机器学习算法的分类与选择
常见机器学习算法的分类-有什么分类-分类介绍
常见机器学习算法的分类-有什么分类-分类介绍机器学习算法大致可分为四大类，分别为监督学习、无监督学习、自监督学习、强化学习。
其中监督学习主要包括分类和回归，还有奇特变体(序列生成、语法树猜测、目标检测、图像分割)。
1、监督学习监督学习是目前最常见的机器学习类型。
给定一组样本(通常由人工标注)，它可以学会将输入数据映射到已知目标[也叫标注(annotation)]。
一般来说，近年来广受关注的深度学习应用几乎都属于监督学习，比如光学字符识别、语音识别、图像分类和语言翻译。
虽然监督学习主要包括分类和回归，但还有更多的奇特变体，主要包括如下几种。
(1)序列生成(sequence generation)。
给定一张图像，猜测描述图像的文字。
序列生成有时可以被重新表示为一系列分类问题，比如反复猜测序列中的单词或标记。
(2)语法树猜测(syntax tree prediction)。
给定一个句子，猜测其分解生成的语法树。
(3)目标检测(object detection)。
给定一张图像，在图中特定目标的四周画一个边界框。
这个问题也可以表示为分类问题(给定多个候选边界框，对每个框内的目标进行分类)或分类与回归联合问题(用向量回归来猜测边界框的坐标)。
(4)图像分割(image segmentation)。
给定一张图像，在特定物体上画一个像素级的掩模(mask)。
2、无监督学习无监督学习是指在没有目标的状况下寻找输入数据的有趣变幻，其目的在于数据可视化、数据压缩、数据去噪或更好地理解数据中的相关性。
无监督学习是数据分析的必备技能，在解决监督学习问题之前，为了更好地了解数据集，它通常是一个必要步骤。
降维(dimensionality reduction)和聚类(clustering)都是众所周知的无监督学习方法。
3、自监督学习自监督学习是监督学习的一个特例，它与众不同，值得单独归为一类。
自监督学习是没有人工标注的标签的监督学习，你可以将它看作没有人类参加的监督学习。
如何选择适合你的机器学习算法
如何选择适合你的机器学习算法机器学习算法的选择对于机器学习的成功至关重要。
不同的算法适用于不同类型的问题，因此了解每种算法的优缺点，以及选择最合适的算法是非常关键的。
本文将介绍一些常见的机器学习算法，并提供一些选择适合自己的算法的指导原则。
一、线性回归算法线性回归是一种广泛使用的机器学习算法，用于预测数值型输出变量。
它建立了输入变量与输出变量之间的线性关系。
对于只有一个输入变量的简单线性回归问题，可以使用公式y = mx + c来表示，其中y 是输出变量，x是输入变量，m是斜率，c是截距。
线性回归适用于数据集具有线性关系的情况。
二、逻辑回归算法逻辑回归是一种广为应用在分类问题中的机器学习算法。
与线性回归不同，逻辑回归使用逻辑函数将输入值映射到一个概率值，这样可以用来预测离散的输出变量。
逻辑回归适用于二分类和多分类问题。
三、决策树算法决策树是一种非常直观的机器学习算法，它通过构建一个树形结构来进行分类或回归。
每个内部节点表示一个特征，叶子节点表示一个决策。
决策树具有易于理解和解释的优点，适用于处理具有离散和连续特征的数据。
四、支持向量机算法支持向量机是一种强大的机器学习算法，用于二分类和多分类问题。
它通过找到一个最大间隔的超平面来进行分类。
支持向量机的一个重要特点是可以使用不同的核函数来处理非线性问题。
五、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间是独立的。
朴素贝叶斯算法适用于文本分类、垃圾邮件过滤等问题。
六、神经网络算法神经网络是一种模仿人脑神经系统的算法，它由多个节点（神经元）和层组成。
神经网络广泛应用于图像识别、语音识别等领域。
