•   1. 學(xué)習(xí)方式
•  1.1 監(jiān)督式學(xué)習(xí)
•  1.2 非監(jiān)督式學(xué)習(xí)
•  1.3 半監(jiān)督式學(xué)習(xí)
•  1.4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
•  2. 算法分類(lèi)
•  2.1 回歸算法
•  2.2 基于實(shí)例的算法
•  2.3 正則化方法
•  2.4 決策樹(shù)學(xué)習(xí)
•  2.5 貝葉斯方法
•  2.6 基于核的算法
•  2.7 聚類(lèi)算法
•  2.8 關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)
•  2.9 遺傳算法（genetic algorithm）
•  2.10 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
•  2.11 深度學(xué)習(xí)
•  2.12 降低維度算法
•  2.13 集成算法

聲明：本篇博文根據(jù)http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理，原作者張萌，尊重原創(chuàng)。

機(jī)器學(xué)習(xí)無(wú)疑是當(dāng)前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)內(nèi)容。很多人在平時(shí)的工作中都或多或少會(huì)用到機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。本文為您總結(jié)一下常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以供您在工作和學(xué)習(xí)中參考。

機(jī)器學(xué)習(xí)的算法很多。很多時(shí)候困惑人們都是，很多算法是一類(lèi)算法，而有些算法又是從其他算法中延伸出來(lái)的。這里，我們從兩個(gè)方面來(lái)給大家介紹，第一個(gè)方面是學(xué)習(xí)的方式，第二個(gè)方面是算法的分類(lèi)。

博主在原創(chuàng)基礎(chǔ)上加入了遺傳算法（2.9）的介紹，這樣一來(lái)，本篇博文所包含的機(jī)器學(xué)習(xí)算法更加全面豐富。該博文屬于總結(jié)型文章，如想具體理解每一個(gè)算法的具體實(shí)現(xiàn)方法，還得針對(duì)逐個(gè)算法進(jìn)行學(xué)習(xí)和推敲。

 1. 學(xué)習(xí)方式

根據(jù)數(shù)據(jù)類(lèi)型的不同，對(duì)一個(gè)問(wèn)題的建模有不同的方式。在機(jī)器學(xué)習(xí)或者人工智能領(lǐng)域，人們首先會(huì)考慮算法的學(xué)習(xí)方式。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，有幾種主要的學(xué)習(xí)方式。將算法按照學(xué)習(xí)方式分類(lèi)是一個(gè)不錯(cuò)的想法，這樣可以讓人們?cè)诮：退惴ㄟx擇的時(shí)候考慮能根據(jù)輸入數(shù)據(jù)來(lái)選擇最合適的算法來(lái)獲得好的結(jié)果。

1.1 監(jiān)督式學(xué)習(xí)

在監(jiān)督式學(xué)習(xí)下，輸入數(shù)據(jù)被稱(chēng)為“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”，每組訓(xùn)練數(shù)據(jù)有一個(gè)明確的標(biāo)識(shí)或結(jié)果，如對(duì)防垃圾郵件系統(tǒng)中“垃圾郵件”“非垃圾郵件”，對(duì)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立預(yù)測(cè)模型的時(shí)候，監(jiān)督式學(xué)習(xí)建立一個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程，將預(yù)測(cè)結(jié)果與“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”的實(shí)際結(jié)果進(jìn)行比較，不斷的調(diào)整預(yù)測(cè)模型，直到模型的預(yù)測(cè)結(jié)果達(dá)到一個(gè)預(yù)期的準(zhǔn)確率。監(jiān)督式學(xué)習(xí)的常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景如分類(lèi)問(wèn)題和回歸問(wèn)題。常見(jiàn)算法有邏輯回歸（Logistic Regression）和反向傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Neural Network）。

1.2 非監(jiān)督式學(xué)習(xí)

在非監(jiān)督式學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)并不被特別標(biāo)識(shí)，學(xué)習(xí)模型是為了推斷出數(shù)據(jù)的一些內(nèi)在結(jié)構(gòu)。常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景包括關(guān)聯(lián)規(guī)則的學(xué)習(xí)以及聚類(lèi)等。常見(jiàn)算法包括Apriori算法以及k-Means算法。

1.3 半監(jiān)督式學(xué)習(xí)

在此學(xué)習(xí)方式下，輸入數(shù)據(jù)部分被標(biāo)識(shí)，部分沒(méi)有被標(biāo)識(shí)，這種學(xué)習(xí)模型可以用來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，但是模型首先需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)以便合理的組織數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。應(yīng)用場(chǎng)景包括分類(lèi)和回歸，算法包括一些對(duì)常用監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法的延伸，這些算法首先試圖對(duì)未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，在此基礎(chǔ)上再對(duì)標(biāo)識(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。如圖論推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量機(jī)（Laplacian SVM.）等。

