机器学习算法的优缺点

决策树
一、  决策树优点

1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。

2、可以同时处理标称型和数值型数据。

3、测试数据集时，运行速度比较快。

4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。

二、决策树缺点
1、对缺失数据处理比较困难。

2、容易出现过拟合问题。

3、忽略数据集中属性的相互关联。

4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。

三、改进措施
1、对决策树进行剪枝。可以采用交叉验证法和加入正则化的方法。

2、使用基于决策树的combination算法，如bagging算法，randomforest算法，可以解决过拟合的问题

三、应用领域
企业管理实践，企业投资决策，由于决策树很好的分析能力，在决策过程应用较多。

KNN算法
一、KNN算法的优点

1、KNN是一种在线技术，新数据可以直接加入数据集而不必进行重新训练

2、KNN理论简单，容易实现

二、KNN算法的缺点
1、对于样本容量大的数据集计算量比较大。

2、样本不平衡时，预测偏差比较大。如：某一类的样本比较少，而其它类样本比较多。

3、KNN每一次分类都会重新进行一次全局运算。

4、k值大小的选择。

三、KNN算法应用领域
文本分类、模式识别、聚类分析，多分类领域

支持向量机（SVM）
一、  SVM优点
1、解决小样本下机器学习问题。

2、解决非线性问题。

3、无局部极小值问题。（相对于神经网络等算法）

4、可以很好的处理高维数据集。

5、泛化能力比较强。

二、SVM缺点
1、对于核函数的高维映射解释力不强，尤其是径向基函数。

2、对缺失数据敏感。

三、SVM应用领域
文本分类、图像识别、主要二分类领域

AdaBoost算法
一、  AdaBoost算法优点
1、很好的利用了弱分类器进行级联。

2、可以将不同的分类算法作为弱分类器。

3、AdaBoost具有很高的精度。

4、相对于bagging算法和Random Forest算法，AdaBoost充分考虑的每个分类器的权重。

二、Adaboost算法缺点
1、AdaBoost迭代次数也就是弱分类器数目不太好设定，可以使用交叉验证来进行确定。

2、数据不平衡导致分类精度下降。

3、训练比较耗时，每次重新选择当前分类器最好切分点。

三、AdaBoost应用领域
模式识别、计算机视觉领域，用于二分类和多分类场景

朴素贝叶斯算法
一、  朴素贝叶斯算法优点
1、对大数量训练和查询时具有较高的速度。即使使用超大规模的训练集，针对每个项目通常也只会有相对较少的特征数，并且对项目的训练和分类也仅仅是特征概率的数学运算而已。

2、支持增量式运算。即可以实时的对新增的样本进行训练。

3、朴素贝叶斯对结果解释容易理解。

二、朴素贝叶斯缺点
1、由于使用了样本属性独立性的假设，所以如果样本属性有关联时其效果不好。

三、朴素贝叶斯应用领域
文本分类、欺诈检测中使用较多

Logistic回归算法
一、logistic回归优点
1、计算代价不高，易于理解和实现

二、logistic回归缺点
1、容易产生欠拟合。

2、分类精度不高。

三、logistic回归应用领域
用于二分类领域，可以得出概率值，适用于根据分类概率排名的领域，如搜索排名等。

Logistic回归的扩展softmax可以应用于多分类领域，如手写字识别等。

人工神经网络
一、  神经网络优点
1、分类准确度高，学习能力极强。

2、对噪声数据鲁棒性和容错性较强。

3、有联想能力，能逼近任意非线性关系。

二、神经网络缺点
1、神经网络参数较多，权值和阈值。

2、黑盒过程，不能观察中间结果。

3、学习过程比较长，有可能陷入局部极小值。

三、人工神经网络应用领域
目前深度神经网络已经应用与计算机视觉，自然语言处理，语音识别等领域并取得很好的效果。

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机器学习方法非常多，也很成熟。下面我挑几个说。

1. 首先是SVM。因为我做的文本处理比较多，所以比较熟悉SVM。SVM也叫支持向量机，其把数据映射到多维空间中以点的形式存在，然后找到能够分类的最优超平面，最后根据这个平面来分类。SVM能对训练集之外的数据做很好的预测、泛化错误率低、计算开销小、结果易解释，但其对参数调节和核函数的参数过于敏感。个人感觉SVM是二分类的最好的方法，但也仅限于二分类。如果要使用SVM进行多分类，也是在向量空间中实现多次二分类。
   SVM有一个核心函数SMO，也就是序列最小最优化算法。SMO基本是最快的二次规划优化算法，其核心就是找到最优参数α，计算超平面后进行分类。SMO方法可以将大优化问题分解为多个小优化问题求解，大大简化求解过程。某些条件下，把原始的约束问题通过拉格朗日函数转化为无约束问题，如果原始问题求解棘手，在满足KKT的条件下用求解对偶问题来代替求解原始问题，使得问题求解更加容易。 SVM还有一个重要函数是核函数。核函数的主要作用是将数据从低位空间映射到高维空间。详细的内容我就不说了，因为内容实在太多了。总之，核函数可以很好的解决数据的非线性问题，而无需考虑映射过程。

