沒有哪一種算法能夠適用所有情況，只有針對某一種問題更有用的算法。

機器學習算法不會要求一個問題被 100%求解，取而代之的是把問題轉化為最優(yōu)化的問題，用不同的算法優(yōu)化問題，從而比較得到盡量好的結果。因此對于數(shù)據(jù)科學家來說，理解算法顯得格外重要，理解不同算法的思想可以幫助數(shù)據(jù)科學家更從容地面對不同的應用場景。

本文列出了常用的機器學習算法的基本概念、主要特點和適用場景，希望可以在大家選擇合適的機器學習算法解決實際問題時起到一點參考作用。

本文主要提及的機器學習算法包括：

K近鄰(KNN)算法

樸素貝葉斯算法

決策樹算法

SVM算法

adaboost算法

EM算法(期望最大化算法)

下面我們將具體展開介紹。

1.K近鄰(KNN)算法

KNN算法的基本介紹:假若一個特征空間中大多數(shù)的樣本屬于某一個類別,則在這個特征空間中，k個最相似的樣本也屬于這個類別。

該算法由兩個步驟組成:(1)對于一個給定的搜索訓練集按一定距離度量,來找到一個 的值。(2)在這個KNN當中,根據(jù)大多數(shù)分為一致的類來進行分類。

用以下這幅圖可以很好的解釋KNN算法：

不同形狀的點，為不同標簽的點。其中綠色點為未知標簽的數(shù)據(jù)點?，F(xiàn)在要對綠色點進行預測。由圖不難得出：

如果k=3，那么離綠色點最近的有2個紅色三角形和1個藍色的正方形，這3個點投票，于是綠色的這個待分類點屬于紅色的三角形。

如果k=5，那么離綠色點最近的有2個紅色三角形和3個藍色的正方形，這5個點投票，于是綠色的這個待分類點屬于藍色的正方形。

K近鄰(KNN)算法優(yōu)點：

·算法原理簡單，容易理解，也較容易實現(xiàn)。

·不需要進行訓練，只需要保存訓練樣本和標簽。

·不易受小錯誤概率的影響。經理論證明，最近鄰的漸進錯誤率最壞時不超過兩倍的貝葉斯錯誤率，最好時接近或達到貝葉斯錯誤率。

K近鄰(KNN)算法缺點：

·K的選擇不固定。

·預測結果容易受到噪聲數(shù)據(jù)的影響。

·當樣本不平衡時，新樣本的類別偏向訓練樣本中數(shù)量占優(yōu)的類別，容易導致預測錯誤。

·當數(shù)據(jù)量較大時，具有較高的計算復雜度和內存消耗，因為對每一個待分類的文本，都要計算它到全體已知樣本的距離，才能求得它的K個最近鄰。

適用場景及主要應用領域：

由于KNN方法主要靠周圍有限的鄰近的樣本，而不是靠判別類域的方法來確定所屬類別的，因此對于類域的交叉或重疊較多的待分樣本集來說，KNN方法較其他方法更為適合。在實際應用當中，KNN算法在人臉識別、文字識別、醫(yī)學圖像處理等領域可以取得良好的分類效果。

K近鄰(KNN)算法需要注意的問題：

·數(shù)據(jù)特征之間量綱不統(tǒng)一時，需要對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，否則會出現(xiàn)大數(shù)吃小數(shù)的問題;

·數(shù)據(jù)之間的距離計算通常采用歐式距離;

·kNN算法中K值的選取會對結果產生較大的影響，一般k值要小于訓練樣本數(shù)據(jù)的平方根;

·通常采用交叉驗證法來選擇最優(yōu)的K值。

2.樸素貝葉斯算法

樸素貝葉斯分類是一種十分簡單的分類算法，即對于給出的待分類項，求解在此項出現(xiàn)的條件下各個類別出現(xiàn)的概率，哪個最大，就認為此待分類項屬于哪個類別。

以判定外國友人為例做一個形象的比喻。

若我們走在街上看到一個黑皮膚的外國友人，讓你來猜這位外國友人來自哪里。十有八九你會猜是從非洲來的，因為黑皮膚人種中非洲人的占比最多，雖然黑皮膚的外國人也有可能是美洲人或者是亞洲人。但是在沒有其它可用信息幫助我們判斷的情況下，我們會選擇可能出現(xiàn)的概率最高的類別，這就是樸素貝葉斯的基本思想。

