机器学习十大算法核心思想及应用

监督学习

1. 线性回归:

* 核心思想: 寻找自变量和因变量之间的线性关系。

* 工作原理: 通过拟合一条直线或超平面来最小化预测值与实际值之间的误差。

* 适用场景: 预测连续值，例如房价预测、销售额预测。

2. 逻辑回归:

* 核心思想: 基于线性回归，使用sigmoid函数将输出映射到概率区间(0,1)。

* 工作原理: 通过最大化似然函数来找到最佳拟合曲线，用于分类。

* 适用场景: 二分类问题，例如垃圾邮件识别、信用风险评估。

3. 支持向量机 (SVM):

* 核心思想: 找到一个最优超平面，使得不同类别样本之间的间隔最大化。

* 工作原理: 通过核函数将数据映射到高维空间，并在高维空间中寻找最优超平面。

* 适用场景: 分类和回归问题，例如图像分类、文本分类。

4. 决策树:

* 核心思想: 通过一系列二元问题将数据递归地划分成子集。

* 工作原理: 根据信息增益或基尼系数选择最佳划分特征和阈值。

* 适用场景: 分类和回归问题，例如客户 churn 预测、疾病诊断。

5. 朴素贝叶斯:

* 核心思想: 基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。

* 工作原理: 计算每个类别下样本特征的概率，并根据贝叶斯公式计算样本属于每个类别的概率。

* 适用场景: 文本分类、垃圾邮件过滤。

无监督学习

6. K 均值聚类:

* 核心思想: 将数据划分成 K 个簇，使得每个簇内的样本尽可能相似。

* 工作原理: 迭代地更新簇中心，直到簇中心不再变化或达到最大迭代次数。

* 适用场景: 客户细分、图像分割。

7. 主成分分析 (PCA):

* 核心思想: 将高维数据降维到低维，同时保留尽可能多的信息。

* 工作原理: 找到数据中方差最大的方向，并将其作为主成分。

* 适用场景: 数据可视化、特征提取。

强化学习

8. Q-学习:

* 核心思想: 通过学习一个 Q 表，来指导智能体在环境中做出最佳决策。

* 工作原理: 智能体根据 Q 表选择动作，并根据环境反馈更新 Q 表。

* 适用场景: 游戏 AI、机器人控制。

集成学习

9. 随机森林:

* 核心思想: 构建多个决策树，并结合它们的预测结果。

* 工作原理: 通过随机抽取样本和特征来构建多个决策树，并使用投票或平均值来进行预测。

* 适用场景: 分类和回归问题，例如图像分类、目标检测。

10. 梯度提升树 (GBDT):

* 核心思想: 依次训练多个弱学习器，每个弱学习器都尝试修正前一个学习器的错误。

* 工作原理: 通过梯度下降法来最小化损失函数，并逐步构建强学习器。

* 适用场景: 分类和回归问题，例如点击率预测、搜索排序。