选择适合自己的机器学习算法需要考虑以下几个因素：1. 问题类型：首先要明确你的问题是一个回归问题还是分类问题。
如果是回归问题，线性回归算法可能是一个不错的选择；如果是分类问题，逻辑回归或决策树算法可能更适合。
2. 数据集大小：数据集的大小也是选择算法的一个重要考虑因素。
机器学习算法及其分类
机器学习算法及其分类近年来，机器学习技术逐渐成为了人工智能领域中的重要分支，它具有强大的学习能力、预测能力以及自适应能力。
机器学习算法可以让机器从大量数据中学习并做出有用的预测和决策，成为了许多科技公司和企业的重要应用技术。
那么，什么是机器学习算法，以及常用的机器学习算法有哪些呢？一、什么是机器学习算法？机器学习是利用计算机学习算法，让计算机从数据中学习和发现规律的科学、技术和艺术。
机器学习算法的本质是拟合函数，通过训练数据集来寻找合适的拟合曲线，最终让机器对于未知数据拥有更好的处理与预测能力。
而机器学习算法通常可以分为监督学习、非监督学习和强化学习三类。
二、监督学习算法监督学习是机器学习算法中常用的一种方法，它是利用训练数据中含有标签或类别信息，从而学习到输入和输出变量之间的映射关系。
在监督学习算法中经常使用的一些模型有线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
其中，线性回归是一种简单却鲁棒性强的监督学习算法，它的目的是拟合一个线性方程来预测数据的值。
逻辑回归是一种广泛应用于分类模型的监督学习算法，它的目的是根据已知数据来预测未知数据的分类情况。
SVM是一种常用的分类算法，它通过在空间中寻找超平面来对数据进行分类。
决策树则是一种分类和回归算法，它通过树形结构来生成决策规则。
三、非监督学习算法非监督学习是机器学习算法中与监督学习相反的一种方法，它没有输入数据中的标签或类别信息，而是在数据中寻找内在的模式和关联性。
常见的非监督学习算法有聚类分析、主成分分析（PCA）、异常检测等。
其中，聚类分析是一种将相似的数据归为一类的算法，它可以让计算机自动识别和分类数据中的重要特征。
PCA则是一种常用于降维的算法，它可以将数据降维到较低的维度，以便更好地进行可视化或其他操作。
四、强化学习算法强化学习是一种相对较新的机器学习算法，它涉及到智能体与环境之间的交互。
在强化学习算法中，智能体通过与环境的互动来获取奖励或惩罚，从而逐渐学习到能够最大化奖励的行为策略。
机器学习算法解析
机器学习算法解析随着人工智能技术的不断发展，机器学习已经成为了其中非常重要的一部分。
机器学习算法则是机器学习领域的核心，它能够让机器自动地从数据中学习模型，从而能够更好地完成各种任务。
在本文中，我们将对机器学习算法进行解析，以帮助读者更好地了解这一领域。
一、机器学习算法的分类机器学习算法可以被分为监督学习、无监督学习和增强学习三类。
监督学习是指通过输入-输出数据对来进行学习，这类算法需要有标记的数据作为输入，从中学习出一个模型，然后对新的数据进行预测。
无监督学习是指从没有标记的数据中学习模型，这类算法通常用于聚类和降维等任务。
增强学习则是一类通过与环境交互的方式来进行学习的算法，其目的在于通过与环境的交互来学习出一个策略，并进行优化。
二、机器学习算法的常见模型1.线性模型线性模型是一种通过线性方程来描述变量之间关系的模型。
线性回归和逻辑回归是线性模型的代表，它们常被用于解决分类和回归问题。
2.决策树决策树是一种通过树形结构描述分类和回归问题的模型。
它将数据分割成一系列的分支和节点，在每个节点上通过对某个特征的判断来进行分类或回归。
3.支持向量机支持向量机通常用于解决分类问题，它通过一个超平面将数据分为两类，并最大化两类数据点到超平面的距离。
它的优点在于能够对高维数据进行分类。
4.朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设每个特征之间是独立的。