2. 第二个是KNN。KNN将测试集的数据特征与训练集的数据进行特征比较，然后算法提取样本集中特征最近邻数据的分类标签，即KNN算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。KNN的思路很简单，就是计算测试数据与类别中心的距离。KNN具有精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定、简单有效的特点，但其缺点也很明显，计算复杂度太高。要分类一个数据，却要计算所有数据，这在大数据的环境下是很可怕的事情。而且，当类别存在范围重叠时，KNN分类的精度也不太高。所以，KNN比较适合小量数据且精度要求不高的数据。
   KNN有两个影响分类结果较大的函数，一个是数据归一化，一个是距离计算。如果数据不进行归一化，当多个特征的值域差别很大的时候，最终结果就会受到较大影响；第二个是距离计算。这应该算是KNN的核心了。目前用的最多的距离计算公式是欧几里得距离，也就是我们常用的向量距离计算方法。
   个人感觉，KNN最大的作用是可以随时间序列计算，即样本不能一次性获取只能随着时间一个一个得到的时候，KNN能发挥它的价值。至于其他的特点，它能做的，很多方法都能做；其他能做的它却做不了。

3. 第三个就是Naive Bayes了。Naive Bayes简称NB（牛X），为啥它牛X呢，因为它是基于Bayes概率的一种分类方法。贝叶斯方法可以追溯到几百年前，具有深厚的概率学基础，可信度非常高。Naive Baye中文名叫朴素贝叶斯，为啥叫“朴素”呢？因为其基于一个给定假设：给定目标值时属性之间相互条件独立。比如我说“我喜欢你”，该假设就会假定“我”、“喜欢”、“你”三者之间毫无关联。仔细想想，这几乎是不可能的。马克思告诉我们：事物之间是有联系的。同一个事物的属性之间就更有联系了。所以，单纯的使用NB算法效率并不高，大都是对该方法进行了一定的改进，以便适应数据的需求。
   NB算法在文本分类中用的非常多，因为文本类别主要取决于关键词，基于词频的文本分类正中NB的下怀。但由于前面提到的假设，该方法对中文的分类效果不好，因为中文顾左右而言他的情况太多，但对直来直去的老美的语言，效果良好。至于核心算法嘛，主要思想全在贝叶斯里面了，没啥可说的。

4. 第四个是回归。回归有很多，Logistic回归啊、岭回归啊什么的，根据不同的需求可以分出很多种。这里我主要说说Logistic回归。为啥呢？因为Logistic回归主要是用来分类的，而非预测。回归就是将一些数据点用一条直线对这些点进行拟合。而Logistic回归是指根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。该方法计算代价不高，易于理解和实现，而且大部分时间用于训练，训练完成后分类很快；但它容易欠拟合，分类精度也不高。主要原因就是Logistic主要是线性拟合，但现实中很多事物都不满足线性的。即便有二次拟合、三次拟合等曲线拟合，也只能满足小部分数据，而无法适应绝大多数数据，所以回归方法本身就具有局限性。但为什么还要在这里提出来呢？因为回归方法虽然大多数都不合适，但一旦合适，效果就非常好。
   Logistic回归其实是基于一种曲线的，“线”这种连续的表示方法有一个很大的问题，就是在表示跳变数据时会产生“阶跃”的现象，说白了就是很难表示数据的突然转折。所以用Logistic回归必须使用一个称为“海维塞德阶跃函数”的Sigmoid函数来表示跳变。通过Sigmoid就可以得到分类的结果。
   为了优化Logistic回归参数，需要使用一种“梯度上升法”的优化方法。该方法的核心是，只要沿着函数的梯度方向搜寻，就可以找到函数的最佳参数。但该方法在每次更新回归系数时都需要遍历整个数据集，对于大数据效果还不理想。所以还需要一个“随机梯度上升算法”对其进行改进。该方法一次仅用一个样本点来更新回归系数，所以效率要高得多。

5. 第五个是决策树。据我了解，决策树是最简单，也是曾经最常用的分类方法了。决策树基于树理论实现数据分类，个人感觉就是数据结构中的B+树。决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。决策树计算复杂度不高、输出结果易于理解、对中间值缺失不敏感、可以处理不相关特征数据。其比KNN好的是可以了解数据的内在含义。但其缺点是容易产生过度匹配的问题，且构建很耗时。决策树还有一个问题就是，如果不绘制树结构，分类细节很难明白。所以，生成决策树，然后再绘制决策树，最后再分类，才能更好的了解数据的分类过程。
   决策树的核心树的分裂。到底该选择什么来决定树的分叉是决策树构建的基础。最好的方法是利用信息熵实现。熵这个概念很头疼，很容易让人迷糊，简单来说就是信息的复杂程度。信息越多，熵越高。所以决策树的核心是通过计算信息熵划分数据集。

6. 我还得说一个比较特殊的分类方法：AdaBoost。AdaBoost是boosting算法的代表分类器。boosting基于元算法（集成算法）。即考虑其他方法的结果作为参考意见，也就是对其他算法进行组合的一种方式。说白了，就是在一个数据集上的随机数据使用一个分类训练多次，每次对分类正确的数据赋权值较小，同时增大分类错误的数据的权重，如此反复迭代，直到达到所需的要求。AdaBoost泛化错误率低、易编码、可以应用在大部分分类器上、无参数调整，但对离群点敏感。该方法其实并不是一个独立的方法，而是必须基于元方法进行效率提升。个人认为，所谓的“AdaBoost是最好的分类方法”这句话是错误的，应该是“AdaBoost是比较好的优化方法”才对。

