机器学习的算法简单描述

机器学习的算法简单描述

下面说说机器学习的主要的几种算法

1. 回归算法

  在大部分机器学习课程中,回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个:一.回归算法比较简单,介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二.回归算法是后面若干强大算法的基石,如果不理解回归算法,无法学习那些强大的算法。回归算法有两个重要的子类:即线性回归和逻辑回归。

  线性回归就是我们前面说过的房价求解问题。如何拟合出一条直线最佳匹配我所有的数据?一般使用“最小二乘法”来求解。“最小二乘法”的思想是这样的,假设我们拟合出的直线代表数据的真实值,而观测到的数据代表拥有误差的值。为了尽可能减小误差的影响,需要求解一条直线使所有误差的平方和最小。最小二乘法将最优问题转化为求函数极值问题。函数极值在数学上我们一般会采用求导数为0的方法。但这种做法并不适合计算机,可能求解不出来,也可能计算量太大。

  计算机科学界专门有一个学科叫“数值计算”,专门用来提升计算机进行各类计算时的准确性和效率问题。例如,著名的“梯度下降”以及“牛顿法”就是数值计算中的经典算法,也非常适合来处理求解函数极值的问题。梯度下降法是解决回归模型中最简单且有效的方法之一。从严格意义上来说,由于后文中的神经网络和推荐算法中都有线性回归的因子,因此梯度下降法在后面的算法实现中也有应用。

  逻辑回归是一种与线性回归非常类似的算法,但是,从本质上讲,线型回归处理的问题类型与逻辑回归不一致。线性回归处理的是数值问题,也就是最后预测出的结果是数字,例如房价。而逻辑回归属于分类算法,也就是说,逻辑回归预测结果是离散的分类,例如判断这封邮件是否是垃圾邮件,以及用户是否会点击此广告等等。

2. 神经网络

神经网络(也称之为人工神经网络,ANN)算法是80年代机器学习界非常流行的算法,不过在90年代中途衰落。现在,携着“深度学习”之势,神经网络重装归来,重新成为最强大的机器学习算法之一。

  神经网络的诞生起源于对大脑工作机理的研究。早期生物界学者们使用神经网络来模拟大脑。机器学习的学者们使用神经网络进行机器学习的实验,发现在视觉与语音的识别上效果都相当好。在BP算法(加速神经网络训练过程的数值算法)诞生以后,神经网络的发展进入了一个热潮。BP算法的发明人之一是前面介绍的机器学习大牛Geoffrey Hinton(图1中的中间者)。

  具体说来,神经网络的学习机理是什么?简单来说,就是分解与整合。

3. 支持向量机(SVM)

支持向量机算法是诞生于统计学习界,同时在机器学习界大放光彩的经典算法。

  支持向量机算法从某种意义上来说是逻辑回归算法的强化:通过给予逻辑回归算法更严格的优化条件,支持向量机算法可以获得比逻辑回归更好的分类界线。但是如果没有某类函数技术,则支持向量机算法最多算是一种更好的线性分类技术。

  但是,通过跟高斯“核”的结合,支持向量机可以表达出非常复杂的分类界线,从而达成很好的的分类效果。“核”事实上就是一种特殊的函数,最典型的特征就是可以将低维的空间映射到高维的空间。

支持向量机是一种数学成分很浓的机器学习算法(相对的,神经网络则有生物科学成分)。在算法的核心步骤中,有一步证明,即将数据从低维映射到高维不会带来最后计算复杂性的提升。于是,通过支持向量机算法,既可以保持计算效率,又可以获得非常好的分类效果。因此支持向量机在90年代后期一直占据着机器学习中最核心的地位,基本取代了神经网络算法。直到现在神经网络借着深度学习重新兴起,两者之间才又发生了微妙的平衡转变。

4. 聚类算法

前面的算法中的一个显著特征就是我的训练数据中包含了标签,训练出的模型可以对其他未知数据预测标签。在下面的算法中,训练数据都是不含标签的,而算法的目的则是通过训练,推测出这些数据的标签。这类算法有一个统称,即无监督算法(前面有标签的数据的算法则是有监督算法)。无监督算法中最典型的代表就是聚类算法。

  让我们还是拿一个二维的数据来说,某一个数据包含两个特征。我希望通过聚类算法,给他们中不同的种类打上标签,我该怎么做呢?简单来说,聚类算法就是计算种群中的距离,根据距离的远近将数据划分为多个族群。

  聚类算法中最典型的代表就是K-Means算法。

5. 降维算法

降维算法也是一种无监督学习算法,其主要特征是将数据从高维降低到低维层次。在这里,维度其实表示的是数据的特征量的大小,例如,房价包含房子的长、宽、面积与房间数量四个特征,也就是维度为4维的数据。可以看出来,长与宽事实上与面积表示的信息重叠了,例如面积=长 × 宽。通过降维算法我们就可以去除冗余信息,将特征减少为面积与房间数量两个特征,即从4维的数据压缩到2维。于是我们将数据从高维降低到低维,不仅利于表示,同时在计算上也能带来加速。

  刚才说的降维过程中减少的维度属于肉眼可视的层次,同时压缩也不会带来信息的损失(因为信息冗余了)。如果肉眼不可视,或者没有冗余的特征,降维算法也能工作,不过这样会带来一些信息的损失。但是,降维算法可以从数学上证明,从高维压缩到的低维中最大程度地保留了数据的信息。因此,使用降维算法仍然有很多的好处。

  降维算法的主要作用是压缩数据与提升机器学习其他算法的效率。通过降维算法,可以将具有几千个特征的数据压缩至若干个特征。另外,降维算法的另一个好处是数据的可视化,例如将5维的数据压缩至2维,然后可以用二维平面来可视。降维算法的主要代表是PCA算法(即主成分分析算法)。

6. 推荐算法

推荐算法是目前业界非常火的一种算法,在电商界,如亚马逊,天猫,京东等得到了广泛的运用。推荐算法的主要特征就是可以自动向用户推荐他们最感兴趣的东西,从而增加购买率,提升效益。推荐算法有两个主要的类别:

  一类是基于物品内容的推荐,是将与用户购买的内容近似的物品推荐给用户,这样的前提是每个物品都得有若干个标签,因此才可以找出与用户购买物品类似的物品,这样推荐的好处是关联程度较大,但是由于每个物品都需要贴标签,因此工作量较大。

  另一类是基于用户相似度的推荐,则是将与目标用户兴趣相同的其他用户购买的东西推荐给目标用户,例如小A历史上买了物品B和C,经过算法分析,发现另一个与小A近似的用户小D购买了物品E,于是将物品E推荐给小A。

  两类推荐都有各自的优缺点,在一般的电商应用中,一般是两类混合使用。推荐算法中最有名的算法就是协同过滤算法。

总结

按照训练的数据有无标签,可以将上面算法分为监督学习算法和无监督学习算法,但推荐算法较为特殊,既不属于监督学习,也不属于非监督学习,是单独的一类。

  监督学习算法:
  线性回归,逻辑回归,神经网络,SVM

  无监督学习算法:
  聚类算法,降维算法

  特殊算法:
  推荐算法

本文摘自,
从机器学习谈起

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