在分类时，朴素贝叶斯算法将根据每个特征的概率来计算某个类别的概率。
5.神经网络神经网络模型是一种通过仿真大脑神经元之间的交互来解决问题的模型。
它通常用于解决分类和回归问题，需要大量的训练数据和计算资源。
三、机器学习算法的优缺点机器学习算法具有以下优点：1.能够对大型数据进行处理，从而能够发现数据中潜在的结构和规律。
2.能够自动地处理数据，从而能够提高工作效率。
3.能够不断地通过数据进行更新和优化，从而能够提高准确性。
但机器学习算法也存在一些缺点：1.需要大量的数据和计算资源来进行训练。
机器学习算法
机器学习算法机器学习算法是人工智能领域中的重要组成部分，通过使用大量数据和统计分析方法，让计算机能够从中学习并自主做出决策。
在现代科技的发展中，机器学习算法已经广泛应用于各个领域，如自然语言处理、图像识别、智能推荐等。
本文将从基本概念、常用算法及应用案例等多个方面介绍机器学习算法。
一、基本概念1.1 什么是机器学习算法是一种通过使用大量数据进行训练和学习的方法，以便计算机能够自动分析数据、从中获取知识，并基于该知识做出预测或决策。
它的核心思想是让计算机模仿人类的学习方式，通过从数据中提取特征、建立模型、优化参数等步骤，使计算机能够自主学习并不断提升性能。
1.2 机器学习算法的分类根据机器学习的任务类型，机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。
1.2.1 监督学习监督学习是最常见的机器学习任务，它的目标是通过给定的输入数据和对应的输出标签，让模型学习出一个函数，能够将输入映射到正确的输出。
监督学习算法主要包括回归和分类两种类型，如线性回归、决策树、支持向量机等。
1.2.2 无监督学习无监督学习是指在没有标签的情况下，根据数据本身的特点进行分析和学习。
它的目标是从数据中发现隐藏的结构、关系或模式，进而进行聚类、降维等任务。
无监督学习算法主要包括聚类、关联规则挖掘等，如K-means聚类算法、Apriori算法等。
1.2.3 强化学习强化学习是通过代理与环境进行交互学习的过程，通过试错和奖励机制来优化决策策略。
强化学习算法在模拟实验、自动驾驶、游戏等领域有广泛应用，著名的算法包括Q-learning、策略梯度等。
二、常用算法2.1 线性回归线性回归是一种监督学习算法，适用于解决连续型数值预测问题。
它通过建立一个线性模型，通过最小化残差平方和来拟合数据。
线性回归算法简单且易于理解，但对于非线性问题表现不佳。
2.2 决策树决策树是一种用于分类和回归的监督学习算法，它通过将数据划分成树状结构来做出决策。
机器学习中的分类算法及其应用场景
机器学习中的分类算法及其应用场景机器学习是一种人工智能的分支，旨在通过数据的分析和模式的发现，使机器具备从经验中学习，并自动改善性能的能力。
分类算法是机器学习中最常用的一类算法，用于将数据集中的样本划分到不同的类别中。
在本文中，我们将介绍几种常见的分类算法及其应用场景。
一、决策树算法决策树算法是一种简单但常用的分类算法。
它通过创建一颗树状结构，从根节点开始递归地对数据集进行划分，直到达到指定的终止条件。
决策树算法的优点是易于理解和解释，并且能够处理大规模的数据集。
它在许多领域都有应用，例如医学诊断、金融风险评估和客户分类等。
二、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。
它假设各个特征之间相互独立，并通过计算后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法的优点是运算速度快、易于实现，并且对数据集中的噪声和缺失值有一定的鲁棒性。
它常用于文本分类、垃圾邮件过滤和情感分析等领域。