好了，说了这么多了，我有点晕了，还有一些方法过几天再写。总的来说，机器学习方法是利用现有数据作为经验让机器学习，以便指导以后再次碰到的决策。目前来说，对于大数据分类，还是要借助分布式处理技术和云技术才有可能完成，但一旦训练成功，分类的效率还是很可观的，这就好比人年龄越大看待问题越精准的道理是一样的。这八个月里，从最初的理解到一步步实现；从需求的逻辑推断到实现的方法选择，每天都是辛苦的，但每天也都是紧张刺激的。我每天都在想学了这个以后可以实现什么样的分类，其实想想都是让人兴奋的。当初，我逃避做程序员，主要原因就是我不喜欢做已经知道结果的事情，因为那样的工作没有什么期盼感；而现在，我可以利用数据分析得到我想象不到的事情，这不仅满足了我的好奇感，也让我能在工作中乐在其中。也许，我距离社会的技术需求还有很远的距离，但我对自己充满信心，因为，我不感到枯燥，不感到彷徨，虽然有些力不从心，但态度坚定。

 

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简述机器学习十大算法的每个算法的核心思想、工作原理、适用情况及优缺点等。

1）C4.5算法：

ID3算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。ID3算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。

C4.5算法核心思想是ID3算法，是ID3算法的改进，改进方面有：

1）用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；

2）在树构造过程中进行剪枝

3）能处理非离散的数据

4）能处理不完整的数据

 C4.5算法优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。

缺点：

1)在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。

2)C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。

 

2）K means 算法：

是一个简单的聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k< n。 算法的核心就是要优化失真函数J,使其收敛到局部最小值但不是全局最小值。

其中N为样本数，K是簇数，rnk b表示n属于第k个簇，uk 是第k个中心点的值。然后求出最优的uk

 

优点：算法速度很快

缺点是，分组的数目k是一个输入参数，不合适的k可能返回较差的结果。

 

 

3）朴素贝叶斯算法：

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。算法的基础是概率问题，分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。朴素贝叶斯假设是约束性很强的假设，假设特征条件独立，但朴素贝叶斯算法简单，快速，具有较小的出错率。

在朴素贝叶斯的应用中，主要研究了电子邮件过滤以及文本分类研究。

 

4)K最近邻分类算法（KNN）

分类思想比较简单，从训练样本中找出K个与其最相近的样本，然后看这k个样本中哪个类别的样本多，则待判定的值（或说抽样）就属于这个类别。

缺点：

1）K值需要预先设定，而不能自适应

2）当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。

该算法适用于对样本容量比较大的类域进行自动分类。

 

 

5)EM最大期望算法

EM算法是基于模型的聚类方法，是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。E步估计隐含变量，M步估计其他参数，交替将极值推向最大。

EM算法比K-means算法计算复杂，收敛也较慢，不适于大规模数据集和高维数据，但比K-means算法计算结果稳定、准确。EM经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。

 

6）PageRank算法

是google的页面排序算法，是基于从许多优质的网页链接过来的网页，必定还是优质网页的回归关系，来判定所有网页的重要性。（也就是说，一个人有着越多牛X朋友的人，他是牛X的概率就越大。）

优点：

完全独立于查询，只依赖于网页链接结构，可以离线计算。

缺点：

1）PageRank算法忽略了网页搜索的时效性。

2）旧网页排序很高，存在时间长，积累了大量的in-links，拥有最新资讯的新网页排名却很低，因为它们几乎没有in-links。

 

7)AdaBoost

Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。

整个过程如下所示：
1. 先通过对N个训练样本的学习得到第一个弱分类器；
2. 将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第二个弱分类器；
3. 将和都分错了的样本加上其他的新样本构成另一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第三个弱分类器；
4. 如此反复，最终得到经过提升的强分类器。

目前AdaBoost算法广泛的应用于人脸检测、目标识别等领域。

 

8）Apriori算法

Apriori算法是一种挖掘关联规则的算法，用于挖掘其内含的、未知的却又实际存在的数据关系，其核心是基于两阶段频集思想的递推算法 。

Apriori算法分为两个阶段：

1）寻找频繁项集

2）由频繁项集找关联规则

算法缺点：

1） 在每一步产生侯选项目集时循环产生的组合过多，没有排除不应该参与组合的元素；

2） 每次计算项集的支持度时，都对数据库中    的全部记录进行了一遍扫描比较，需要很大的I/O负载。

 

9）SVM支持向量机

支持向量机是一种基于分类边界的方法。其基本原理是（以二维数据为例）：如果训练数据分布在二维平面上的点，它们按照其分类聚集在不同的区域。基于分类边界的分类算法的目标是，通过训练，找到这些分类之间的边界（直线的――称为线性划分，曲线的――称为非线性划分）。对于多维数据（如N维），可以将它们视为N维空间中的点，而分类边界就是N维空间中的面，称为超面（超面比N维空间少一维）。线性分类器使用超平面类型的边界，非线性分类器使用超曲面。

