上手机器学习，从搞懂这十大经典算法开始
上手機(jī)器學(xué)習(xí)，從搞懂這十大經(jīng)典算法開始
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翻譯 | AI科技大本營（rgznai100）
參與 | 林椿眄
編輯 | 波波，Donna
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在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，“沒有免費(fèi)的午餐”是一個(gè)不變的定理。簡而言之，沒有一種算法是完美的，可以作為任何問題的最佳解決方案。認(rèn)清這一點(diǎn)，對(duì)于解決監(jiān)督學(xué)習(xí)問題（如預(yù)測(cè)建模問題）尤其重要。
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我們不能總說神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是比決策樹好，反之亦然。影響算法性能的因素有很多，比如數(shù)據(jù)集的大小和結(jié)構(gòu)。
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因此，對(duì)于自己的問題，要嘗試多種不同的算法，并使用測(cè)試數(shù)據(jù)集來評(píng)估各個(gè)算法的性能，以選出效果最優(yōu)的那一個(gè)。
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當(dāng)然，前面所嘗試的算法必須要適合自己的問題，這也正是你要選對(duì)正確的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的地方。比如，需要打掃房子的時(shí)候，你會(huì)使用真空吸塵器、掃帚或拖把，但絕不應(yīng)該用鏟子在屋內(nèi)挖坑。
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▌重要的原則
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話雖如此，但所有用于預(yù)測(cè)建模的有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法卻有一個(gè)共同的原則：
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法的本質(zhì)是找到一個(gè)目標(biāo)函數(shù)（f），使其成為輸入變量（X）到輸出變量（Y）之間的最佳映射：Y = f（X）
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這是最常見的學(xué)習(xí)任務(wù)，給定任意新的輸入變量（X），我們就能預(yù)測(cè)出輸出變量（Y）的值。因?yàn)槲覀儾恢滥繕?biāo)函數(shù)（f）的形式或樣子，所以才要機(jī)器去把它找出來。不然的話，我們就可以直接用目標(biāo)函數(shù)來進(jìn)行預(yù)測(cè)了，而非還要用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)了。
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最常見的機(jī)器學(xué)習(xí)類型就是找到最佳映射Y = f（X），并以此來預(yù)測(cè)新X所對(duì)應(yīng)的Y值。這一過程被稱為預(yù)測(cè)建模或預(yù)測(cè)分析，目標(biāo)是盡可能到出最為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。
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對(duì)于渴望理解機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念的各位新手，我們特地整理出數(shù)據(jù)科學(xué)家最常用的十大機(jī)器學(xué)習(xí)算法，便于大家快速上手。
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▌?1- 線性回歸
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線性回歸可能是統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)中最為知名、最易于理解的一個(gè)算法。
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預(yù)測(cè)建模主要關(guān)注的是如何最小化模型的誤差，或是如何在一個(gè)可解釋性代價(jià)的基礎(chǔ)上做出最為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。我們將借用、重用和竊取包括統(tǒng)計(jì)學(xué)在內(nèi)的多個(gè)不同領(lǐng)域的算法，并將其用于這些目的。
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線性回歸所表示的是描述一條直線的方程，通過輸入變量的特定權(quán)重系數(shù)（B）來找出輸入變量（x）和輸出變量（y）之間最適合的映射關(guān)系。
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線性回歸
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例如：y = B0 + B1 * x
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給定輸入x，我們可以預(yù)測(cè)出y的值。線性回歸學(xué)習(xí)算法的目標(biāo)是找到系數(shù)B0和B1的值。
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找出數(shù)據(jù)的線性回歸模型有多種不同的技巧，例如將線性代數(shù)解用于普通最小二乘法和梯度下降優(yōu)化問題。
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線性回歸業(yè)已存在200多年，并已被廣泛研究過。使用該算法的一些竅門，是盡可能地去除非常相似的相關(guān)變量以及數(shù)據(jù)中的噪聲。這是一個(gè)快速、簡單而又好用的算法。
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▌?2 - 邏輯回歸
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邏輯回歸是機(jī)器學(xué)習(xí)借自統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域的另一項(xiàng)技術(shù)，用于解決二元分類問題（有兩個(gè)類值的問題）。
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邏輯回歸就像線性回歸，因?yàn)樗哪繕?biāo)是找出每個(gè)輸入變量的加權(quán)系數(shù)值。與線性回歸不同的是，邏輯回歸預(yù)測(cè)輸出值的函數(shù)是非線性的，也被稱為邏輯函數(shù)。