三、支持向量机算法支持向量机算法是一种基于统计学习理论的分类算法。
它通过在特征空间中构建一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。
支持向量机算法的优点是能够处理高维数据、具有较高的准确率和鲁棒性。
它在图像识别、手写体识别和生物信息学等领域有广泛应用。
四、最近邻算法最近邻算法是一种简单但有效的分类算法。
它基于样本之间的距离度量，将测试样本分类为距离最近的训练样本所属的类别。
最近邻算法的优点是易于实现、不需要训练过程，并且对异常值有较好的鲁棒性。
它在推荐系统、图像识别和医学诊断等领域有广泛应用。
五、神经网络算法神经网络算法是一种模拟人脑神经网络结构和功能的分类算法。
它由多个神经元组成的层次结构，在训练过程中通过调整连接权重来实现模式的学习和分类。
神经网络算法的优点是能够处理复杂的非线性问题，并且具有较强的泛化能力。
它在图像处理、语音识别和自然语言处理等领域有广泛应用。
总结起来，机器学习中的分类算法有很多种，每种算法都有其适用的场景和特点。
机器学习算法分类回归和聚类方法
机器学习算法分类回归和聚类方法机器学习是一门研究如何让计算机通过大量数据自动学习并改善性能的学科。
在机器学习中，算法的选择至关重要。
本文将介绍机器学习中的三种常见算法：分类、回归和聚类。
一、分类算法分类是机器学习中最基本的任务之一，其目的是根据给定的数据集将实例划分到不同的类别中。
常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯分类器和支持向量机。
1. 决策树：决策树是一种基于树形结构的分类方法。
它通过对数据集进行递归划分，每次都选择最能提高分类准确性的特征进行划分。
通过构建决策树，可以得到一系列条件判断规则，从而对新实例进行分类。
2. 朴素贝叶斯分类器：朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设。
该算法通过统计每个类别下各个特征的概率分布，并利用贝叶斯定理计算后验概率，从而进行分类。
3. 支持向量机：支持向量机通过构建超平面来实现分类。
其目标是找到一个最优超平面，使得训练集中的不同类别的样本距离超平面的间隔最大化。
该算法可以处理高维数据，具有很强的泛化能力。
二、回归算法回归是机器学习中另一种重要的任务，其目的是通过学习数据的输入输出关系，预测连续数值型的输出。
常见的回归算法有线性回归、多项式回归和支持向量回归。
1. 线性回归：线性回归是一种基于线性模型的回归方法。
它通过拟合数据集中的直线或超平面，来建立输入与输出之间的线性关系。
线性回归常用于分析连续变量之间的关系，以及进行趋势预测。
2. 多项式回归：多项式回归是一种基于多项式模型的回归方法。
它通过将输入特征的多项式形式引入回归模型，可以拟合更为复杂的数据分布。
多项式回归在非线性情况下能够提供更准确的预测。
3. 支持向量回归：支持向量回归与支持向量机类似，但它用于回归问题。
支持向量回归通过找到一个最优超平面，使得训练集中的样本与超平面的距离最小化，从而建立输入输出之间的非线性关系。
三、聚类算法聚类是机器学习中一种无监督学习方法，其目的是将数据集中的样本划分为若干个类别，使得同类样本之间的相似度高于异类样本。
机器学习算法的分类与应用场景
机器学习算法的分类与应用场景机器学习是一门涉及到统计学、计算机科学和人工智能等多个领域的学科，它的目标是通过计算机自主学习来实现人类无法手动完成的任务。
机器学习方法和算法有很多，它们可以用于各种各样的场景。
在本文中，我们将会探讨机器学习算法的分类以及应用场景，以便读者了解机器学习的普遍应用。
一、机器学习算法的分类1. 监督学习：监督学习是指计算机学习一个有标签的数据集，数据集中每一个样本都有一个已知的标签，计算机根据这些标签学习如何从一个未知的数据集中进行分类。
