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作為AI的重要分支呆万，機(jī)器學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)商源、在線廣告、金融市場(chǎng)分析谋减、計(jì)算機(jī)視覺(jué)牡彻、語(yǔ)言學(xué)、生物信息學(xué)等諸多領(lǐng)域都取得了巨大的成功出爹。機(jī)器學(xué)習(xí)并不是像我們字面理解的那樣庄吼，讓冷冰冰的機(jī)器去學(xué)習(xí)，或者狹義的理解為讓機(jī)器人去學(xué)習(xí)严就。
機(jī)器學(xué)習(xí)总寻，從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，可以理解為算法學(xué)習(xí)（Algorithm?Learning）梢为、模型學(xué)習(xí)（Model?Learning）或者叫函數(shù)學(xué)習(xí)（Function?Learning）渐行。今天這個(gè)PPT將為大家詳細(xì)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)-算法轰坊。
01
機(jī)器學(xué)習(xí)算法大致可以分為三類
監(jiān)督學(xué)習(xí)算法?(Supervised?Algorithms）:?在監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程中，可以由訓(xùn)練數(shù)據(jù)集學(xué)到或建立一個(gè)模式（函數(shù)?/?learning?model）祟印，并依此模式推測(cè)新的實(shí)例肴沫。該算法要求特定的輸入/輸出，首先需要決定使用哪種數(shù)據(jù)作為范例蕴忆。例如颤芬，文字識(shí)別應(yīng)用中一個(gè)手寫的字符，或一行手寫文字套鹅。主要算法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)站蝠、支持向量機(jī)、最近鄰居法芋哭、樸素貝葉斯法沉衣、決策樹(shù)等郁副。
無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法?(Unsupervised?Algorithms):?這類算法沒(méi)有特定的目標(biāo)輸出减牺，算法將數(shù)據(jù)集分為不同的組。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法?(Reinforcement?Algorithms):?強(qiáng)化學(xué)習(xí)普適性強(qiáng)存谎，主要基于決策進(jìn)行訓(xùn)練拔疚，算法根據(jù)輸出結(jié)果（決策）的成功或錯(cuò)誤來(lái)訓(xùn)練自己，通過(guò)大量經(jīng)驗(yàn)訓(xùn)練優(yōu)化后的算法將能夠給出較好的預(yù)測(cè)既荚。類似有機(jī)體在環(huán)境給予的獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰的刺激下稚失，逐步形成對(duì)刺激的預(yù)期，產(chǎn)生能獲得最大利益的習(xí)慣性行為恰聘。在運(yùn)籌學(xué)和控制論的語(yǔ)境下句各，強(qiáng)化學(xué)習(xí)被稱作“近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃”（approximate?dynamic?programming，ADP）晴叨。
02
基本的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：
線性回歸算法 Linear Regression
支持向量機(jī)算法 Support Vector Machine,SVM
最近鄰居/k-近鄰算法 K-Nearest Neighbors,KNN
邏輯回歸算法 Logistic Regression
決策樹(shù)算法 Decision Tree
k-平均算法 K-Means
隨機(jī)森林算法 Random Forest
樸素貝葉斯算法 Naive Bayes
降維算法 Dimensional Reduction
梯度增強(qiáng)算法 Gradient Boosting
Apriori算法
最大期望算法Expectation-Maximization algorithm, EM
PageRank算法
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