机器学习算法汇总ML
线性回归
利用连续性变量来估计实际数值（房价）。通过线性回归算法找到自变量和因变量之间的最佳线性关系，从而可以在图形上确定一条最佳的直线，即回归线。
回归线的斜率和截距可以通过最小化因变量误差的平方和得到（最小二乘法）
线性回归主要有两种：一元线性回归和多元线性回归。一元线性回归只有一个自变量，而多元线性回归有多个自变量。拟合多元线性回归的时候，可以利用多项式回归或者曲线回归。
逻辑回归
是一种分类算法。通常是利用已知的自变量来预测一个离散型因变量的值（二进制01，真或假，是或否）。
其就是通过拟合一个逻辑函数来预测一个事件发生的概率。所以它预测的是一个概率值。因此其输出在0到1之间。
算法通过筛选出特定参数值使得观察到的样本值出现的概率最大化，来估计参数，而不是像普通回归那样最小化误差的平方和
优化模型的方法：加入交互项、减少特征向量、正则化以及使用非线性模型。
决策树
属于监督式学习，常用来解决分类问题。
既可以运用于类别变量也可以作用于连续变量。
这个算法可以让我们把一个总体分为两个或多个群组。分组根据能够区分总体的最重要的特征变量/自变量进行。用来分组的具体指标有很多，比如Gini，information Gain, Chi-square,entropy。
其核心就是决策树将总体分成尽量多的不同组别。
支持向量机
一个分类算法。
在这个算法中我们将每一个数据作为一个点在一个n维空间上作图（n是特征数），每一个特征值就代表对应坐标值的大小。比如说我们有两个特征（n就是2）：一个人的身高和发长。我们可以将这两个变量在一个二维空间上作图，图上的每个点都有两个坐标值（这些坐标轴也叫做支持向量）。
然后我们要在图中找到一条直线能最大程度将不同组的点分开。两组数据中距离这条线最近的点到这条线的距离都应该是最远的。
朴素贝叶斯
是建立在贝叶斯理论上的分类方法。假设条件是自变量之间相互独立。（有放回地袋中摸球、抽奖）
朴素贝叶斯的模型易于建造，并且在分析大量数据问题时效率很高。虽然模型简单，但很多情况下工作得比非常复杂的分类方法还要好。
贝叶斯理论告诉我们如何从先验概率P©,P(x)和条件概率P(x|c)中计算后验概率P(c|x)。
P(c|x)是已知特征x而分类为c的后验概率。
P©是种类c的先验概率。
P(x|c)是种类c具有特征x的可能性。
P(x)是特征x的先验概率。
朴素贝叶斯通常用于文本分类和多类别分类问题。
KNN
既可以解决分类问题，也可以用于回归问题，但工业上用于分类的情况更多。
KNN先记录所有已知数据，再利用一个距离函数，找出已知数据中距离未知事件最近的K组数据，最后按照这K组数据里最常见的类别预测该事件。
距离函数可以是欧式距离，曼哈顿距离，闵氏距离 (Minkowski Distance), 和汉明距离（Hamming Distance）。前三种用于连续变量，汉明距离用于分类变量。如果K=1，那问题就简化为根据最近的数据分类。K值的选取时常是KNN建模里的关键。
在用KNN前需要考虑到：
(1) KNN的计算成本很高
(2) 所有特征应该标准化数量级，否则数量级大的特征在计算距离上会有偏移。
(3) 在进行KNN前预处理数据，例如去除异常值，噪音等。
K-Means
解决聚类问题的非监督式学习算法。
利用了一定数量的集群（假设K个集群）对给定数据进行分类。同一集群内的数据点是同类的，不同集群的数据点不同类。
K均值算法如何划分集群：
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从每个集群中选取K个数据点作为质心（centroids）。
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将每一个数据点与距离自己最近的质心划分在同一集群，即生成K个新集群。
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找出新集群的质心，这样就有了新的质心。
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重复2和3，直到结果收敛，即不再有新的质心出现。
怎样确定K的值：
如果我们在每个集群中计算集群中所有点到质心的距离平方和，再将不同集群的距离平方和相加，我们就得到了这个集群方案的总平方和。
我们知道，随着集群数量的增加，总平方和会减少。但是如果用总平方和对K作图，你会发现在某个K值之前总平方和急速减少，但在这个K值之后减少的幅度大大降低，这个值就是最佳的集群数。
随机森林
是对决策树集合的特有名称。相当于用了很多次决策树。
为了给一个新的观察值分类，根据它的特征，每一个决策树都会给出一个分类。随机森林算法选出投票最多的分类作为分类结果。
怎样生成决策树：
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如果训练集中有N种类别，则有重复地随机选取N个样本。这些样本将组成培养决策树的训练集。
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如果有M个特征变量，那么选取数m << M，从而在每个节点上随机选取m个特征变量来分割该节点。m在整个森林养成中保持不变。
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每个决策树都最大程度上进行分割，没有剪枝。
降维算法
手上的数据有非常多的特征。虽然这听起来有利于建立更强大精准的模型，但它们有时候反倒也是建模中的一大难题。
怎样才能从1000或2000个变量里找到最重要的变量呢？这种情况下降维算法及其他算法，如决策树，随机森林，PCA，因子分析，相关矩阵，和缺省值比例等，就能帮我们解决难题。
Gradient Boosting 和 AdaBoost
都是在有大量数据时提高预测准确度的boosting算法。
Boosting是一种集成学习方法。它通过有序结合多个较弱的分类器/估测器的估计结果来提高预测准确度。这些boosting算法在Kaggle，AV Hackthon, CrowdAnalytix等数据科学竞赛中有出色发挥。