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邏輯回歸的函數(shù)圖像看起來是一個(gè)大的S形，并將任何值轉(zhuǎn)換至0到1的區(qū)間。這種形式非常有用，因?yàn)槲覀兛梢杂靡粋€(gè)規(guī)則把邏輯函數(shù)的值轉(zhuǎn)化成0和1（例如，如果函數(shù)值小于0.5，則輸出1），從而預(yù)測(cè)類別。
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邏輯回歸
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基于模型學(xué)習(xí)的方式，邏輯回歸的輸出值也可以用來預(yù)測(cè)給定數(shù)據(jù)實(shí)例屬于類別0和類別1的概率。當(dāng)你的預(yù)測(cè)需要更多依據(jù)時(shí)，這一點(diǎn)會(huì)非常有用。
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跟線性回歸一樣，當(dāng)你剔除與輸出變量無關(guān)或與之除非常相似（相關(guān)）的屬性后，邏輯回歸的效果會(huì)更好。對(duì)于二元分類問題，它是一個(gè)易于上手、快速而又有效的模型。
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▌?3 - 線性判別分析
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一般來說，邏輯回歸僅限于二元分類問題。 但如果分類類別超過兩個(gè)，線性判別分析就成為你首選的線性分類算法。
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線性判別分析的表達(dá)式非常簡單。 它由數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)屬性組成，并計(jì)算每個(gè)類別的屬性值。對(duì)于單個(gè)輸入變量，它包括：
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每個(gè)類別的平均值。
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所有類別的方差。
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線性判別分析
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線性判別分析通過計(jì)算每個(gè)類別的差別值，并對(duì)擁有最大值的類別進(jìn)行預(yù)測(cè)。 該方法假定數(shù)據(jù)服從高斯分布（鐘形曲線），因此預(yù)測(cè)前從數(shù)據(jù)中移除異常值會(huì)是一個(gè)很好的習(xí)慣。對(duì)于分類預(yù)測(cè)問題來說，它是一個(gè)簡單而又強(qiáng)大的方法。
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▌?4 - 分類和回歸樹
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決策樹是用于預(yù)測(cè)建模的一種重要機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
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決策樹模型的表現(xiàn)形式為二叉樹，也就是來自算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方面的二叉樹，沒有什么特別。樹上每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)輸入變量（x）與一個(gè)基于該變量的分離點(diǎn)（假定這個(gè)變量是數(shù)字）。
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決策樹
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葉節(jié)點(diǎn)包含了用于預(yù)測(cè)的輸出變量（y）。預(yù)測(cè)是通過遍歷樹的分離點(diǎn)開始，直到抵達(dá)每一個(gè)葉節(jié)點(diǎn)，并輸出該葉節(jié)點(diǎn)的分類值。
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決策樹算法學(xué)習(xí)起來很快，預(yù)測(cè)速度也很快。決策樹對(duì)于各種各樣的問題都能做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，并且無需對(duì)數(shù)據(jù)做任何特殊的預(yù)處理。
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▌?5 - 樸素貝葉斯
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樸素貝葉斯是一種簡單而又強(qiáng)大的預(yù)測(cè)建模算法。
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該模型由兩種概率組成，它們都能從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中直接計(jì)算出來：1）每個(gè)類別的概率; 2）對(duì)于給定的x值，每個(gè)類別的條件概率。 一旦計(jì)算出來，概率模型就可以用于使用貝葉斯定理對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。 當(dāng)你的數(shù)據(jù)是實(shí)值時(shí)，通常會(huì)假定一個(gè)高斯分布（鐘形曲線），這樣你就很容易計(jì)算出這些數(shù)據(jù)的概率。
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樸素貝葉斯
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樸素貝葉斯假定每個(gè)輸入變量都是獨(dú)立，所以被稱為“樸素的”。這是一個(gè)強(qiáng)假設(shè)，對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)而言有點(diǎn)不切實(shí)際，但該方法在大范圍的復(fù)雜問題上非常有效。
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▌?6 - K-最近鄰算法
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K-最近鄰算法是一種非常簡單和有效。它的模型所表示是整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，看上去很簡單，對(duì)吧？
