十大必须掌握的机器学习算法,你都知道了吗?

通过本篇文章可以对 ML 的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。

每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普。以后有时间再对单个算法做深入地解析。

今天的算法如下:

决策树
随机森林算法
逻辑回归
SVM
朴素贝叶斯
K 最近邻算法
K 均值算法
Adaboost 算法
神经网络
马尔可夫

1.  决策树

根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为两类,再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的,再投入新数据的时候,就可以根据这棵树上的问题,将数据划分到合适的叶子上。

2、随机森林

在源数据中随机选取数据,组成几个子集

例如,S 矩阵是源数据,有 1 - N 条数据,A、B、C 是 feature,最后一列 C 是类别;由 S 随机生成 M 个子矩阵;这 M 个子集得到 M 个决策树。

将新数据投入到这 M 个树中,得到 M 个分类结果,计数看预测成哪一类的数目最多,就将此类别作为最后的预测结果。

3、逻辑回归

当预测目标是概率这样的,值域需要满足大于等于 0,小于等于 1 的,这个时候单纯的线性模型是做不到的,因为在定义域不在某个范围之内时,值域也超出了规定区间。

所以此时需要构建模型;这个模型需要满足两个条件“大于等于 0”,“小于等于 1”;

大于等于 0 的模型可以选择绝对值,平方值,这里用指数函数,一定大于 0;

小于等于 1 用除法,分子是自己,分母是自身加上 1,那一定是小于 1 的了。

再做一下变形,就得到了 logistic regressions 模型;通过源数据计算可以得到相应的系数了;最后得到 logistic 的图形。

4、SVM

要将两类分开,想要得到一个超平面,最优的超平面是到两类的 margin 达到最大,margin 就是超平面与离它最近一点的距离。

将这个超平面表示成一个线性方程,在线上方的一类,都大于等于 1,另一类小于等于 -1;应用 点到面的距离根据图中的公式计算;所以得到 total margin 的表达式,目标是最大化这个 margin,就需要最小化分母,于是变成了一个优化问题。

举个例子,三个点,找到最优的超平面,定义了 weight vector=(2,3)-(1,1)。

得到 weight vector 为(a,2a),将两个点代入方程,代入(2,3)另其值 =1,代入(1,1)另其值 =-1,求解出 a 和 截矩 w0 的值,进而得到超平面的表达式。

a 求出来后,代入(a,2a)得到的就是 support vector。

a 和 w0 代入超平面的方程就是 support vector machine。

5、朴素贝叶斯

给一段文字,返回情感分类,这段文字的态度是 positive,还是 negative

为了解决这个问题,可以只看其中的一些单词

  • 分享于 · 2017.08.29 09:47 · 阅读 · 813

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