轉自http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51191386

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谷歌的無人車和機器人得到了很多關注，但我們真正的未來卻在于能夠使電腦變得更聰明，更人性化的技術，機器學習。

– 埃里克 施密特（谷歌首席執行官）

當計算從大型計算機轉移至個人電腦再轉移到云的今天，我們可能正處于人類歷史上最關鍵的時期。之所以關鍵，并不是因為已經取得的成就，而是未來幾年里我們即將要獲得的進步和成就。

對我來說，如今最令我激動的就是計算技術和工具的普及，從而帶來了計算的春天。作為一名數據科學家，我可以建造一個數據處理系統來進行復雜的算法運算，這樣每小時能賺幾美金。可是學習這些算法卻花了我無數個日日夜夜。

那么誰能從這篇文章里收益最多呢？

這篇文章有可能是我寫的所有文章里最有價值的一篇。

寫這篇文章的目的，就是希望它可以讓有志于從事數據科學和機器學習的諸位在學習算法的路上少走些路。我會在文章中舉例一些機器學習的問題，你們也可以在思考解決這些問題的過程中得到啟發。我也會寫下對于各種機器學習算法的一些個人理解，并且提供R和Python的執行代碼。讀完這篇文章，讀者們至少可以行動起來親手試試寫一個機器學習的程序。

不過，這篇文章并沒有闡述這些算法背后的統計學原理，有時候從實踐入手也是很好的學習路徑。如果你希望了解的是這些統計學原理，那么這篇文章的內容可能并不適合你。

一般說來，機器學習有三種算法：

1. 監督式學習

監督式學習算法包括一個目標變量（因變量）和用來預測目標變量的預測變量（自變量）。通過這些變量我們可以搭建一個模型，從而對于一個已知的預測變量值，我們可以得到對應的目標變量值。重復訓練這個模型，直到它能在訓練數據集上達到預定的準確度。

屬于監督式學習的算法有：回歸模型，決策樹，隨機森林，K鄰近算法，邏輯回歸等。

2. 無監督式學習

與監督式學習不同的是，無監督學習中我們沒有需要預測或估計的目標變量。無監督式學習是用來對總體對象進行分類的。它在根據某一指標將客戶分類上有廣泛應用。

屬于無監督式學習的算法有：關聯規則，K-means聚類算法等。

3. 強化學習

這個算法可以訓練程序做出某一決定。程序在某一情況下嘗試所有的可能行動，記錄不同行動的結果并試著找出最好的一次嘗試來做決定。

屬于這一類算法的有馬爾可夫決策過程。

常見的機器學習算法

以下是最常用的機器學習算法，大部分數據問題都可以通過它們解決：

1.線性回歸 (Linear Regression)2.邏輯回歸 (Logistic Regression)3.決策樹 (Decision Tree)4.支持向量機（SVM）5.樸素貝葉斯 (Naive Bayes)6.K鄰近算法（KNN）7.K-均值算法（K-means）8.隨機森林 (Random Forest)9.降低維度算法（Dimensionality Reduction Algorithms）10.Gradient Boost和Adaboost算法

1.線性回歸 (Linear Regression)

線性回歸是利用連續性變量來估計實際數值（例如房價，呼叫次數和總銷售額等）。我們通過線性回歸算法找出自變量和因變量間的最佳線性關系，圖形上可以確定一條最佳直線。這條最佳直線就是回歸線。這個回歸關系可以用Y=aX+b 表示。

我們可以假想一個場景來理解線性回歸。比如你讓一個五年級的孩子在不問同學具體體重多少的情況下，把班上的同學按照體重從輕到重排隊。這個孩子會怎么做呢？他有可能會通過觀察大家的身高和體格來排隊。這就是線性回歸！這個孩子其實是認為身高和體格與人的體重有某種相關。而這個關系就像是前一段的Y和X的關系。

在Y=aX+b這個公式里：

• Y- 因變量

• a- 斜率

• X- 自變量

• b- 截距

a和b可以通過最小化因變量誤差的平方和得到（最小二乘法）。

下圖中我們得到的線性回歸方程是 y=0.2811X+13.9。通過這個方程，我們可以根據一個人的身高得到他的體重信息。

線性回歸主要有兩種：一元線性回歸和多元線性回歸。一元線性回歸只有一個自變量，而多元線性回歸有多個自變量。擬合多元線性回歸的時候，可以利用多項式回歸（Polynomial Regression）或曲線回歸 (Curvilinear Regression)。

