10 种最常见的机器学习算法简介（第 1 部分）

1。线性回归

线性回归是一种统计方法，用于研究两个连续变量（自变量和因变量）之间的关系。线性回归的目标是通过一组数据点找到一条最佳拟合线，然后可用于预测未来的观察结果。

简单线性回归模型的方程为：

y = b0 + b1*x

其中 y 是因变量，x 是自变量，b0 是交点（即线与 y 轴相交），b1 是线的梯度。斜率表示给定 x 变化时 y 的变化。

为了确定最佳拟合线，我们使用最小二乘法来找到使预测值与实际值之间的平方差之和最小的线。

线性回归还可以推广到多个自变量，称为多元线性回归。多元线性回归模型的方程为：

y = b0 + b1x1 + b2x2 + … + bn*xn

其中 x1, x2,…,xn 是自变量，b1, b2,…,bn 是独立的变量。相应的系数。

线性回归既可用于简单线性回归，也可用于多种线性回归任务。系数 b0 和 b1,...,bn 使用最小二乘法估计。一旦估计了系数，它们就可以用于对因变量进行预测。

线性回归可以用来预测未来的情况，例如预测股票价格或产品销量等。但是，线性回归是一种相对简单的方法，并不适合所有问题。它假设自变量和因变量之间的关系是线性的，但情况并非总是如此。

此外，线性回归对异常值非常敏感，这意味着如果存在不遵循数据总体趋势的异常值，将会显着影响模型的准确性。

综上所述，线性回归是一种高效且广泛使用的统计方法，可用于研究两个连续变量之间的关系。它是一个简单但强大的预测未来的工具。但是，请记住，线性回归假设变量之间存在线性关系，并且对可能影响模型准确性的异常值非常敏感。

2. Logistic 回归

Logistic 回归是一种统计方法，用于基于一个或多个自变量预测二元结果，例如成功或失败。它是机器学习中的一种流行技术，通常用于分类任务，例如确定电子邮件是否是垃圾邮件或预测客户流失。

逻辑回归模型基于逻辑函数（即 sigmoid 函数），它将输入变量映射到 0 到 1 之间的概率。然后使用该概率进行结果预测。

逻辑回归模型由以下方程表示：

P(y=1|x) = 1/(1+e^-(b0 + b1x1 + b2x2 + … + bn*xn))

其中 P(y =1|x) 是输入变量 x 的结果 y 为 1 的概率，b0 是交点，b1, b2,...bn 是输入的系数 ,...xn变量x1，x2。

这些系数是通过在数据集上训练模型并使用梯度下降等优化算法最小化成本函数（通常是对数损失）来确定的。

模型训练完成后，可以通过输入新数据并计算结果为 1 的概率来进行预测。将结果分类为 1 或 0 的阈值通常设置为 0.5 左右，但这取决于具体任务以及期望的误报和误报之间的权衡。负误报之间的权衡。

以下是表示逻辑回归模型的图：

在此图中，输入变量 x1 和 x2 用于预测二元结果 y。逻辑函数将输入变量映射为概率，然后使用结果进行预测。系数b1和b2是通过在数据集上训练模型来确定的，阈值设置为0.5。

总之，逻辑回归是预测二元结果的强大技术，广泛应用于机器学习和数据分析。它易于实施、解释并且易于调整以防止过度拟合。

3。支持向量机

支持向量机 (SVM) 是一种监督学习算法，可用于分类或回归问题。 SVM的主要思想是通过最大化margin来找到将不同类与数据分开的边界，margin是每个类的边界与最近的数据点之间的距离。这些最接近的数据点称为支持向量。

SVM 在数据不可线性分离的情况下特别有用，即它们不能被直线分离。在这些情况下，SVM 可以使用一种称为核技巧的技术将数据转换为可以找到非线性边界的高维空间。 SVM 中常用的核函数有多项式、径向基函数 (RBF) 和 sigmoid。

SVM 的主要优点之一是它们在高维空间中非常高效，并且即使在特征数量大于样本数量时也具有良好的性能。此外，SVM 的内存效率很高，因为只需要存储支持向量而不是整个数据集。

另一方面，SVM 对核函数和算法参数选择很敏感。还需要注意的是，SVM 不适合处理大型数据集，因为训练时间可能会相当长。

优点：

1. 在高维空间中高效：即使特征数量大于样本数量，SVM 也表现良好。
2. 高内存效率：SVM只需要存储支持向量而不是整个数据集，因此内存效率高。
3. 多功能：SVM 可用于分类和回归问题，并且可以使用核技术处理非线性可分离数据。
4. 对噪声和异常值具有鲁棒性：由于 SVM 仅基于支持向量，因此它对噪声和数据异常值具有鲁棒性。