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對(duì)于給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過搜索整個(gè)數(shù)據(jù)集中K個(gè)最相似的實(shí)例（鄰居），匯總這K個(gè)實(shí)例的輸出變量可以預(yù)測(cè)新的數(shù)據(jù)點(diǎn)。對(duì)于回歸問題，它可能是輸出變量的平均值；對(duì)于分類問題，它可能是模式（或最常見的）類別值。
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使用K-最近鄰算法的訣竅，是在于如何確定數(shù)據(jù)實(shí)例之間的相似性。最簡單的方法，如果你的屬性在歐幾里德距離上尺度相同（例如均以英寸為單位），那么基于每個(gè)輸入變量之間的差異，你就可以直接計(jì)算其數(shù)值來確定相似性。
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K-最近鄰算法可能需要大量的內(nèi)存或存儲(chǔ)空間來儲(chǔ)存所有數(shù)據(jù)，但只有在預(yù)測(cè)時(shí)才會(huì)執(zhí)行計(jì)算（或?qū)W習(xí)）。你也可以隨時(shí)更新和管理你的訓(xùn)練實(shí)例，以保持預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
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距離或緊密度的概念在非常高的維度（大量的輸入變量）中可能會(huì)失效，因?yàn)檩斎胱兞康臄?shù)量對(duì)于算法性能有著很大的負(fù)面影響。這就是維度災(zāi)難。這就要求你只使用那些與預(yù)測(cè)輸出變量最相關(guān)的輸入變量。
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▌?7 - 學(xué)習(xí)向量量化
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K-最近鄰算法的一個(gè)缺點(diǎn)是你需要使用整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。而作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)向量量化算法（簡稱LVQ）允許你選擇訓(xùn)練實(shí)例的數(shù)量，并能準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)這些實(shí)例所應(yīng)有的特征。
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學(xué)習(xí)向量量化
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學(xué)習(xí)向量量化算法所表示的是碼本向量的集合。這些向量在初始化的時(shí)候隨機(jī)選擇出來，并在學(xué)習(xí)算法的多次迭代中優(yōu)化成最能概括訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的集合。在學(xué)習(xí)完成后，碼本向量可以像K-最近鄰算法一樣進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過計(jì)算每個(gè)碼本向量和新數(shù)據(jù)實(shí)例之間的距離來找到最相似的鄰居（最佳匹配碼本向量），然后返回最佳匹配單元的類別值或（在回歸情況下的實(shí)際值）作為預(yù)測(cè)。如果能重新調(diào)整數(shù)據(jù)使其處于相同的區(qū)間（如0到1之間），則可以獲得最佳的預(yù)測(cè)結(jié)果。
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如果K-最近鄰算法在你的數(shù)據(jù)集上已經(jīng)給出了很好的預(yù)測(cè)結(jié)果，那么可以嘗試用學(xué)習(xí)向量量化算法來減少整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的內(nèi)存存儲(chǔ)需求。
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▌?8 - 支持向量機(jī)
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支持向量機(jī)可能是最受歡迎、討論最為廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。
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超平面是輸入變量空間內(nèi)的一條分割線。在支持向量機(jī)中，超平面可以通過類別（0類或1類）最佳分割輸入變量空間。在二維空間內(nèi)，超平面可被視為一條線，我們假設(shè)所有的輸入點(diǎn)都可以被該線完全分開。支持向量機(jī)的目標(biāo)是找到一個(gè)分離系數(shù)，讓一個(gè)超平面能夠?qū)Σ煌悇e的數(shù)據(jù)進(jìn)行最佳分割。
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支持向量機(jī)
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超平面與最近的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離被稱為邊距。在分離兩個(gè)類上具有最大邊距的超平面被稱為最佳超平面。超平面的確定只跟這些點(diǎn)及分類器的構(gòu)造有關(guān)。這些點(diǎn)被稱為支持向量，它們支持并定義超平面。在實(shí)踐中，可以使用優(yōu)化算法來找到能夠最大化邊距的系數(shù)。
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支持向量機(jī)可能是最為強(qiáng)大的“開箱即用”分類器之一，值得你嘗試。
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▌?9 - bagging算法和隨機(jī)森林
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隨機(jī)森林是最流行、最強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。它是一種被稱為Bootstrap Aggregation或Bagging的機(jī)器學(xué)習(xí)集成算法。
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Bootstrap是一種從數(shù)據(jù)樣本中估算數(shù)量的強(qiáng)大統(tǒng)計(jì)方法。換句話說，你需要抽取大量的數(shù)據(jù)樣本、計(jì)算平均值，然后再計(jì)算所有均值的平均，以便更好地估計(jì)整體樣本的真實(shí)平均值。