Python 代碼

#Import Library #Import other necessary libraries like pandas, numpy... from sklearn import linear_model #Load Train and Test datasets #Identify feature and response variable(s) and values must be numeric and numpy arrays x_train=input_variables_values_training_datasets y_train=target_variables_values_training_datasets x_test=input_variables_values_test_datasets # Create linear regression object linear = linear_model.LinearRegression() # Train the model using the training sets and check score linear.fit(x_train, y_train) linear.score(x_train, y_train) #Equation coefficient and Intercept print('Coefficient: \n', linear.coef_) print('Intercept: \n', linear.intercept_) #Predict Output predicted= linear.predict(x_test)

R 代碼

#Load Train and Test datasets #Identify feature and response variable(s) and values must be numeric and numpy arraysx_train <- input_variables_values_training_datasets y_train <- target_variables_values_training_datasets x_test <- input_variables_values_test_datasets x <- cbind(x_train,y_train) # Train the model using the training sets and check score linear <- lm(y_train ~ ., data = x) summary(linear) #Predict Output predicted= predict(linear,x_test)

2.邏輯回歸

別被它的名字迷惑了，邏輯回歸其實是一個分類算法而不是回歸算法。通常是利用已知的自變量來預測一個離散型因變量的值（像二進制值0/1，是/否，真/假）。簡單來說，它就是通過擬合一個邏輯函數（logit fuction）來預測一個事件發生的概率。所以它預測的是一個概率值，自然，它的輸出值應該在0到1之間。

同樣，我們可以用一個例子來理解這個算法。

假設你的一個朋友讓你回答一道題。可能的結果只有兩種：你答對了或沒有答對。為了研究你最擅長的題目領域，你做了各種領域的題目。那么這個研究的結果可能是這樣的：如果是一道十年級的三角函數題，你有70%的可能性能解出它。但如果是一道五年級的歷史題，你會的概率可能只有30%。邏輯回歸就是給你這樣的概率結果。

回到數學上，事件結果的勝算對數（log odds）可以用預測變量的線性組合來描述：

odds= p/ (1-p) = probability of event occurrence / probability of not event occurrenceln(odds) = ln(p/(1-p))logit(p) = ln(p/(1-p)) = b0+b1X1+b2X2+b3X3....+bkXk

在這里，p 是我們感興趣的事件出現的概率。它通過篩選出特定參數值使得觀察到的樣本值出現的概率最大化，來估計參數，而不是像普通回歸那樣最小化誤差的平方和。

你可能會問為什么需要做對數呢？簡單來說這是重復階梯函數的最佳方法。因本篇文章旨不在此，這方面就不做詳細介紹了。

Python 代碼

#Import Library from sklearn.linear_model import LogisticRegression #Assumed you have, X (predictor) and Y (target) for training data set and x_test(predictor) of test_dataset# Create logistic regression objectmodel = LogisticRegression()# Train the model using the training sets and check score model.fit(X, y) model.score(X, y)#Equation coefficient and Intercept print('Coefficient: \n', model.coef_) print('Intercept: \n', model.intercept_) #Predict Output predicted= model.predict(x_test)

R 代碼

x <- cbind(x_train,y_train)# Train the model using the training sets and check score logistic <- glm(y_train ~ ., data = x,family='binomial') summary(logistic) #Predict Output predicted= predict(logistic,x_test)

延伸：

以下是一些可以嘗試的優化模型的方法：

• 加入交互項（interaction）

• 減少特征變量

• 正則化（regularization）

• 使用非線性模型

3.決策樹

這是我最喜歡也是能經常使用到的算法。它屬于監督式學習，常用來解決分類問題。令人驚訝的是，它既可以運用于類別變量（categorical variables）也可以作用于連續變量。這個算法可以讓我們把一個總體分為兩個或多個群組。分組根據能夠區分總體的最重要的特征變量/自變量進行。更詳細的內容可以閱讀這篇文章Decision Tree Simplified。

從上圖中我們可以看出，總體人群最終在玩與否的事件上被分成了四個群組。而分組是依據一些特征變量實現的。用來分組的具體指標有很多，比如Gini，information Gain, Chi-square,entropy。

理解決策樹原理的最好的辦法就是玩Jezzball游戲。這是微軟的一款經典游戲（見下圖）。這個游戲的最終任務是在一個有移動墻壁的房間里，通過建造墻壁來盡可能地將房間分成盡量大的，沒有小球的空間。

