多个专家的意见结合起来，每个专家提供简单的算法模型，共同决策以得出结果。

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。梯度提高和演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。

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。

集成算法。简单算法一般复杂度低、速度快、易展示结果，其中的模型可以单独进行训练，并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。每种算法好像一种专家，集成就是把简单的算法组织起来，即多个专家共同决定结果。

机器学习是人工智能的重要分支，它通过算法让计算机能够从数据中学习并做出决策。在机器学习的众多算法中，以下是一些常用的类型： **线性回归**：作为统计学的基础，线性回归用于预测连续的输出值。它通过最小化预测值与实际值之间的差异来建立模型，虽然简单但效果显著。

机器学习新手必看十大算法

1、袋装法和随机森林是一种集成机器学习算法，通过自助法从数据中估计均值，或使用决策树进行预测。随机森林是随机森林的改进，引入随机性进行次优分割。Boosting是一种使用大量弱分类器创建强分类器的集成技术，AdaBoost是第一个成功为二分类问题开发的Boosting算法，使用浅层决策树进行预测。

2、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。 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。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。

3、机器学习新手必看十大算法本文介绍了机器学习新手需要了解的10大算法，包括线性回归、Logistic回归、朴素贝叶斯、K近邻算法等。在... 机器学习新手必看十大算法本文介绍了机器学习新手需要了解的 10 大算法，包括线性回归、Logistic 回归、朴素贝叶斯、K 近邻算法等。

有哪些常用的机器学习算法?

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。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。 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。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。

scikit-learn是一个广泛使用的Python机器学习库，它包含了多种常用的机器学习算法。主要有以下几种：分类算法：包括逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）、随机森林（Random Forests）、支持向量机（Support Vector Machines）等。这些算法用于对数据进行分类，预测新数据属于哪个类别。

贝叶斯算法：- 朴素贝叶斯分类是一种简单的分类算法，它通过计算给定的待分类项在不同类别下的概率，选择概率最大的类别作为其分类。

贝叶斯算法。朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。朴素贝叶斯分类分为三个阶段，根据具体情况确定特征属性，并对每个特征属性进行适当划分，形成训练样本***。