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bagging算法也使用相同的方式，但用于估計(jì)整個(gè)統(tǒng)計(jì)模型的最常見方法是決策樹。訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的多個(gè)樣本將被取樣，然后對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)樣本建模。對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，每個(gè)模型都會(huì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并對(duì)每個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行平均，以更好地估計(jì)真實(shí)的輸出值。
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隨機(jī)森林
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隨機(jī)森林是對(duì)bagging算法的一種調(diào)整，它不是選擇最佳分割點(diǎn)來創(chuàng)建決策樹，而是通過引入隨機(jī)性來得到次優(yōu)分割點(diǎn)。
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因此，針對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)樣本所創(chuàng)建的模型，會(huì)與其他方式有所不同，但仍能以其獨(dú)特和不同的方式準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。結(jié)合所有模型的預(yù)測(cè)，可以更好地估計(jì)潛在的真實(shí)輸出。
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如果用方差較高的算法（如決策樹）能夠獲得較好的結(jié)果，那么通過bagging算法通常可以獲得更好的結(jié)果。
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▌?10 - Boosting和AdaBoost算法
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Boosting是一項(xiàng)從多個(gè)弱分類器中構(gòu)建強(qiáng)分類器的集成預(yù)測(cè)技術(shù)。它從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中構(gòu)建模型，然后通過修正前一個(gè)模型的錯(cuò)誤創(chuàng)造出第二個(gè)模型。以此類推，模型不斷疊加，直至能夠完美預(yù)測(cè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，或達(dá)到可添加的模型的數(shù)量上限。
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在針對(duì)二元分類所開發(fā)的boosting算法中，AdaBoost是第一個(gè)成功的。它是理解boosting算法的最佳起點(diǎn)。現(xiàn)代boosting方法基于AdaBoost而構(gòu)建，最典型的例子是隨機(jī)梯度加速器。
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通常，AdaBoost算法與決策樹一起工作。第一個(gè)決策樹創(chuàng)建后，決策樹在每個(gè)訓(xùn)練實(shí)例上的性能，都被用來衡量下一個(gè)決策樹針對(duì)該實(shí)例所應(yīng)分配的關(guān)注程度。難以預(yù)測(cè)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)被賦予更大的權(quán)重，而容易預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)則被賦予更小的權(quán)重。模型依次被創(chuàng)建，每次更新訓(xùn)練實(shí)例的權(quán)重，都會(huì)影響到序列中下一個(gè)決策樹學(xué)習(xí)性能。所有決策樹完成后，即可對(duì)新輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，而每個(gè)決策樹的性能將由它在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的準(zhǔn)確度所決定。
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由于模型注意力都集中于糾正上一個(gè)算法的錯(cuò)誤，所以必須確保數(shù)據(jù)是干凈無異常的。
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▌?最后的建議
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初學(xué)者常常會(huì)被眼花繚亂的機(jī)器學(xué)習(xí)算法所困擾，提出“我該使用哪種算法？”這樣的問題。
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此問題的答案取決于許多因素，包括：
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（1）數(shù)據(jù)的大小、質(zhì)量和性質(zhì);?
（2）可用的計(jì)算時(shí)間;?
（3）任務(wù)的緊迫性;?
（4）你想要用數(shù)據(jù)來做什么。
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即使是一位經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家，在嘗試不同的算法之前，也無法回答哪種算法的性能會(huì)是最好的。機(jī)器學(xué)習(xí)的算法還有很多，但以上這些是最受歡迎的算法。如果你剛?cè)腴T機(jī)器學(xué)習(xí)，這將是一個(gè)很好的學(xué)習(xí)起點(diǎn)。
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作者 | James Le
原文鏈接 | https://towardsdatascience.com/a-tour-of-the-top-10-algorithms-for-machine-learning-newbies-dde4edffae11
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轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/Eufisky/p/8331802.html
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的上手机器学习，从搞懂这十大经典算法开始的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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