机器学习常见模型

机器学习作为人工智能的一个重要分支，在当今的科技领域发挥着至关重要的作用。其中，有许多常见的模型被广泛应用于各个领域。以下将详细介绍一些机器学习常见模型。

目录

线性回归模型

逻辑回归模型

支持向量机

决策树

随机森林

K 近邻算法

朴素贝叶斯算法

长短期记忆网络（LSTM）

深度信念网络（DBN）

---

线性回归模型

线性回归模型：就像我们找一条直线，让它尽可能地靠近一些数据点。比如我们想知道房子的价格和面积、房间数量这些因素之间的关系，就可以用线性回归模型来找出一条直线表示它们的关系。它在预测经济趋势、股票价格等方面会用到，但要先把数据处理好，比如去掉那些很奇怪的数据点，让数据更规范。

逻辑回归模型

逻辑回归模型：别看名字里有“回归”，其实它是用来分类的。它会把一些特征算出来的结果，通过一个特殊的函数变成 0 到 1 之间的数，这个数表示属于某一类的概率。比如判断邮件是不是垃圾邮件，就可以用它算出来邮件是垃圾邮件的概率。在医学诊断病人是否患病、评估一个人信用好不好等方面都能用，但遇到复杂的分类问题，效果可能不如其他模型。

支持向量机

支持向量机：它的想法是找一个平面（在高维空间里叫超平面），把不同类别的数据分开，而且让它们之间的间隔最大。如果数据不能直接分开，就把数据转换到更高维的空间，让它们能分开。像在图像识别区分不同的图像、文本分类判断文章属于什么类别等方面很厉害，不过计算起来有点复杂，处理大量数据时可能要花较长时间训练。

决策树

决策树：决策树就像一本“决策指南”。假如你要决定周末做什么，它会一步步问你问题，比如“天气好吗？”如果回答“是”，它接着问“想出门吗？”根据你的回答，引导你做出最后的决策。在数据处理中，决策树会对数据的特征进行提问，根据不同的答案把数据分到不同分支，最后每个分支的终点（叶子节点）就是一个决策结果，比如判断一个动物是猫还是狗，就通过问“有没有四条腿”“会不会喵喵叫”等问题来确定。

随机森林

随机森林：它是由很多个决策树组成的。训练的时候，随机地选一些样本和特征来建这些决策树。预测的时候，把这些决策树的结果综合起来。在生物信息学研究生物数据、金融领域分析数据等方面都常用。它比较准确、稳定，不太容易过拟合，不过训练大量数据时也挺费时间的。

K 近邻算法

K 近邻算法：当我们要预测一个新样本属于哪一类或者它的值是多少时，就计算这个新样本和训练集中所有样本的距离，找离它最近的 K 个样本，然后看这 K 个样本属于什么类别或者它们的值是多少，通过投票或者求平均的方式来确定新样本的类别或值。比如在图像识别中判断新图像属于哪一类，或者推荐系统给用户推荐东西时都可能用到。它简单好懂，但是计算量很大，处理大量数据时速度会慢。

朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法：它是基于一个叫贝叶斯定理的东西，还假设各个特征之间是相互独立的（虽然实际中不一定完全成立）。它通过计算每个类别在训练数据中的概率，以及每个特征在各个类别下的概率，来算出一个新样本属于各个类别的概率，选概率最大的那个类别作为结果。在文本分类把文章分类，或者过滤垃圾邮件等方面用得很多，计算起来简单、速度快。

长短期记忆网络（LSTM）

长短期记忆网络（LSTM） ：LSTM是处理顺序数据的“记忆大师”，比如处理文字、时间序列数据。它会按照顺序读取数据，而且能记住很久之前的数据信息。每来一个新数据，它会决定是记住之前的信息，还是更新记忆，就像我们读文章，读到后面还能记得前面的内容，然后综合起来理解。比如预测一句话的下一个词，它能根据前面出现的词来准确猜测。

深度信念网络（DBN）

深度信念网络（DBN） ：它是由多个受限玻尔兹曼机叠在一起组成的深度学习模型。通过一层一层地训练和调整，能学习到数据的特征。在图像识别、语音识别等领域都有应用，比如自动学习图像的特征来对图像分类。