支持向量机的原理是将低维空间的点映射到高维空间，使它们成为线性可分，再使用线性划分的原理来判断分类边界。在高维空间中是一种线性划分，而在原有的数据空间中，是一种非线性划分。

SVM在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。

 

10）CART分类与回归树

是一种决策树分类方法，采用基于最小距离的基尼指数估计函数，用来决定由该子数

据集生成的决策树的拓展形。如果目标变量是标称的，称为分类树；如果目标变量是连续的，称为回归树。分类树是使用树结构算法将数据分成离散类的方法。

优点

1）非常灵活，可以允许有部分错分成本，还可指定先验概率分布，可使用自动的成本复杂性剪枝来得到归纳性更强的树。

2）在面对诸如存在缺失值、变量数多等问题时CART 显得非常稳健。

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推荐理由

 

对于机器学习算法的盘点，网上屡见不鲜。但目前，还没人能结合使用场景来把问题说明白，而这一点正是本文的目的所在。

 

在文章中，作者将结合他的实际经验，细致剖析每种算法在实践中的优势和不足。

 

 

本文的目的，是务实、简洁地盘点一番当前机器学习算法。尽管人们已做过不少盘点，但始终未能给出每一种算法的真正优缺点。在这里，我们依据实际使用中的经验，将对此详加讨论。

 

归类机器学习算法，一向都非常棘手，常见的分类标准是这样的：生成/判别、参数/非参数、监督/非监督，等等。

 

举例来说，Scikit-Learn 对算法的分类是根据它们的学习机制，由此所产生的类别如下：

 

广义线性模型

支持向量机

最近邻

决策树

神经网络

……

 

然而，根据我们的经验，这都不是最实用的算法分类方式。这是因为，在使用机器学习的时候，你不会这么去想：“我今天想训练一个支持向量机出来！”

 

相反，你一般是想着那个最终的目标，比如预测某个结果，或是将观察结果进行分类。

 

因而，我们想基于你的任务目标，来对机器学习算法进行分类。

 

天下没有免费的午餐

 

在机器学习领域，一个基本的定理就是“没有免费的午餐”。换言之，就是没有算法能完美地解决所有问题，尤其是对监督学习而言（例如预测建模）。

 

举例来说，你不能去说神经网络任何情况下都能比决策树更有优势，反之亦然。它们要受很多因素的影响，比如你的数据集的规模或结构。

 

其结果是，在用给定的测试集来评估性能并挑选算法时，你应当根据具体的问题来采用不同的算法。

 

当然，所选的算法必须要适用于你自己的问题，这就要求选择正确的机器学习任务。作为类比，如果你需要打扫房子，你可能会用到吸尘器、扫帚或是拖把，但你绝对不该掏出铲子来挖地。

 

机器学习的任务

 

这里，我们将首先讨论当前的「三大」最常见的机器学习任务：

 

1、回归（Regression）

2、分类（Classification）

3、聚类（Clustering）

 

以及两大数据降维（Dimensionality Reduction）问题：

 

4、特征选取（Feature Selection）

5、特征提取（Feature Extraction） 

 

后续的文章，我们还将讨论密度估计（Density Estimation）和异常检测（）的任务。

 

说明：本文将不讨论具体的细分领域，如自然语言处理。

 

本文也不会覆盖到每一个具体的算法。毕竟当前的算法数不胜数，而新的算法更是层出不穷。尽管如此，本文仍能针对每项任务给出当下最有代表性的算法。

 

▌1.回归

 

回归是一种用于连续型数值变量预测和建模的监督学习算法，使用案例包括房地产价格、股价走势或学生成绩等的预测。

 

回归任务的特征是具有数值型目标变量的标注数据集。换言之，每一个用以监督算法的观察样本，都有一个数值型真值。

 

线性回归

 

1.1 （正则化）线性回归

 

线性回归是回归任务最常用的算法。它最简的形式，是用一个连续的超平面来拟合数据集（比如，当你仅有两个变量时就用一条直线）。如果数据集内的变量存在线性关系，拟合程度就相当高。

 

在实践中，简单线性回归通常会被其正则化形式（LASSO、Ridge 及弹性网络）所取代。正则化是对过多回归系数所采取的一种避免过拟合的惩罚技巧，同时，惩罚的强度需要被平衡好。

 

• 优点：线性回归的理解和解释都非常直观，还能通过正则化来避免过拟合。此外，线性模型很容易通过随机梯度下降来更新数据模型。

• 缺点：线性回归在处理非线性关系时非常糟糕，在识别复杂的模式上也不够灵活，而添加正确的相互作用项或多项式又极为棘手且耗时。

• 实现：

Python - http://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html 

R - https://cran.r-project.org/web/packages/glmnet/index.html 

 

1.2 回归树（集成方法）

 

回归树，又名决策树，通过将数据集重复分割成不同的分支来最大化每次分离的信息增益，从而让回归树很自然地学到非线性关系。

 