下圖為樸素貝葉斯算法的流程：

樸素貝葉斯算法注意點：

·當特征屬性值的值類型不是離散值而是連續(xù)值的時候，需要通過高斯分布做概率的計算;

·為了避免統(tǒng)計概率中出現(xiàn)概率為0的情況，可以引入Laplace校準，它的思想非常簡單，就是對沒類別下所有劃分的計數(shù)加1。

適用場景及主要應用領域：

1. 樸素貝葉斯算法對待預測樣本進行預測，過程簡單速度快;

2. 對于多分類問題也同樣很有效，復雜度也不會有大程度上升;

3.在分布獨立這個假設成立的情況下，貝葉斯分類器效果奇好，會略勝于邏輯回歸，同時需要的樣本量也更少一點。

4.對于類別類的輸入特征變量，效果非常好。對于數(shù)值型變量特征，我們是默認它符合正態(tài)分布的。

主要應用領域

·文本分類/垃圾文本過濾/情感判別：多分類較為簡單，同時在文本數(shù)據(jù)中，分布獨立這個假設基本是成立的。垃圾文本過濾(比如垃圾郵件識別)和情感分析(微博上的褒貶情緒)用樸素貝葉斯也通常能取得很好的效果。

·多分類實時預測：對于文本相關的多分類實時預測，樸素貝葉斯算法被廣泛應用，簡單又高效。

·推薦系統(tǒng)：樸素貝葉斯和協(xié)同過濾(Collaborative Filtering)是一對好搭檔，協(xié)同過濾是強相關性，但是泛化能力略弱，樸素貝葉斯和協(xié)同過濾一起，能增強推薦的覆蓋度和效果。深度學習(Deep Learning)是人工神經網絡研究的前沿領域。深度學習方法是具有多級特征表示的表示學習方法，通過組合簡單的非線性模塊，從原始輸入開始逐層學習出更高級、更抽象的特征表示。深度學習的典型應用包括計算機視覺領域的卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)，自然語言處理領域的循環(huán)神經網絡(Recurrent Neural Network, RNN)，進行無監(jiān)督特征學習的自編碼器(Auto-Encoder)等。 我們在深度學習領域的研究工作分為理論研究和應用研究兩個方面：理論研究的內容是設計新的深度學習模型和對現(xiàn)有的模型進行分析改進;應用研究的內容是將深度學習方法應用于計算機視覺、機器人設計、數(shù)據(jù)挖掘等實際任務中，以及參與ImageNet等競賽活動。深度學習的實質是深度神經網絡，一般的神經網絡有 3～4 層，而深度神經網絡包含上百層，深度學習的提出和發(fā)展歸功于大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)和計算性能的提高。

深度學習和傳統(tǒng)機器學習的共同點是對數(shù)據(jù)進行分析，不同之處在于：

傳統(tǒng)機器學習需要人工對數(shù)據(jù)進行特征提取，然后應用相關算法對數(shù)據(jù)進行分類，利用已有數(shù)據(jù)特征和數(shù)據(jù)標簽(或者沒有數(shù)據(jù)標簽)對數(shù)學模型進行訓練以達到最優(yōu)，繼而對新數(shù)據(jù)進行分類和預測。

深度學習不需要人工對訓練數(shù)據(jù)進行特征提取，直接利用深度神經網絡對數(shù)據(jù)特征進行自學習、分類，因此人類也不知道機器是如何進行學習的。

圖2是傳統(tǒng)機器學習和深度學習過程的區(qū)別。

機器學習算法的基本概念

機器學習算法可以看作是一種從輸入到輸出的映射函數(shù)，它可以根據(jù)給定的數(shù)據(jù)集(訓練集)來調整自身的參數(shù)，使得輸出能夠盡可能地符合預期的結果(標簽或目標函數(shù))。機器學習算法的核心問題是如何找到最優(yōu)的參數(shù)，以及如何評估參數(shù)的好壞。