1.4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)

在這種學(xué)習(xí)模式下，輸入數(shù)據(jù)作為對(duì)模型的反饋，不像監(jiān)督模型那樣，輸入數(shù)據(jù)僅僅是作為一個(gè)檢查模型對(duì)錯(cuò)的方式，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)下，輸入數(shù)據(jù)直接反饋到模型，模型必須對(duì)此立刻作出調(diào)整。常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景包括動(dòng)態(tài)系統(tǒng)以及機(jī)器人控制等。常見(jiàn)算法包括Q-Learning以及時(shí)間差學(xué)習(xí)（Temporal difference learning）。

在企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的場(chǎng)景下， 人們最常用的可能就是監(jiān)督式學(xué)習(xí)和非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的模型。 在圖像識(shí)別等領(lǐng)域，由于存在大量的非標(biāo)識(shí)的數(shù)據(jù)和少量的可標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)， 目前半監(jiān)督式學(xué)習(xí)是一個(gè)很熱的話題。 而強(qiáng)化學(xué)習(xí)更多的應(yīng)用在機(jī)器人控制及其他需要進(jìn)行系統(tǒng)控制的領(lǐng)域。

2. 算法分類(lèi)

根據(jù)算法的功能和形式的類(lèi)似性，我們可以把算法分類(lèi)，比如說(shuō)基于樹(shù)的算法，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法等等。當(dāng)然，機(jī)器學(xué)習(xí)的范圍非常龐大，有些算法很難明確歸類(lèi)到某一類(lèi)。而對(duì)于有些分類(lèi)來(lái)說(shuō)，同一分類(lèi)的算法可以針對(duì)不同類(lèi)型的問(wèn)題。這里，我們盡量把常用的算法按照最容易理解的方式進(jìn)行分類(lèi)。

2.1 回歸算法

回歸算法是試圖采用對(duì)誤差的衡量來(lái)探索變量之間的關(guān)系的一類(lèi)算法。回歸算法是統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的利器。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，人們說(shuō)起回歸，有時(shí)候是指一類(lèi)問(wèn)題，有時(shí)候是指一類(lèi)算法，這一點(diǎn)常常會(huì)使初學(xué)者有所困惑。常見(jiàn)的回歸算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應(yīng)回歸樣條（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散點(diǎn)平滑估計(jì)（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）。

2.2 基于實(shí)例的算法

基于實(shí)例的算法常常用來(lái)對(duì)決策問(wèn)題建立模型，這樣的模型常常先選取一批樣本數(shù)據(jù)，然后根據(jù)某些近似性把新數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。通過(guò)這種方式來(lái)尋找匹配。因此，基于實(shí)例的算法常常也被稱(chēng)為“贏家通吃”學(xué)習(xí)或者“基于記憶的學(xué)習(xí)”。常見(jiàn)的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學(xué)習(xí)矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）。

2.3 正則化方法

正則化方法是其他算法（通常是回歸算法）的延伸，根據(jù)算法的復(fù)雜度對(duì)算法進(jìn)行調(diào)整。正則化方法通常對(duì)簡(jiǎn)單模型予以獎(jiǎng)勵(lì)而對(duì)復(fù)雜算法予以懲罰。常見(jiàn)的算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及彈性網(wǎng)絡(luò)（Elastic Net）。

2.4 決策樹(shù)學(xué)習(xí)

決策樹(shù)算法根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性采用樹(shù)狀結(jié)構(gòu)建立決策模型， 決策樹(shù)模型常常用來(lái)解決分類(lèi)和回歸問(wèn)題。常見(jiàn)的算法包括：分類(lèi)及回歸樹(shù)（Classification And Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機(jī)森林（Random Forest）， 多元自適應(yīng)回歸樣條（MARS）以及梯度推進(jìn)機(jī)（Gradient Boosting Machine， GBM）

2.5 貝葉斯方法

貝葉斯方法算法是基于貝葉斯定理的一類(lèi)算法，主要用來(lái)解決分類(lèi)和回歸問(wèn)題。常見(jiàn)算法包括：樸素貝葉斯算法，平均單依賴估計(jì)（Averaged One-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）。

