【机器学习】十大机器学习基础算法
十大机器学习算法入门
近年来，机器学习与人工智能已广泛应用于学术与工程，比如数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。
对于一个初学者来讲，周志华教授的西瓜书是一个很好的选择，以及相关机器学习视频课程是必不可少的，在这里我先分享基础学习视频 机器学习课程（20集），网上有很多公开课程，大家可以自行查找。接下来，我将和大家分享我所学到的机器学习常用算法。
机器学习算法可归为三类：有监督学习、无监督学习和强化学习。有监督学习指的是需要标识数据（有训练样本，带有属性标签，也可以理解成样本有输入有输出；用于training，即有正例和负例）；无监督学习不需要标识数据（事先不知道样本的类别，通过某种办法，把相似的样本放在一起归位一类）；增强学习介于两者之间（有部分标识数据）。所有的回归算法和分类算法都属于有监督学习。回归（Regression）和分类（Classification）的算法区别在于输出变量的类型，定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。
有监督学习算法（决策树、朴素贝叶斯分类器、最小二乘法、逻辑回归、SVM、集成学习（常见方法：Adaboost模型和Random Forest模型）），无监督学习算法（聚类(K-means聚类、KNN)、主成分析（PCA）、SVD矩阵分解、独立成分分析（ICA））。在这里，介绍的算法如下：1、K-means算法；2、KNN算法；3、决策树；4、Random Forest；5、朴素贝叶斯；6、最小二乘法；7、SVM；8、逻辑回归；9、Adaboost算法；10、神经网络。
算法一：K-means聚类（点击详细说明）
K-means （K均值）是基于数据划分的无监督聚类算法，是数据挖掘领域的十大算法之一。即样本集预先不知所属类别或标签，需要根据样本之间的距离或相似程度自动进行分类。聚类算法可以分为基于划分方法、基于联通性的方法、基于密度的方法、基于概率分布模型的方法等，K-means属于基于划分的聚类方法。
（1）给出一组原始数据，想要将一组数据分为N类；
（2）先初始化，随机选择5中心点作为各类的初始值；
（3）剩下的数据里，每个都与5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。
图1. 原始数据
图2. 随机的选择K（K = 5）个初始中心点
图3. 将各个样本点归到距离自己最近的初始中心点的那一类
图4. 重新计算新的中心点直到误差最小
图5. 最终的聚类结果
算法二：KNN算法
KNN学习（K-Nearest Neighbor algorithm,K最邻近方法）是一种统计分类器，属于惰性学习，对包容型数据的特征变量筛选尤其有效。最早相关论文为美国Stanford University的Cover TM和Hart PE发表于1967年的Nearest neighbor pattern classfication (IEEE Transactions on Information Theory)，被引用次数超5000次。
KNN的基本思想：输入没有标签即未经分类的新数据，首先提取新数据的特征并与测试集中的每一个数据特征进行比较；然后从样本中提取
个最邻近（最相似）数据特征的分类标签，统计这个最邻近数据中出现次数最多的分类，将其作为新数据的类别。下图是使用最邻近思想进行分类的一个例子：
在上图中有红色、蓝色和绿色三类样本。对于待分类样本即图中的黑色“×”，我们寻找离该样本最近的一部分训练样本，在图中是以这个矩形样本为圆心的某一圆范围内的所有样本。然后统计这些样本所属的类别，在这里红色点有4个，绿色的方块有1个，因此把这个样本判定为红色这一类。上面的例子是分类的情况，我们可以推广到多类，k近邻算法天然支持多类分类问题。
算法三：决策树
决策树学习（Decision Tree）是一种有监督机器学习方法。（1）决策树是一种树，一种依托于策略抉择而建立起来的树。（2）决策树是一种代表对象属性与对象值之间映射关系的预测模型。树中每个节点用于表示某个对象，每个分叉路径用于代表某个可能的属性值，从根节点到某叶节点所经历的路径所表示的对象值则对应该叶节点。（3）从数据产生决策树的机器学习方法叫做决策树学习，是一种依托于分类、训练的预测树，可以根据已知预测、归类暂时未知的情况。
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。
例子：可以将找对象的过程用来类比决策树分类思想，如某个“剩女”的母亲要给女儿介绍对象，经典对话如下：
女儿：今年多大岁数？ 母亲：34。
女儿：长相如何？ 母亲：挺好看的。
女儿：收入怎样？ 母亲：中上水平。
女儿：是否公务员？ 母亲：是的，在政府部门上班。
女儿：嗯，可以见见。
下图是使用决策树思想进行决策“见与不见”的一个例子：
上图是基于决策树找对象，该女孩的决策过程就是典型的分类决策树，通过年龄、长相、收入和是否是公务员将男人分为两类：见和不见。该女孩对男人的要求是：35岁以下、长相中等以上、收入中等以上的公务员。
算法四：Random Forest
随机森林（Random Forest）是一种采用决策树作为基预测器的集成学习方法，2001年由Breiman提出，结合Bagging和随机子空间理论，集成众多决策树进行预测，通过各个决策树的预测值进行平均或投票，得到最终预测结果。
随机森林的优点：
- 具有极高的准确率
- 随机性的引入，使得随机森林不容易过拟合
- 随机性的引入，使得随机森林有很好的抗噪声能力
- 能处理很高维度的数据，并且不用做特征选择
- 既能处理离散型数据，也能处理连续型数据，数据集无需规范化
- 训练速度快，可以得到变量重要性排序
- 容易实现并行化
随机森林的缺点：
- 当随机森林中的决策树个数很多时，训练时需要的空间和时间会较大
- 随机森林模型还有许多不好解释的地方，有点算个黑盒模型
算法五：朴素贝叶斯
朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯理论及其假设（即特征之间是独立的，是不相互影响的）
P(A|B) 是后验概率， P(B|A) 是似然，P(A)为先验概率，P(B) 为我们要预测的值。
具体应用有：垃圾邮件检测、文章分类、情感分类、人脸识别等。
算法六：最小二乘法
线性回归必然听过，最小均方就是用来求线性回归的。如下图所示，平面内会有一系列点，然后我们求取一条线，使得这条线尽可能拟合这些点分布，这就是线性回归。这条线有多种找法，最小二乘法就是其中一种。最小二乘法其原理如下，找到一条线使得平面内的所有点到这条线的欧式距离和最小。这条线就是我们要求取的线。
线性指的是用一条线对数据进行拟合，距离代表的是数据误差，最小二乘法可以看做是误差最小化。
算法七：SVM
SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一种有监督的统计学习方法，能够最小化经验误差和最大化几何边缘，被称为最大间隔分类器，可用于分类与回归分析。也就是说，平面内如果存在线性可分的两类点，SVM可以找到一条最优的直线将这些点分开。
具体应用有：广告展示、性别检测、大规模图像识别等。
算法八：逻辑回归
逻辑回归模型是一个二分类模型，它选取不同的特征与权重来对样本进行概率分类，用一各log函数计算样本属于某一类的概率。即一个样本会有一定的概率属于一个类，会有一定的概率属于另一类，概率大的类即为样本所属类。
具体应用有：信用评级、营销活动成功概率、产品销售预测、某天是否将会地震发生。
算法九：Adaboost算法
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 的例子，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。
Training 的时候，会得到每个Feature 的 Weight，例如 ：数字2和数字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。
算法十：神经网络
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。
附录：
（1）参考资料1
（2）参考资料2
（3）《视觉机器学习20讲》清华大学出版社，谢剑斌等著。