缺点：

1. 对核函数和参数选择敏感：核函数和算法参数选择会极大地影响SVM性能。
2. 不适合大型数据集：对于大型数据集，SVM 训练时间可能会很长。
3. 解释结果的困难：解释 SVM 结果可能很困难，特别是在使用非线性核时。
4. 不适用于重叠类：如果类中存在显着重叠，SVM 可能无法工作。

简而言之，支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，可用于分类和回归问题，特别是当数据不可线性分离时。该算法以其在高维空间中的良好性能以及寻找非线性边界的能力而闻名。但需要注意的是，核函数和参数的选择比较敏感，不适合大数据集。

4。决策树

决策树是一种用于分类和回归任务的机器学习算法。它们是强大的决策工具，可用于对复杂变量之间的关系进行建模。

决策树是类似于树结构的模型，其中每个内部节点代表一个决策点，每个叶节点代表一个结果或预测。该树是通过根据输入特征的值递归地将数据划分为子集来构建的。目标是找到最大化不同类别或目标值之间差异的划分。

决策树最重要的优点之一是它们易于理解和解释。树形结构可以清晰地可视化决策过程，并且可以轻松评估每个特征的重要性。

构建决策树从选择根节点开始，根节点是最能将数据分为不同类别或目标值的属性。然后，根据该特征的值将数据划分为子集，并对每个子集重复此过程，直到满足停止标准。停止标准可以根据子集中的样本数量、纯度或树深度等因素来确定。

决策树最大的缺点之一是它们往往会过度拟合数据，特别是当树很深并且有很多叶节点时。当决策树过于复杂并适应数据中的噪声而不是底层模式时，就会发生过度拟合。这可能会导致新的不可见数据的性能不佳。可以使用剪枝、平滑和交叉验证等技术来防止过度拟合。

另一个问题是决策树对输入特征的顺序敏感。不同的特征顺序会导致不同的阅读结构，最终结果可能不是最优的。可以使用随机森林和梯度提升等技术来解决这个问题。

总之，决策树是一种高效且多功能的决策和预测建模工具。它们很容易理解和解释，但往往会过度拟合数据。人们已经开发了剪枝、正则化、交叉验证、随机森林和梯度提升等各种技术来克服这些限制。

优点：

1. 易于理解和解释：树形结构可以清晰地可视化决策过程，并且可以轻松评估每个特征的重要性。
2. 处理数字和分类数据：决策树可以处理数字和分类数据，使其成为适用于各种应用的多功能工具。
3. 高精度：决策树可以在许多数据集上实现高精度，特别是当树不深时。
4. 公平性：偏差不会影响决策树，并且它们非常适合嘈杂的数据集。
5. 可用于分类和回归任务。

缺点：

1. 过拟合：决策树很容易出现过拟合数据的情况，尤其是当树很深且叶子节点较多时。
2. 对输入属性的顺序敏感：不同的属性顺序会导致不同的阅读结构，最终结果可能不是最优的。
3. 不稳定：决策树对知识的微小变化很敏感，这会导致不同的树结构和预测结果。
4. 偏差：决策树可能会偏向于具有更多级别的特征或具有多个级别的分类变量，这可能导致预测不准确。
5. 对连续变量的影响较弱：如果变量是连续的，则决策树的效率较低。如果将此变量拆分为多个级别，则会使决策树变得复杂并导致过度拟合。

5.随机森林

随机森林是一种用于分类和回归任务的集成机器学习算法。它是多个决策树的组合，其中每棵树都是使用数据的随机子集和特征的随机子集来生长的。最终的预测是通过计算森林中所有树木的预测的平均值得到的。

使用多个决策树背后的想法是，虽然单个决策树可能容易过度拟合，但决策树的集合（森林）可以降低过度拟合的风险并提高模型的整体准确性。

随机森林的构建首先使用引导技术创建多个决策树。 Bootstrapping 是一种统计方法，其中数据点是从原始数据集中随机选择并替换的。这会创建多个数据集，每个数据集都有不同的数据点，然后用于训练单独的决策树。

随机森林的另一个重要方面是每棵树的随机特征子集。这称为随机子空间方法。这减少了森林中树木之间的相关性，从而提高了模型的整体性能。

随机森林的主要优点之一是它比单个决策树更不容易过度拟合。对多棵树进行平均可以消除误差并减少方差。随机森林在高维数据集和具有大量分类变量的数据集上也表现良好。

随机森林的缺点是训练和预测的计算成本很高。随着森林中树木数量的增加，计算时间也会增加。此外，随机森林比个体决策更难解释，因为更难理解每个特征对最终预测的影响。

综上所述，我们可以说随机森林是一种有效的整体机器学习算法，可以提高决策树的准确性。它不容易过度拟合，并且在高维和分类数据集上运行良好。然而，与单个决策树相比，它的计算成本较高且可解释性较差。