2.6 基于核的算法

基于核的算法中最著名的莫過(guò)于支持向量機(jī)（SVM）了。 基于核的算法把輸入數(shù)據(jù)映射到一個(gè)高階的向量空間， 在這些高階向量空間里， 有些分類(lèi)或者回歸問(wèn)題能夠更容易的解決。 常見(jiàn)的基于核的算法包括：支持向量機(jī)（Support Vector Machine， SVM）， 徑向基函數(shù)（Radial Basis Function ，RBF)， 以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等。

2.7 聚類(lèi)算法

聚類(lèi)，就像回歸一樣，有時(shí)候人們描述的是一類(lèi)問(wèn)題，有時(shí)候描述的是一類(lèi)算法。聚類(lèi)算法通常按照中心點(diǎn)或者分層的方式對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并。所以的聚類(lèi)算法都試圖找到數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，以便按照最大的共同點(diǎn)將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類(lèi)。常見(jiàn)的聚類(lèi)算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）。

2.8 關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)

關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)通過(guò)尋找最能夠解釋數(shù)據(jù)變量之間關(guān)系的規(guī)則，來(lái)找出大量多元數(shù)據(jù)集中有用的關(guān)聯(lián)規(guī)則。常見(jiàn)算法包括 Apriori算法和Eclat算法等。

2.9 遺傳算法（genetic algorithm）

遺傳算法模擬生物繁殖的突變、交換和達(dá)爾文的自然選擇（在每一生態(tài)環(huán)境中適者生存）。它把問(wèn)題可能的解編碼為一個(gè)向量，稱(chēng)為個(gè)體，向量的每一個(gè)元素稱(chēng)為基因，并利用目標(biāo)函數(shù)（相應(yīng)于自然選擇標(biāo)準(zhǔn)）對(duì)群體（個(gè)體的集合）中的每一個(gè)個(gè)體進(jìn)行評(píng)價(jià)，根據(jù)評(píng)價(jià)值（適應(yīng)度）對(duì)個(gè)體進(jìn)行選擇、交換、變異等遺傳操作，從而得到新的群體。遺傳算法適用于非常復(fù)雜和困難的環(huán)境，比如，帶有大量噪聲和無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)、事物不斷更新、問(wèn)題目標(biāo)不能明顯和精確地定義，以及通過(guò)很長(zhǎng)的執(zhí)行過(guò)程才能確定當(dāng)前行為的價(jià)值等。同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣，遺傳算法的研究已經(jīng)發(fā)展為人工智能的一個(gè)獨(dú)立分支，其代表人物為霍勒德（J.H.Holland）。

2.10 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一類(lèi)模式匹配算法。通常用于解決分類(lèi)和回歸問(wèn)題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)龐大的分支，有幾百種不同的算法。（其中深度學(xué)習(xí)就是其中的一類(lèi)算法，我們會(huì)單獨(dú)討論），重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Perceptron Neural Network）, 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網(wǎng)絡(luò)，自組織映射（Self-Organizing Map, SOM）。

2.11 深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)算法是對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。 在近期贏得了很多關(guān)注， 特別是百度也開(kāi)始發(fā)力深度學(xué)習(xí)后， 更是在國(guó)內(nèi)引起了很多關(guān)注。 在計(jì)算能力變得日益廉價(jià)的今天，深度學(xué)習(xí)試圖建立大得多也復(fù)雜得多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。很多深度學(xué)習(xí)的算法是半監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法，用來(lái)處理存在少量未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集。常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)算法包括：受限波爾茲曼機(jī)（Restricted Boltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Network）, 堆棧式自動(dòng)編碼器（Stacked Auto-encoders）。

2.12 降低維度算法

像聚類(lèi)算法一樣，降低維度算法試圖分析數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，不過(guò)降低維度算法是以非監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式試圖利用較少的信息來(lái)歸納或者解釋數(shù)據(jù)。這類(lèi)算法可以用于高維數(shù)據(jù)的可視化或者用來(lái)簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)以便監(jiān)督式學(xué)習(xí)使用。常見(jiàn)的算法包括：主成份分析（Principle Component Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追蹤（Projection Pursuit）等。

2.13 集成算法

集成算法用一些相對(duì)較弱的學(xué)習(xí)模型獨(dú)立地就同樣的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，然后把結(jié)果整合起來(lái)進(jìn)行整體預(yù)測(cè)。集成算法的主要難點(diǎn)在于究竟集成哪些獨(dú)立的較弱的學(xué)習(xí)模型以及如何把學(xué)習(xí)結(jié)果整合起來(lái)。這是一類(lèi)非常強(qiáng)大的算法，同時(shí)也非常流行。常見(jiàn)的算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging）， AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進(jìn)機(jī)（Gradient Boosting Machine, GBM），隨機(jī)森林（Random Forest），GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）。