集成的方法，如随机森林（RF）或梯度提升树（GBM），则能结合许多独立训练树的预测。我们在这里不会详述其中的机制，但在实践中，随机森林一般都有很出色的表现，梯度提升树则较难调参，但往往能有更高的性能上限。

 

• 优点：决策树能学习非线性关系，对异常值也具有很强的稳健性。集成学习在实践中表现优异，经常赢得经典的（非深度学习）机器学习竞赛。

• 缺点：由于无约束，单棵树容易过拟合，这是因为单棵树可保留分支直至记住训练的数据。不够，集成方法可以弱化这一缺点。

• 实现：随机森林

Python - http://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#random-forests

R - https://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/index.html

• 实现：梯度提升树

Python - http://scikitlearn.org/stable/modules/ensemble.html#classification

R - https://cran.r-project.org/web/packages/gbm/index.html

 

1.3 深度学习

 

深度学习是指能够学习极端复杂模式的多层神经网络。它们在输入层和输出层之间使用隐藏层来对数据的中间表征建模，这一点是其他算法很难做到的。

 

深度学习还有几个重要的机制，如卷积、漏失等，这使该算法可以有效学习高维数据。然而，相对于其他算法，深度学习需要更多的数据来进行训练，因为该模型需要估算更大数量级的参数。

 

• 优点：深度学习是当前特定领域的最先进技术，如计算机视觉与语音识别。深度神经网络在图像、音频和文本数据上表现优异，也很容易通过反向传播算法来更新数据模型。它们的架构（即层级的数量和结构）能适用于多种问题，同时隐藏层还能降低算法对特征工程的依赖。

• 缺点：深度学习算法往往不适合用于通用目的，因为它们需要大量的数据。事实上，对于经典的机器学习问题，深度学习的表现并不比集成方法好。此外，由于训练所需的密集型计算，它们需要更多的专门知识才能进行调参（如设定架构与超参数）。

• 实现：

Python - https://keras.io/

R - http://mxnet.io/ 

 

1.4 荣誉奖：最近邻算法

 

最近邻算法是“基于实例的”，也就意味着它需要保留每一个训练观察值。最近邻算法通过搜寻最相似的训练样本来预测新样本的观察值。

 

它是内存密集型算法，处理高维数据时的效果并不理想，同时还需要高效的距离函数来计算相似度。在实践中，使用正则化的回归或树型集成方法通常是更好的选择。

 

▌2.分类

 

分类是一种用于分类变量建模及预测的监督学习算法，使用案例包括员工流失、邮件过滤、金融欺诈等的预测。

 

正如你所见，许多回归算法都有其对应的分类形式，分类算法往往适用于类别（或其可能性）的预测，而非数值。

 

逻辑回归

 

2.1 （正则化）逻辑回归

 

逻辑回归是线性回归所对应的分类方法，基本概念由线性回归推导而出。逻辑回归通过逻辑函数将预测映射到 0 到 1 的区间，因此预测值可被视为某一类别的概率。

 

该模型依旧是线性的，只有当数据线性可分时（例如，数据可被某决策平面完全分离），这一算法才会有很好的表现。逻辑回归同样能惩罚模型系数以进行正则化。

 

• 优点：输出结果会有很好的概率解释，而算法也能通过正则化以避免过拟合。逻辑模型很容易通过随机梯度下降来更新数据模型。

• 缺点：逻辑回归在面对多元或非线性决策边界时性能较差。

• 实现：

Python - http://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression

R - https://cran.r-project.org/web/packages/glmnet/index.html

 

2.2 分类树（集成方法）

 

对应于回归树的分类算法是分类树。通常，它们都是指决策树，更为严谨的说法是“分类回归树（CART）”，也就是非常有名的 CART 算法。

 

• 优点：跟回归方法一样，分类树的集成方法在实践中的表现同样十分优异。它们在应对异常数据时有着相当的稳健性与可扩展性。由于其层级结构，分类树的集成方法能够很自然地对非线性决策边界建模。

• 缺点：不可约束，单棵树容易过拟合，集成方法可削弱这一影响。

• 实现：随机森林

Python - http://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#regression

R - https://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/index.html

• 实现：梯度提升树

Python - http://scikitlearn.org/stable/modules/ensemble.html#classification

R - https://cran.r-project.org/web/packages/gbm/index.html

 

2.3 深度学习

 

深度学习同样很容易适应于分类问题。实际上，深度学习应用地更多的是分类任务，如图像分类等。

 

• 优点：深度学习非常适合于音频、文本与图像数据的分类。

• 缺点：与回归方法一样，深度神经网络需要大量的数据进行训练，所以也不是一个通用目的算法。

• 实现：

Python - https://keras.io/

R - http://mxnet.io/ 

 

2.4 支持向量机

 

支持向量机使用一个名为核函数的技巧，来将非线性问题变换为线性问题，其本质是计算两个观测数据的距离。支持向量机算法所寻找的是能够最大化样本间隔的决策边界，因此又被称为大间距分类器。

 

举例来说，使用线性核函数的支持向量机类似于逻辑回归，但更具稳健性。因而在实践中，支持向量机最大用处是用非线性核函数来对非线性决策边界进行建模。

 