监督学习包括分类问题和回归问题两大类。
2. 无监督学习：与监督学习不同，无监督学习并不需要有标注数据。
无监督学习的目标是从未经标注的数据集中发现隐含的模式和结构。
无监督学习包括聚类和关联规则两类。
3. 强化学习：强化学习是一种通过试错来学习最优行为的学习方式。
强化学习的核心是一个环境和一个智能体，智能体通过与环境的交互来学习如何采取最优的行动。
二、机器学习算法的应用场景1. 电商推荐系统：电商推荐系统是指在海量商品中给客户提供个性化推荐服务。
根据客户以往的购买行为以及其他信息，采用机器学习算法，将商品进行分类并推荐给客户，通过提高客户购买的满意度来增加销售额。
2. 医疗领域：在医疗领域，机器学习可以应用于诊断、治疗建议及药物研发等方面。
例如，可以用机器学习算法来分析大量的病例研究，得出某病的诊断方法和治疗方式，从而帮助医生更加准确地诊断和治疗。
3. 智能驾驶：智能驾驶是指利用传感器、相机等设备对交通情况进行实时监测和感知，并采用机器学习算法对数据进行识别和分析，以实现自动驾驶。
智能驾驶技术的出现可以大幅减少交通事故发生的概率，提高道路使用效率。
4. 金融风控：机器学习算法可以用于金融领域内的风控。
在金融交易中，通过对用户的行为、交易记录等信息进行机器学习分析，可以有效的发现风险用户、识别异常操作，减少金融欺诈的风险。
5. 图像处理：机器学习算法可以应用于图像处理领域。
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3. 疾病与模式基因之间的关联关系分析研究 4. 特征解释
CHIMA 201195
案例分享2
——利用层次聚类解释模型
长 老青幼小中中
寿 年年儿学年学
老 人人园生人生
人
学
生
肠道菌群与年龄之间的关系研究
从公共数据库中选用江苏地区923个健 康人（按照年龄被分为7组）粪便检材的 16S测序数据，从中获取5621个菌群的丰 度值，特征筛选后得到278个菌群的丰度值， 用来对不同年龄分组的样本做层次聚类。
K-means聚类（不断迭代过程）
K-modes（k众数聚类）
对分类型数据进行聚类 采用差异度（属性不相同的个数）来
代替k-means算法中的距离
CHIMA 201193
分层聚类
密度聚类
K-means 高斯混合聚类
聚类方法优缺点：
优点：让数据变得有意义 缺点：结果难以解读，针对不寻常的数据组，结果可 能无用
分组
幼儿园学生 小学生 中学生 青年人 中年人 老年人 长寿老人
年龄
3-6 8-12 13-14 19-24 30-50 60-79 >94
3项
6项
9项
76项
•性别 •年龄 •BMI
•呼衰 •肾衰 •脑梗 •冠心病 •糖尿病 •高血压
•射血分数 •缩短分数 •胸腔积液 •心包积液 •二尖瓣反 流 •……
•血常规类 15项 •血生化类 38项 •尿类化验 23项
特征分布情况ຫໍສະໝຸດ 心衰患者是否发生院内死亡预测
选取2015-2018年于解放军总医院住院 的心衰患者，根据是否发生院内死亡选择 正样本1094例，随机筛选负样本1094例， 选用94个特征用SVM做分类，利用5折交叉 验证法进行结果评估。
Linear Discriminant Analysis
回归
CHIMA 20139
01 02 03 04
特
征 降 维
聚 类
分 类
&
总
回
结
归
目 录
CHIMA 20149
特征降维
特征向量较多时使用SVM进行分类，结果并不理想； 随机删除几个特征后，准确率反而提升？
CHIMA 20159
特征降维 == 特征选择？？？
原型聚类
https:///stable/modules/clustering.html
➢ 分层聚类： ✓ 不需要预先制定聚类数，可以发现类的层 次关系； ✓ 耗时，受离群值影响大