每一次你用建墻來分割房間，其實就是在將一個總體分成兩部分。決策樹也是用類似方法將總體分成盡量多的不同組別。

延伸閱讀：Simplified Version of Decision Tree Algorithms

Python 代碼

#Import Library #Import other necessary libraries like pandas, numpy...from sklearn import tree #Assumed you have, X (predictor) and Y (target) for training data set and x_test(predictor) of test_dataset # Create tree object model = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini') # for classification, here you can change the algorithm as gini or entropy (information gain) by default it is gini # model = tree.DecisionTreeRegressor() for regression # Train the model using the training sets and check score model.fit(X, y) model.score(X, y) #Predict Output predicted= model.predict(x_test)

R 代碼

library(rpart) x <- cbind(x_train,y_train)# grow tree fit <- rpart(y_train ~ ., data = x,method="class") summary(fit) #Predict Output predicted= predict(fit,x_test)

4. 支持向量機（SVM）

這是一個分類算法。在這個算法中我們將每一個數據作為一個點在一個n維空間上作圖（n是特征數），每一個特征值就代表對應坐標值的大小。比如說我們有兩個特征：一個人的身高和發長。我們可以將這兩個變量在一個二維空間上作圖，圖上的每個點都有兩個坐標值（這些坐標軸也叫做支持向量）。

現在我們要在圖中找到一條直線能最大程度將不同組的點分開。兩組數據中距離這條線最近的點到這條線的距離都應該是最遠的。

在上圖中，黑色的線就是最佳分割線。因為這條線到兩組中距它最近的點，點A和B的距離都是最遠的。任何其他線必然會使得到其中一個點的距離比這個距離近。這樣根據數據點分布在這條線的哪一邊，我們就可以將數據歸類。

更多閱讀：Simplified Version of Support Vector Machine

我們可以把這個算法想成n維空間里的JezzBall游戲，不過有一些變動：

• 你可以以任何角度畫分割線/分割面（經典游戲中只有垂直和水平方向）。

• 現在這個游戲的目的是把不同顏色的小球分到不同空間里。

• 小球是不動的。

Python 代碼

#Import Library from sklearn import svm #Assumed you have, X (predictor) and Y (target) for training data set and x_test(predictor) of test_dataset # Create SVM classification object model = svm.svc() # there is various option associated with it, this is simple for classification. You can refer link, for mo# re detail. # Train the model using the training sets and check score model.fit(X, y) model.score(X, y) #Predict Output predicted= model.predict(x_test)

R 代碼

library(e1071) x <- cbind(x_train,y_train)# Fitting model fit <-svm(y_train ~ ., data = x) summary(fit) #Predict Output predicted= predict(fit,x_test)

5. 樸素貝葉斯

這個算法是建立在貝葉斯理論上的分類方法。它的假設條件是自變量之間相互獨立。簡言之，樸素貝葉斯假定某一特征的出現與其它特征無關。比如說，如果一個水果它是紅色的，圓狀的，直徑大概7cm左右，我們可能猜測它為蘋果。即使這些特征之間存在一定關系，在樸素貝葉斯算法中我們都認為紅色，圓狀和直徑在判斷一個水果是蘋果的可能性上是相互獨立的。

樸素貝葉斯的模型易于建造，并且在分析大量數據問題時效率很高。雖然模型簡單，但很多情況下工作得比非常復雜的分類方法還要好。

貝葉斯理論告訴我們如何從先驗概率P(c),P(x)和條件概率P(x|c)中計算后驗概率P(c|x)。算法如下：

• P(c|x)是已知特征x而分類為c的后驗概率。

• P(c)是種類c的先驗概率。

• P(x|c)是種類c具有特征x的可能性。

• P(x)是特征x的先驗概率。

例子：?以下這組訓練集包括了天氣變量和目標變量“是否出去玩”。我們現在需要根據天氣情況將人們分為兩組：玩或不玩。整個過程按照如下步驟進行：

步驟1：根據已知數據做頻率表

步驟2：計算各個情況的概率制作概率表。比如陰天（Overcast）的概率為0.29，此時玩的概率為0.64.