• 优点：支持向量机能对非线性决策边界建模，又有许多可选的核函数。在面对过拟合时，支持向量机有着极强的稳健性，尤其是在高维空间中。

• 缺点：不过，支持向量机是内存密集型算法，选择正确的核函数就需要相当的j技巧，不太适用较大的数据集。在当前的业界应用中，随机森林的表现往往要优于支持向量机。

• 实现：

Python - http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#classification

R - https://cran.r-project.org/web/packages/kernlab/index.html

 

2.5 朴素贝叶斯

 

朴素贝叶斯是一种基于条件概率和计数的简单算法，其本质是一个概率表，通过训练数据来更新其中的概率。它预测新观察值的过程，就是根据样本的特征值在概率表中来寻找最为可能的类别。

 

被称为“朴素”原因，是其核心的特征条件独立性假设（例如，每一项输入特征都相互独立），在现实中几乎是不成立的。

 

• 优点：即便条件独立性假设很难成立，但实践中的朴素贝叶斯算法却能表现得很好。该算法易于实现且能伴随数据集更新。

• 缺点：因为朴素贝叶斯的算法太过简单，所以很容易被上述分类算法所取代。

• 实现：

Python - http://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html

R - htps://cran.r-project.org/web/packages/naivebayes/index.html

 

▌3.聚类

 

聚类是基于数据内部结构来寻找样本自然族群（集群）的无监督学习任务，使用案例包括用户画像、电商物品聚类、社交网络分析等。

 

由于聚类属于无监督学习，也就不会输出“正确的答案”，评价结果时往往要用到数据可视化。如果你需要“正确的答案”，亦即训练集中存在预标注的集群，那么用分类算法会更加合适。

 

 K 均值

 

3.1 K 均值

 

K 均值是基于样本点间的几何距离来度量聚类的通用目的算法。由于集群围绕在聚类中心，结果会接近于球状并具有相似的大小。

 

我们之所以推荐该算法给初学者，是因为它不仅足够简单，而且足够灵活，对于大多数问题都能给出合理的结果。

 

• 优点：K 均值是最为流行的聚类算法，因为它足够快速、足够简单，如果你的预处理数据和特征工程都做得十分有效，那它将具备令人惊叹的灵活性。

• 缺点：该算法需要指定集群的数量，而 K 值的选择通常都不是那么容易确定的。另外，如果训练数据中的真实集群并不是类球状的，那么 K 均值聚类会得出一些比较差的集群。

• 实现：

Python - http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means

R - https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/kmeans.html

 

3.2 仿射传播

 

仿射传播是一种相对较新的聚类算法，它基于两个样本点之间的图形距离来确定集群，其结果倾向于更小且大小不等的集群。

 

• 优点：仿射传播不需要指出明确的集群数量，但需要指定“sample preference”和“damping”等超参数。

• 缺点：仿射传播的主要缺点是训练速度较慢，且需要大量内存，因而难于扩展到大数据集。此外，该算法同样在假定潜在的集群要接近于球状。

• 实现：

Python - http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#affinity-propagation

R - https://cran.r-project.org/web/packages/apcluster/index.html

 

3.3 分层 / 层次

 

分层聚类，又名层次聚类，其算法基于以下概念来实现：

 

1) 每一个集群都从一个数据点开始；

2) 每一个集群都可基于相同的标准进行合并；

3) 重复这一过程，直至你仅剩下一个集群，这就获得了集群的层次结构。

 

• 优点：层次聚类的最主要优点，是集群不再假定为类球形。此外，它可以很容易扩展到大数据集。

• 缺点：类似于 K 均值，该算法需要选定集群的数量，即算法完成后所要保留的层次。

• 实现：

Python - http://scikitlearn.org/stable/modules/clustering.html#hierarchical-clustering

R - https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/hclust.html

 

3.4 DBSCAN

 

DBSCAN 是一种基于密度的聚类算法，它将样本点的密集区域组成集群；其最新进展是HDBSCAN，它允许集群的密度可变。

 

• 优点：DBSCAN 不需要假定类球形集群，其性能可以扩展。此外，它不需要每个点都被分配到集群中，这就降低了集群的噪音。

• 缺点：用户必须要调整“epsilon”和“min_sample”这两个超参数来定义集群密度。DBSCAN 对此非常敏感。

• 实现：

Python - http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#dbscan

R - https://cran.r-project.org/web/packages/dbscan/index.html

 

维度灾难

 

在机器学习领域，“维度(Dimensionality)”通常指数据集中的特征数量（即输入变量的个数）。

 

当特征的个数特别大的时候（相对于数据集中观测样本的数量来说），训练出一个有效的模型，对算法要求就会特别高(即，用现有的算法训练出一个有效的模型特别困难)。这就是所谓的“维度灾难(Curse of Dimensionality)”，特别是对依赖于距离计算的聚类算法而言。

 

对于“维度灾难”，有位 Quora 用户给出了一个非常好的类比：

 

假设有一条100码的直线，而你在该直线的某处掉了一枚硬币。要找回硬币并不难，你只需沿着这条线走就行了，最多花上你2分钟时间。

            