為了解決這些問題，機器學習算法通常需要以下幾個要素：

模型：模型是機器學習算法的數(shù)學表達式，它定義了輸入和輸出之間的關系，以及參數(shù)的含義和范圍。模型可以是線性的、非線性的、概率的、確定性的等等，不同的模型有不同的復雜度和適用性。

目標函數(shù)：目標函數(shù)是機器學習算法的優(yōu)化目標，它衡量了模型輸出和預期結果之間的差距，也稱為損失函數(shù)或代價函數(shù)。目標函數(shù)可以是平方誤差、交叉熵、對數(shù)似然等等，不同的目標函數(shù)有不同的性質和優(yōu)缺點。

優(yōu)化算法：優(yōu)化算法是機器學習算法的求解方法，它通過迭代更新參數(shù)來最小化或最大化目標函數(shù)，也稱為學習算法或訓練算法。優(yōu)化算法可以是梯度下降、牛頓法、隨機梯度下降等等，不同的優(yōu)化算法有不同的收斂速度和穩(wěn)定性。

超參數(shù)：超參數(shù)是機器學習算法中需要人為設定的參數(shù)，它們影響了模型的結構、復雜度和泛化能力，也稱為調節(jié)參數(shù)或元參數(shù)。超參數(shù)可以是學習率、正則化系數(shù)、隱藏層個數(shù)等等，不同的超參數(shù)有不同的敏感度和范圍。

機器學習算法的分類

機器學習算法可以根據(jù)不同的標準進行分類，其中最常見的是根據(jù)學習方式和任務類型進行分類。

根據(jù)學習方式分類

根據(jù)學習方式，機器學習算法可以分為以下三類：

監(jiān)督學習：監(jiān)督學習是指給定輸入和輸出之間存在明確的對應關系，也就是說，每個輸入都有一個正確的或期望的輸出。監(jiān)督學習的目標是讓模型能夠從訓練集中學習到這種對應關系，并能夠泛化到未知的輸入上。監(jiān)督學習的典型應用有分類、回歸、序列標注等。

無監(jiān)督學習：無監(jiān)督學習是指給定輸入之間不存在明確的對應關系，也就是說，沒有預先定義好的輸出或標簽。無監(jiān)督學習的目標是讓模型能夠從訓練集中發(fā)現(xiàn)輸入數(shù)據(jù)的內在結構或規(guī)律，并能夠對未知的輸入進行合理的處理。無監(jiān)督學習的典型應用有聚類、降維、生成等。

強化學習：強化學習是指給定輸入和輸出之間存在動態(tài)的交互關系，也就是說，每個輸入都會產生一個反饋或獎勵。強化學習的目標是讓模型能夠從訓練集中學習到如何根據(jù)當前的狀態(tài)選擇最優(yōu)的行為，并能夠最大化累積的獎勵。強化學習的典型應用有控制、游戲、導航等。

根據(jù)任務類型分類

根據(jù)任務類型，機器學習算法可以分為以下四類：

分類：分類是指將輸入數(shù)據(jù)分配到預先定義好的類別中，也就是說，輸出是離散的或有限的。分類可以是二分類(只有兩個類別)或多分類(有多個類別)。分類的典型應用有垃圾郵件檢測、人臉識別、情感分析等。

回歸：回歸是指預測輸入數(shù)據(jù)的連續(xù)值或實數(shù)值，也就是說，輸出是連續(xù)的或無限的?；貧w可以是線性回歸(輸出和輸入之間存在線性關系)或非線性回歸(輸出和輸入之間存在非線性關系)。回歸的典型應用有房價預測、股票預測、年齡估計等。

聚類：聚類是指將輸入數(shù)據(jù)分組到沒有預先定義好的類別中，也就是說，輸出是未知的或無標簽的。聚類可以是硬聚類(每個數(shù)據(jù)只屬于一個類別)或軟聚類(每個數(shù)據(jù)可以屬于多個類別)。聚類的典型應用有客戶分群、圖像分割、社交網絡分析等。

生成：生成是指根據(jù)輸入數(shù)據(jù)產生新的數(shù)據(jù)，也就是說，輸出是新穎的或創(chuàng)造性的。生成可以是條件生成(根據(jù)給定的條件生成數(shù)據(jù))或無條件生成(不需要任何條件生成數(shù)據(jù))。生成的典型應用有圖像生成、文本生成、語音合成等。