➢ 密度聚类： ✓ 不需要输入类别数，可发现任意形状的聚 类簇，可识别离群值； ✓ 无法反映数据尺寸，对高维数据密度难以 定义
机器学习算法的 分类&选择
2019年7月4日
PCA DBSCAN
K-means Adaboost
LDA
KNN GBDT
决策树
SVM 逻辑回归
随机森林
Xgboost
神经网络
机 器 学 习 算 法
CHIMA 20129
聚类 分类
降 维 Dimension Reduction
Try PCA
Supervised
按照发散性或者相 关性对各个特征进 行评分，设定阈值 或者待选择阈值的 个数，选择特征。
如：移除低方差的 特征、移除相关性 较高的特征
根据目标函数（通 常是预测效果评 分），每次选择若 干特征，或者排除 若干特征。
如：递归地训练基 模型，移除对模型 贡献度较小的特征
使用某些机器学习 的算法和模型进行 训练，得到各个特 征的权值系数，根 据系数从大到小选 择特征。
应用：
• PCA是最常用的数据降维方法，可用于图像压缩等领域 • SVD可用于推荐系统、自然语言处理等领域，如电子病历文本
潜在语义分析 • LDA既可以用于降维也可用于分类
缺点：
• 经过降维后的数据与原特征不存在一一对应关系，较难解释
CHIMA 20199
案例分享1
——利用PCA对数据集去噪
基本信息 共病信息 检查信息 检验信息
SVM 5折交叉验证结果
未经过PCA降维
经过PCA降维到 90维
训练集AUC 0.9591 0.9009
测试集AUC 0.8436 0.8605
CHIMA 201190
聚类
想做一个分类问题，但是却没有分类标签？ 如：疾病可能存在的亚型研究 如：疾病风险因素的归类分析
CHIMA 201191
聚类方法的类别
有监督的降维
相同类别在超平面上投 影之间的距离尽可能近， 不同类别投影之间的距 离尽可能远，最多降到 类别数-1的维数
CHIMA 20189
降维算法的注意事项：
➢ PCA、SVD、LDA均为线性降维方法，但可引入核函数实现非线 性降维，此外还有一些非线性降维方法如Isomap谱嵌入法等
➢ LDA作为有监督的降维方法，容易使后续的分类过程发生过拟合
➢ K-means聚类： ✓ 简单，最常用； ✓ 仅适用凸的样本集聚类，受离群值影响大
➢ 高斯混合聚类： ✓ 在各类尺寸不同、聚类间有相关关系时可 能比k-means聚类更合适；
✓ 需要初始化多个参数 CHIMA 201194
聚类方法在医学中的应用：
1. 无监督的医学图像分割 2. 疾病可能存在的亚型分类研究
如：基于随机森林 的特征选择方法
CHIMA 20179
特征降维
PCA（主成分分析）
SVD（奇异值分解）
LDA（线性判别分析）
A
无监督的降维
找到一个能最大保留数 据方差信息的子空间， 降维后的数据是原来特 征在新空间中的映射值
无监督的降维
将矩阵A分解为三个矩 阵UΣVT的乘积，选择Σ 中数值较大的几个奇异 值及U和VT中对应的奇 异向量，完成特征降维。
层次聚类
凝聚方法AGNES 分裂方法DIANA
聚类 密度聚类
DBSCAN
原型聚类
GMM
K-means
AGNES
DBSCAN
GMM
CHIMA 201192
K-MEANS（K均值聚类）
对数值型数据进行聚类 随机选取K个对象作为初始的聚类中
心，把每个对象分配给距离它最近的 聚类中心，根据聚类中现有的对象重 新计算聚类中心，不断重复此过程直 到满足终止条件
找一个高 维到低维 的映射！
特征降维
特征选择
删除若 干特征！
通过属性间的关系（如组合 不同的属性得新的属性）改 变原来的特征空间
从原始特征数据集中选择出 子集，是一种包含的关系， 没有更改原始的特征空间
CHIMA 20169
特征选择
Filter（过滤法）
Wrapper（包装法） Embedded（嵌入法）