然后，假设有一个长和宽都是100码的广场，而你是把硬币掉在广场的某个位置。现在再想找回它，可就不容易了，这好比在两个并排的足球场中找针，可能会耗上你几天时间。

            

再然后，假设是一个长、宽、高都是100码的立方体，那就好比是在30层楼高的大型体育场内找zhen找针……

            

随着维度的增加，在空间中搜索的难度也会变得愈加困难。

 

Quora链接：

https://www.quora.com/What-is-the-curse-of-dimensionality/answer/Kevin-Lacker

 

这就需要数据降维的办法：特征选取和特征提取。

 

▌4.特征选取

 

特征选取是从你的数据集中过滤掉不相关或冗余的特征。特征选取与特征提取的关键区别在于：特征选取是从原特征集中选取一个子特征集，而特称提取则是在原特征集的基础上重新构造出一些(一个或多个)全新的特征。

 

需要注意的是，某些监督式机器学习算法已经具备了内在的特征选取机制：比如正则回归与随机森林。通常，我们是建议一开始优先尝试这些算法，如果它们能匹配上你的问题的话。对此我们已经做过介绍。

 

作为独立的任务，特征选取既可以是非监督式的(如方差阈值)，又可以是监督式的(比遗传算法)。有必要的话，你还可以把多种方法以某种合理的方式整合在一起。

 

4.1 方差阈值

 

方差阈值会摒弃掉观测样本那些观测值改变较小的特征(即，它们的方差小于某个设定的阈值)。这样的特征的价值极小。

 

举例来说，如果你有一份公共健康数据，其中96%的人都是35岁的男性，那么去掉“年龄”和“性别”的特征也不会损失重要信息。

 

由于方差阈值依赖于特征值的数量级，你应该对特征值先做归一化处理。

 

• 优点：使用方差阈值方式进行数据降维只需一个非常可靠的直觉：特征值不怎么改变的特征，不会带来什么有用的信息。这是在你建模初期进行数据降维相对安全的一种方式。

• 缺点：如果你正在解决的问题并不需要进行数据降维，即便使用了方差阈值也几乎没有什么作用。此外，你需要手工设置、调整方差阈值，这个过程相当具有技术含量。我们建议从一个保守(也就是，较低)的阈值开始。

• 实现：

Python - http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.VarianceThreshold.html

R - https://www.rdocumentation.org/packages/caret/versions/6.0-76/topics/nearZeroVar

 

4.2 相关性阈值

 

相关性阈值会去掉那些高度相关的特征(亦即，这些特征的特征值变化与其他特征非常相似)。它们提供的是冗余信息。

 

举例来说，如果你有一个房地产数据，其中两个特征分别是“房屋面积（单位：平方英尺）”和“房屋面积（单位：平方米）”，那么，你就可以去掉其中的任何一个（这非常安全，也不会给你的模型带来任何负面影响）。

 

问题是，你该去掉哪一个特征呢？首先，你应该计算所有特征对的相关系数。而后，如果某个特征对的相关系数大于设定的阈值，那你就可以去掉其中平均绝对相关系数较大的那一个。

 

• 优点：使用相关性阈值同样只需一个可靠的直觉：相似的特征提供了冗余的信息。对于某些含有强相关性特征较多的数据集，有些算法的稳健性并不好，因此，去掉它们可以提升整个模型的性能(计算速度、模型准确度、模型稳健性，等等)。

• 缺点：同样，你还是必须手动去设置、调整相关性阈值，这同样是个棘手且复杂的过程。此外，如果你设置的阈值过低，那么你将会丢失掉一些有用的信息。无论在什么时候，我们都更倾向于使用那些内置了特征选取的算法。对于没有内置特征提取的算法，主成分分析是一个很好的备用方案。

• 实现：

Python - https://gist.github.com/Swarchal/881976176aaeb21e8e8df486903e99d6

R - https://www.rdocumentation.org/packages/caret/versions/6.0-73/topics/findCorrelation

 

4.3 遗传算法

 

遗传算法是可用于不同任务的一大类算法的统称。它们受进化生物学与自然选择的启发，结合变异与交叉，在解空间内进行高效的遍历搜索。这里有一篇非常棒的简介：“遗传算法背后的原理引入”。

 

在机器学习领域，遗传算法主要有两大用处。

 

其一，用于最优化，比如去找神经网络的最佳权重。

 

其二，是用于监督式特征提取。这一用例中，“基因”表示单个特征，同时“有机体”表示候选特征集。“种群体”内的每一个有机体都会基于其适应性进行评分，正如在测试数据集上进行模型性能测试。最能适应环境的有机体将会生存下来，并不断繁衍，一直迭代，直至最终收敛于某个最优的解决方案。

 

• 优点：在穷举搜索不可行的情况下，对高维数据集使用遗传算法会相当有效。当你的算法需要预处理数据却没有内置的特征选取机制(如最近邻分类算法），而你又必须保留最原始的特征(也就是不能用任何主成分分析算法)，遗传算法就成了你最好的选择。这一情况在要求透明、可解释方案的商业环境下时有发生。

