常见机器学习算法及其原理汇总（面试必备）

监督学习与非监督学习

监督学习有训练集与测试样本，在训练中找规律，有目标值和特征值
非监督学习没有训练集，只有一组数据，在组内寻找数据

分类与聚类

聚类分析是一种分类的多元统计分析方法。按照个体或样品的特征将它们 分类，使同一类别内的个体具有尽可能高的同质性，而不同类别 之间则应具有尽可能高的异质性。
聚类分析在没有训练集的条件下把样本划分若干类，自动标记确定
分类分析类是确定的要做的是将每条记录标记出来

1 k-means算法

原理：

1随机选择k个点作为初始聚类中心

2对剩下的点，计算其到各个聚类中心的距离，根据与聚类中心的距离，将其归入最近族

3对每个族计算所有点的均值，作为新的聚类中心

4重复2，3，直到质心不在发生变化

代码实现

需要导入的库from sklearn.cluster import KMeans

k=3
#实例化一个Kmeans对象
km=KMeans(n_clusters=k)
km.fit(data)#训练数据
y_predict=km.predict(data)
# print(y_predict)#进行预测
center=km.cluster_centers_#确定聚类中心

应用场景：信号处理，聚类分析等

优缺点

优点：1收敛速度快，效率高 2聚类效果较优

缺点：1 k值选取不好选择 2 对噪音和异常点比较敏感

优化k-means++

使初始聚类中心尽量分散开来，减少迭代次数，加快运行速度

2KNN（K-近邻）算法

属于监督学习，分类算法

原理：

1计算已知类别数据集中的点与当前点的距离（测试集与训练集数据）

2 按照距离大小排序

3选择与当前距离最小的k个点（依情况定k）

4确定k个点所在类别的出现频率

5返回前k个点出现频率最高（求前k个数据众数）

优缺点：1 knn算法复杂度高（每个点都会求距离，遍历整个训练集）2 k不同分类结果可能显著不同 3 样本数量不平衡，误差较大

优化：将样本按近邻分成组，给出每组质心，以质心作为代表点，和未知样本计算距离，选出最近一个或若干组在组范围应用一般knn算法

3贝叶斯算法

分类算法，朴素贝叶斯

原理：基于朴素贝叶斯公式和独立特征假设，对给出的类待分项，求解此项出现条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就属于哪类。

应用场景：1文本数据2情感预测3推荐系统

优点：

1有稳定的分类效率

2适用于处理小规模数据

3常用语文本分析

缺点：

1对输入数据表达形式很敏感

2独立假设现实中往往不成立

3样本分布不均，会导致先验概率测不准

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer 统计词频数量

import jieba 分词库

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB 贝叶斯分类器库

4回归算法

线性回归的求解
梯度下降法
Normal Equation（也叫普通最小二乘法）
局部加权线性回归
岭回归（ridge regression)和缩减方法
回归模型性能度量