常見的機器學習算法：

1）.回歸算法：回歸算法是試圖采用對誤差的衡量來探索變量之間的關系的一類算法。回歸算法是統(tǒng)計機器學習的利器。 常見的回歸算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應回歸樣條（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）。

2）.基于實例的算法：基于實例的算法常常用來對決策問題建立模型，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)進行比較。通過這種方式來尋找最佳的匹配。因此，基于實例的算法常常也被稱為“贏家通吃”學習或者“基于記憶的學習”。常見的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射算法（Self-Organizing Map，SOM）。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。

3）.決策樹學習：決策樹算法根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性采用樹狀結構建立決策模型， 決策樹模型常常用來解決分類和回歸問題。常見的算法包括：分類及回歸樹（Classification And Regression Tree，CART），ID3 (Iterative Dichotomiser 3)，C4.5，Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機森林（Random Forest），多元自適應回歸樣條（MARS）以及梯度推進機（Gradient Boosting Machine，GBM）。

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

5）.基于核的算法：基于核的算法中最著名的莫過于支持向量機（SVM）了。基于核的算法把輸入數(shù)據(jù)映射到一個高階的向量空間，在這些高階向量空間里，有些分類或者回歸問題能夠更容易的解決。常見的基于核的算法包括：支持向量機（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。

6）.聚類算法：聚類，就像回歸一樣，有時候人們描述的是一類問題，有時候描述的是一類算法。聚類算法通常按照中心點或者分層的方式對輸入數(shù)據(jù)進行歸并。所以的聚類算法都試圖找到數(shù)據(jù)的內在結構，以便按照最大的共同點將數(shù)據(jù)進行歸類。常見的聚類算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization，EM）。

7）.降低維度算法：像聚類算法一樣，降低維度算法試圖分析數(shù)據(jù)的內在結構，不過降低維度算法是以非監(jiān)督學習的方式試圖利用較少的信息來歸納或者解釋數(shù)據(jù)。這類算法可以用于高維數(shù)據(jù)的可視化或者用來簡化數(shù)據(jù)以便監(jiān)督式學習使用。常見的算法包括：主成分分析（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。

8）.關聯(lián)規(guī)則學習：關聯(lián)規(guī)則學習通過尋找最能夠解釋數(shù)據(jù)變量之間關系的規(guī)則，來找出大量多元數(shù)據(jù)集中有用的關聯(lián)規(guī)則。常見算法包括 Apriori算法和Eclat算法等。

9）.集成算法：集成算法用一些相對較弱的學習模型獨立地就同樣的樣本進行訓練，然后把結果整合起來進行整體預測。集成算法的主要難點在于究竟集成哪些獨立的較弱的學習模型以及如何把學習結果整合起來。這是一類非常強大的算法，同時也非常流行。常見的算法包括：Boosting，Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization，Blending），梯度推進機（Gradient Boosting Machine, GBM），隨機森林（Random Forest）。

10）.人工神經(jīng)網(wǎng)絡：人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡，是一類模式匹配算法。通常用于解決分類和回歸問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是機器學習的一個龐大的分支，有幾百種不同的算法。（其中深度學習就是其中的一類算法，我們會單獨討論），重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法包括：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡（Perceptron Neural Network）, 反向傳遞（Back Propagation），Hopfield網(wǎng)絡，自組織映射（Self-Organizing Map, SOM）。學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的常见的机器学习算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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