• 缺点：遗传算法为你解决方案的实施带来了更高的复杂度，而多数情况下它们都是不必要的麻烦。如果可能的话，主成分分析或其它内置特征选取的算法将会更加高效和简洁。

• 实现：

Python - https://pypi.python.org/pypi/deap

R - https://cran.r-project.org/web/packages/GA/vignettes/GA.html

 

4.4 荣誉奖：逐步搜索

 

逐步搜索是一个基于序列式搜索的监督式特征选取算法。它有两种形式：前向搜索和反向搜索。

 

对于前向逐步搜索，你从没有任何特征开始。接着，从候选特征集中，选择一个特征来训练模型；然后，保存模型性能最好对应的那个特征；再往下，你不断往训练模型的特征集中添加特征，一次添加一个特征，直到你模型的性能不再提升。

 

反向逐步搜索的过程相同，只不过顺序相反：从把所有的特征都用于训练模型，接着一次性移除一个特征，直到模型的性能骤降。

 

我们提及这一算法纯粹是源于某些历史原因。尽管很多教科书都把逐步搜索算法作为一个有效的方法，但它所表现出来的性能总是不及其它监督式方法，比如正则化。逐步搜索有很多明显的缺陷，最致命的一点就是它是一个贪心算法，无法面对未来变化的冲击。我们并不推荐这个算法。

 

▌5.特征提取

 

特征提取是用来创造一个新的、较小的特征集，但仍能保留绝大部分有用的信息。值得再提的是，特征选取是用来保留原始特征集中的一部分子特征集，而特征提取则是创造全新的特征集。

 

跟特征选取一样，某些算法内部已经具有了特征提取的机制。最好的案例就是深度学习，它可以通过每一层隐神经层，提取出越来越有用的能表征原始数据的特征。我们在“深度学习”部分已给出相关的讲解。

 

作为独立的任务，特征提取可以是非监督式的(如主成分分析)或监督式的(如线性判别分析)。

 

5.1 主成分分析

 

主成分分析是一个非监督式算法，它用来创造原始特征的线性组合。新创造出来的特征他们之间都是正交的，也就是没有关联性。具体来说，这些新特征是按它们本身变化程度的大小来进行排列的。第一个主成分代表了你的数据集中变化最为剧烈的特征，第二个主成分代表了变化程度排在第二位的特征，以此类推。

 

因此，你可以通过限制使用主成分的个数来达到数据降维的目的。例如，你可以仅采用能使累积可解释方差为90%的主成分数量。

 

你需要在使用主成分分析之前，对数据进行归一化处理。否则，原始数据中特征值数量级最大的那个特征将会主导你新创造出来的主成分特征。

 

• 优点：主成分分析是一项多用途技术，实用效果非常好。它部署起来快速、简单，也就是说，你可以很方便地测试算法性能，无论使用还是不使用主成分分析。此外，主成分分析还有好几种变体和扩展(如：核主成分分析(kernel PCA)，稀疏主成分分析(sparse PCA))，用以解决特定的问题。

• 缺点：新创造出来的主成分并不具备可解释性，因而在某些情况下，新特征与应用实际场景之间很难建立起联系。此外，你仍然需要手动设置、调整累积可解释方差的阈值。

• 实现：

Python - http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html

R - https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/prcomp.html

 

5.2 线性判别分析

 

线性判别分析不是隐含狄利克雷分布，它同样用来构造原始特征集的线性组合。但与主成分分析不同，线性判别分析不会最大化可解释方差，而是最大化类别间的分离程度。

 

因此，线性判别分析是一种监督式学习方式，它必须使用有标记的数据集。那么，线性判别分析与主成分分析，到底哪种方法更好呢？这要视具体的情况而定，“没有免费的午餐”原理在这里同样适用。

 

线性判别分析同样依赖于特征值的数量级，你同样需要先对特征值做归一化处理。

 

• 优点：线性判别分析是一种监督式学习，基于这种方式获取到的特征可以(但并不总是能)提升模型性能。此外，线性判别分析还有一些变体(如二次线性判别分析)，可用来解决特定的问题。

• 缺点：与主成分分析一样，新创造出来的特征不具有可解释性。而且，你同样要手动设置、调整需要保留的特征数量。线性判别分析需要已经标记好的数据，因此，这也让它更加接地气儿。

• 实现：

Python - http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis.html#sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis

R - https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/MASS/html/lda.html 

 

5.3 自编码机

自编码机是一种人工神经网络，它是用来重新构建原始输入的。例如，图像自编码机是训练来重新表征原始数据的，而非用以区分图片里面的小猫、小狗。

但这有用吗？这里的关键，是在隐含层搭建比输入层和输出层更少数量的神经元。这样，隐含层就会不断学习如何用更少的特征来表征原始图像。

因为是用输入图像来作为目标输出，自编码机被视为无监督学习。它们可被直接使用（如：图像压缩）或按顺序堆叠使用（如：深度学习）。

 

• 优点：自编码机是人工神经网络中的一种，这表示它们对某些特定类型的数据表现会非常好，比如图像和语音数据。

• 缺点：自编码机是一种人工神经网络。这就是说，它们的优化需要更多的数据来进行训练。它们并不能作为一般意义上的数据降维算法来用。

• 实现：

Python - https://keras.io/

R - http://mxnet.io/api/r/index.html