轻松看懂机器学习常用算法

今天的算法解析如下：

 

1. 决策树

2. 随机森林算法

3. 逻辑回归

4. SVM

5. 朴素贝叶斯

6. K最近邻算法

7. K均值算法

8. Adaboost 算法

9. 神经网络

10. 马尔可夫

 

▌1. 决策树

 

根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。
 

 

▌2. 随机森林

 

视频：

https://www.youtube.com/watch?v=loNcrMjYh64

 

在源数据中随机选取数据，组成几个子集

 

 

S 矩阵是源数据，有 1-N 条数据，A B C 是feature，最后一列C是类别
 

 

由 S 随机生成 M 个子矩阵
 

 

这 M 个子集得到 M 个决策树
 

将新数据投入到这 M 个树中，得到 M 个分类结果，计数看预测成哪一类的数目最多，就将此类别作为最后的预测结果

 

 

▌3. 逻辑回归

 

视频：

https://www.youtube.com/watch?v=gNhogKJ_q7U

 

当预测目标是概率这样的，值域需要满足大于等于0，小于等于1的，这个时候单纯的线性模型是做不到的，因为在定义域不在某个范围之内时，值域也超出了规定区间。

 

 

所以此时需要这样的形状的模型会比较好

 

 

那么怎么得到这样的模型呢？

 

这个模型需要满足两个条件 大于等于0，小于等于1
 

大于等于0 的模型可以选择 绝对值，平方值，这里用 指数函数，一定大于0
小于等于1 用除法，分子是自己，分母是自身加上1，那一定是小于1的了。

 

再做一下变形，就得到了 logistic regression 模型

 

通过源数据计算可以得到相应的系数了
 

 

最后得到 logistic 的图形
 

 

▌4. SVM（support vector machine）

 

视频：

https://www.youtube.com/watch?v=1NxnPkZM9bc

 

要将两类分开，想要得到一个超平面，最优的超平面是到两类的 margin 达到最大，margin就是超平面与离它最近一点的距离，如下图，Z2>Z1，所以绿色的超平面比较好

 

 

将这个超平面表示成一个线性方程
 

 

点到面的距离根据图中的公式计算
 

 

所以得到 total margin 的表达式如下，目标是最大化这个 margin，就需要最小化分母
 

 

于是变成了一个优化问题：
 

 

举个栗子，三个点，找到最优的超平面，定义了 weight vector＝（2，3）－（1，1）
 

 

得到 weight vector 为（a，2a），将两个点代入方程，代入（2，3）另其值＝1，代入（1，1）另其值＝-1，求解出 a 和 截矩 w0 的值，进而得到超平面的表达式。
 

 

a 求出来后，代入（a，2a）得到的就是 support vector

a 和 w0 代入超平面的方程就是 support vector machine

 

▌5. 朴素贝叶斯

 

视频：

https://www.youtube.com/watch?v=TpjPzKODuXo

 

举个在 NLP 的应用

给一段文字，返回情感分类，这段文字的态度是positive，还是negative

 

 

为了解决这个问题，可以只看其中的一些单词

 

 

这段文字，将仅由一些单词和它们的计数代表
 

 

原始问题是：给你一句话，它属于哪一类
通过 bayes rules 变成一个比较简单容易求得的问题

 

 

问题变成，这一类中这句话出现的概率是多少，当然，别忘了公式里的另外两个概率

 

栗子：单词 love 在 positive 的情况下出现的概率是 0.1，在 negative 的情况下出现的概率是 0.001
 

 

▌6. K最近邻（k nearest neighbours）

 

视频：

https://www.youtube.com/watch?v=zHbxbb2ye3E

 

给一个新的数据时，离它最近的 k 个点中，哪个类别多，这个数据就属于哪一类。

 

栗子：要区分 猫 和 狗，通过 claws 和 sound 两个feature来判断的话，圆形和三角形是已知分类的了，那么这个 star 代表的是哪一类呢

 

 

k＝3时，这三条线链接的点就是最近的三个点，那么圆形多一些，所以这个star就是属于猫

 

 

▌7. K均值

 

视频：

https://www.youtube.com/watch?v=zHbxbb2ye3E

 

想要将一组数据，分为三类，粉色数值大，黄色数值小
 

最开心先初始化，这里面选了最简单的 3，2，1 作为各类的初始值
 

剩下的数据里，每个都与三个初始值计算距离，然后归类到离它最近的初始值所在类别

 

 

分好类后，计算每一类的平均值，作为新一轮的中心点

 

 

几轮之后，分组不再变化了，就可以停止了
 

 

 

▌8. Adaboost

 

视频：

https://www.youtube.com/watch?v=rz9dnmHmZsY

 

adaboost 是 bosting 的方法之一。bosting就是把若干个分类效果并不好的分类器综合起来考虑，会得到一个效果比较好的分类器。

 

下图，左右两个决策树，单个看是效果不怎么好的，但是把同样的数据投入进去，把两个结果加起来考虑，就会增加可信度
 

 

adaboost 的栗子，手写识别中，在画板上可以抓取到很多 features，例如 始点的方向，始点和终点的距离等等

 

 

training 的时候，会得到每个 feature 的 weight，例如 2 和 3 的开头部分很像，这个 feature 对分类起到的作用很小，它的权重也就会较小

 

 

而这个 alpha 角就具有很强的识别性，这个 feature 的权重就会较大，最后的预测结果是综合考虑这些 feature 的结果
 

 

▌9. 神经网络

视频：

https://www.youtube.com/watch?v=CEv_0r5huTY&list=PLjJh1vlSEYgvGod9wWiydumYl8hOXixNu&index=3

 

 

Neural Networks 适合一个input可能落入至少两个类别里

 

NN 由若干层神经元，和它们之间的联系组成，第一层是 input 层，最后一层是 output 层，在 hidden 层 和 output 层都有自己的 classifier

 

 

input 输入到网络中，被激活，计算的分数被传递到下一层，激活后面的神经层，最后output 层的节点上的分数代表属于各类的分数，下图例子得到分类结果为 class 1

 

同样的 input 被传输到不同的节点上，之所以会得到不同的结果是因为各自节点有不同的weights 和 bias，这也就是 forward propagation

 

 

▌10. 马尔可夫

视频：

https://www.youtube.com/watch?v=56mGTszb_iM

 

Markov Chains 由 state 和 transitions 组成

 

栗子，根据这一句话 ‘the quick brown fox jumps over the lazy dog’，要得到 markov chain，步骤——先给每一个单词设定成一个状态，然后计算状态间转换的概率

 

 

 

这是一句话计算出来的概率，当你用大量文本去做统计的时候，会得到更大的状态转移矩阵，例如 the 后面可以连接的单词，及相应的概率
 

 

生活中，键盘输入法的备选结果也是一样的原理，模型会更高级