步驟3：用樸素貝葉斯計算每種天氣情況下玩和不玩的后驗概率。概率大的結果為預測值。

提問:?天氣晴朗的情況下(sunny)，人們會玩。這句陳述是否正確？

我們可以用上述方法回答這個問題。P(Yes | Sunny)=P(Sunny | Yes) * P(Yes) / P(Sunny)。

這里，P(Sunny |Yes) = 3/9 = 0.33, P(Sunny) = 5/14 = 0.36, P(Yes)= 9/14 = 0.64。

那么，P (Yes | Sunny) = 0.33 * 0.64 / 0.36 = 0.60>0.5,說明這個概率值更大。

當有多種類別和多種特征時，預測的方法相似。樸素貝葉斯通常用于文本分類和多類別分類問題。

Python 代碼

#Import Library from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #Assumed you have, X (predictor) and Y (target) for training data set and x_test(predictor) of test_dataset # Create SVM classification object model = GaussianNB() # there is other distribution for multinomial classes like Bernoulli Naive Bayes, Refer link # Train the model using the training sets and check score model.fit(X, y) #Predict Output predicted= model.predict(x_test)

R 代碼

library(e1071) x <- cbind(x_train,y_train) # Fitting modelfit <-naiveBayes(y_train ~ ., data = x) summary(fit) #Predict Output predicted= predict(fit,x_test)

6.KNN（K-鄰近算法）

這個算法既可以解決分類問題，也可以用于回歸問題，但工業上用于分類的情況更多。 KNN先記錄所有已知數據，再利用一個距離函數，找出已知數據中距離未知事件最近的K組數據，最后按照這K組數據里最常見的類別預測該事件。

距離函數可以是歐式距離，曼哈頓距離，閔氏距離 (Minkowski Distance), 和漢明距離（Hamming Distance）。前三種用于連續變量，漢明距離用于分類變量。如果K=1，那問題就簡化為根據最近的數據分類。K值的選取時常是KNN建模里的關鍵。

KNN在生活中的運用很多。比如，如果你想了解一個不認識的人，你可能就會從這個人的好朋友和圈子中了解他的信息。

在用KNN前你需要考慮到：

• KNN的計算成本很高

• 所有特征應該標準化數量級，否則數量級大的特征在計算距離上會有偏移。

• 在進行KNN前預處理數據，例如去除異常值，噪音等。

Python 代碼

#Import Library from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier#Assumed you have, X (predictor) and Y (target) for training data set and x_test(predictor) of test_dataset # Create KNeighbors classifier object model KNeighborsClassifier(n_neighbors=6) # default value for n_neighbors is 5 # Train the model using the training sets and check score model.fit(X, y) #Predict Output predicted= model.predict(x_test)

R 代碼

library(knn) x <- cbind(x_train,y_train)# Fitting model fit <-knn(y_train ~ ., data = x,k=5) summary(fit) #Predict Output predicted= predict(fit,x_test)

7. K均值算法（K-Means）

這是一種解決聚類問題的非監督式學習算法。這個方法簡單地利用了一定數量的集群（假設K個集群）對給定數據進行分類。同一集群內的數據點是同類的，不同集群的數據點不同類。

還記得你是怎樣從墨水漬中辨認形狀的么？K均值算法的過程類似，你也要通過觀察集群形狀和分布來判斷集群數量！

K均值算法如何劃分集群：

從每個集群中選取K個數據點作為質心（centroids）。

將每一個數據點與距離自己最近的質心劃分在同一集群，即生成K個新集群。

找出新集群的質心，這樣就有了新的質心。

重復2和3，直到結果收斂，即不再有新的質心出現。

怎樣確定K的值：

如果我們在每個集群中計算集群中所有點到質心的距離平方和，再將不同集群的距離平方和相加，我們就得到了這個集群方案的總平方和。

我們知道，隨著集群數量的增加，總平方和會減少。但是如果用總平方和對K作圖，你會發現在某個K值之前總平方和急速減少，但在這個K值之后減少的幅度大大降低，這個值就是最佳的集群數。

Python 代碼

#Import Library from sklearn.cluster import KMeans#Assumed you have, X (attributes) for training data set and x_test(attributes) of test_dataset # Create KNeighbors classifier object model k_means = KMeans(n_clusters=3, random_state=0) # Train the model using the training sets and check score model.fit(X) #Predict Output predicted= model.predict(x_test)

R 代碼

library(cluster) fit <- kmeans(X, 3) # 5 cluster solution

8.隨機森林

隨機森林是對決策樹集合的特有名稱。隨機森林里我們有多個決策樹（所以叫“森林”）。為了給一個新的觀察值分類，根據它的特征，每一個決策樹都會給出一個分類。隨機森林算法選出投票最多的分類作為分類結果。

怎樣生成決策樹：

如果訓練集中有N種類別，則有重復地隨機選取N個樣本。這些樣本將組成培養決策樹的訓練集。

如果有M個特征變量，那么選取數m << M，從而在每個節點上隨機選取m個特征變量來分割該節點。m在整個森林養成中保持不變。

每個決策樹都最大程度上進行分割，沒有剪枝。

比較決策樹和調節模型參數可以獲取更多該算法細節。我建議讀者閱讀這些文章：

Introduction to Random forest – Simplified

Comparing a CART model to Random Forest (Part 1)

Comparing a Random Forest to a CART model (Part 2)

Tuning the parameters of your Random Forest model

Python 代碼

#Import Library from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier #Assumed you have, X (predictor) and Y (target) for training data set and x_test(predictor) of test_dataset# Create Random Forest object model= RandomForestClassifier()# Train the model using the training sets and check score model.fit(X, y)#Predict Output predicted= model.predict(x_test)

R 代碼

library(randomForest) x <- cbind(x_train,y_train) # Fitting model fit <- randomForest(Species ~ ., x,ntree=500) summary(fit) #Predict Output predicted= predict(fit,x_test)

9.降維算法（Dimensionality Reduction Algorithms）

在過去的4-5年里，可獲取的數據幾乎以指數形式增長。公司/政府機構/研究組織不僅有了更多的數據來源，也獲得了更多維度的數據信息。

例如：電子商務公司有了顧客更多的細節信息，像個人信息，網絡瀏覽歷史，個人喜惡，購買記錄，反饋信息等，他們關注你的私人特征，比你天天去的超市里的店員更了解你。

作為一名數據科學家，我們手上的數據有非常多的特征。雖然這聽起來有利于建立更強大精準的模型，但它們有時候反倒也是建模中的一大難題。怎樣才能從1000或2000個變量里找到最重要的變量呢？這種情況下降維算法及其他算法，如決策樹，隨機森林，PCA，因子分析，相關矩陣，和缺省值比例等，就能幫我們解決難題。

進一步的了解可以閱讀Beginners Guide To Learn Dimension Reduction Techniques。

Python 代碼

更多信息在這里

#Import Library from sklearn import decomposition #Assumed you have training and test data set as train and test # Create PCA obeject pca= decomposition.PCA(n_components=k) #default value of k =min(n_sample, n_features) # For Factor analysis #fa= decomposition.FactorAnalysis() # Reduced the dimension of training dataset using PCA train_reduced = pca.fit_transform(train) #Reduced the dimension of test dataset test_reduced = pca.transform(test)

R 代碼

library(stats) pca <- princomp(train, cor = TRUE) train_reduced <- predict(pca,train) test_reduced <- predict(pca,test)

10.Gradient Boosing 和 AdaBoost

GBM和AdaBoost都是在有大量數據時提高預測準確度的boosting算法。Boosting是一種集成學習方法。它通過有序結合多個較弱的分類器/估測器的估計結果來提高預測準確度。這些boosting算法在Kaggle，AV Hackthon, CrowdAnalytix等數據科學競賽中有出色發揮。

更多閱讀：?Know about Gradient and AdaBoost in detail

Python 代碼

#Import Library from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier #Assumed you have, X (predictor) and Y (target) for training data set and x_test(predictor) of test_dataset # Create Gradient Boosting Classifier object model= GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=1.0, max_depth=1, random_state=0) # Train the model using the training sets and check score model.fit(X, y) #Predict Output predicted= model.predict(x_test)

R 代碼

library(caret) x <- cbind(x_train,y_train) # Fitting model fitControl <- trainControl( method = "repeatedcv", number = 4, repeats = 4) fit <- train(y ~ ., data = x, method = "gbm", trControl = fitControl,verbose = FALSE) predicted= predict(fit,x_test,type= "prob")[,2]

GradientBoostingClassifier 和隨機森林是兩種不同的boosting分類樹。人們經常提問?這兩個算法有什么不同。

結束語

至此我相信讀者對于常用的機器學習算法已經有了一定了解。寫這篇文章并且提供R和Python的代碼就是為了讓你可以立馬著手學習。動起手來去練一練吧，加深對這些算法過程的認識，運用他們，你會喜歡上機器學習的！

附：英文原文地址http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/08/common-machine-learning-algorithms/

轉載于:https://www.cnblogs.com/nolonely/p/6925767.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的转机器学习系列(9)_机器学习算法一览（附Python和R代码）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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