機器學(xué)習(xí)算法集錦：從貝葉斯到深度學(xué)習(xí)及各自優(yōu)缺點
在我們?nèi)粘Ｉ钪兴玫降耐扑]系統(tǒng)、智能圖片美化應(yīng)用和聊天機器人等應(yīng)用中，各種各樣的機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)處理算法正盡職盡責(zé)地發(fā)揮著自己的功效。本文篩選并簡單介紹了一些最常見算法類別，還為每一個類別列出了一些實際的算法并簡單介紹了它們的優(yōu)缺點。
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目錄
- 正則化算法（Regularization Algorithms）
- 集成算法（Ensemble Algorithms）
- 決策樹算法（Decision Tree Algorithm）
- 回歸（Regression）
- 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network）
- 深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）
- 支持向量機（Support Vector Machine）
- 降維算法（Dimensionality Reduction Algorithms）
- 聚類算法（Clustering Algorithms）
- 基于實例的算法（Instance-based Algorithms）
- 貝葉斯算法（Bayesian Algorithms）
- 關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)算法（Association Rule Learning Algorithms）
- 圖模型（Graphical Models）
正則化算法
它是另一種方法（通常是回歸方法）的拓展，這種方法會基于模型復(fù)雜性對其進行懲罰，它喜歡相對簡單能夠更好的泛化的模型。
例子：
- 嶺回歸（Ridge Regression）
- 最小絕對收縮與選擇算子（LASSO）
- GLASSO
- 彈性網(wǎng)絡(luò)（Elastic Net）
- 最小角回歸（Least-Angle Regression）
優(yōu)點：
- 其懲罰會減少過擬合
- 總會有解決方法
缺點：
- 懲罰會造成欠擬合
- 很難校準(zhǔn)
集成算法
集成方法是由多個較弱的模型集成模型組，其中的模型可以單獨進行訓(xùn)練，并且它們的預(yù)測能以某種方式結(jié)合起來去做出一個總體預(yù)測。
該算法主要的問題是要找出哪些較弱的模型可以結(jié)合起來，以及結(jié)合的方法。這是一個非常強大的技術(shù)集，因此廣受歡迎。
- Boosting
- Bootstrapped Aggregation（Bagging）
- AdaBoost
- 層疊泛化（Stacked Generalization）（blending）
- 梯度推進機（Gradient Boosting Machines，GBM）
- 梯度提升回歸樹（Gradient Boosted Regression Trees，GBRT）
- 隨機森林（Random Forest）
優(yōu)點：
當(dāng)先最先進的預(yù)測幾乎都使用了算法集成。它比使用單個模型預(yù)測出來的結(jié)果要精確的多
缺點：
- 需要大量的維護工作
決策樹算法
決策樹學(xué)習(xí)使用一個決策樹作為一個預(yù)測模型，它將對一個 item（表征在分支上）觀察所得映射成關(guān)于該 item 的目標(biāo)值的結(jié)論（表征在葉子中）。
樹模型中的目標(biāo)是可變的，可以采一組有限值，被稱為分類樹；在這些樹結(jié)構(gòu)中，葉子表示類標(biāo)簽，分支表示表征這些類標(biāo)簽的連接的特征。
例子：
- 分類和回歸樹（Classification and Regression Tree，CART）
- Iterative Dichotomiser 3（ID3）
- C4.5 和 C5.0（一種強大方法的兩個不同版本）
優(yōu)點：
- 容易解釋
- 非參數(shù)型
缺點：
- 趨向過擬合
- 可能或陷于局部最小值中
- 沒有在線學(xué)習(xí)
回歸（Regression）算法
回歸是用于估計兩種變量之間關(guān)系的統(tǒng)計過程。當(dāng)用于分析因變量和一個 多個自變量之間的關(guān)系時，該算法能提供很多建模和分析多個變量的技巧。具體一點說，回歸分析可以幫助我們理解當(dāng)任意一個自變量變化，另一個自變量不變時，因變量變化的典型值。最常見的是，回歸分析能在給定自變量的條件下估計出因變量的條件期望。
回歸算法是統(tǒng)計學(xué)中的主要算法，它已被納入統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)。
例子：
- 普通最小二乘回歸（Ordinary Least Squares Regression，OLSR）
- 線性回歸（Linear Regression）
- 邏輯回歸（Logistic Regression）
- 逐步回歸（Stepwise Regression）
- 多元自適應(yīng)回歸樣條（Multivariate Adaptive Regression Splines，MARS）
- 本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing，LOESS）
優(yōu)點：
- 直接、快速
- 知名度高
缺點：
- 要求嚴(yán)格的假設(shè)
- 需要處理異常值
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是受生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)啟發(fā)而構(gòu)建的算法模型。
它是一種模式匹配，常被用于回歸和分類問題，但擁有龐大的子域，由數(shù)百種算法和各類問題的變體組成。
例子：
- 感知器
- 反向傳播
- Hopfield 網(wǎng)絡(luò)
- 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)（Radial Basis Function Network，RBFN）
優(yōu)點：
- 在語音、語義、視覺、各類游戲（如圍棋）的任務(wù)中表現(xiàn)極好。
- 算法可以快速調(diào)整，適應(yīng)新的問題。
缺點：
- 需要大量數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練
- 訓(xùn)練要求很高的硬件配置
- 模型處于「黑箱狀態(tài)」，難以理解內(nèi)部機制
- 元參數(shù)（Metaparameter）與網(wǎng)絡(luò)拓撲選擇困難。
深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）
深度學(xué)習(xí)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最新分支，它受益于當(dāng)代硬件的快速發(fā)展。
眾多研究者目前的方向主要集中于構(gòu)建更大、更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目前有許多方法正在聚焦半監(jiān)督學(xué)習(xí)問題，其中用于訓(xùn)練的大數(shù)據(jù)集只包含很少的標(biāo)記。
例子：
- 深玻耳茲曼機（Deep Boltzmann Machine，DBM）
- Deep Belief Networks（DBN）
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）
- Stacked Auto-Encoders
優(yōu)點/缺點：見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
支持向量機
給定一組訓(xùn)練事例，其中每個事例都屬于兩個類別中的一個，支持向量機（SVM）訓(xùn)練算法可以在被輸入新的事例后將其分類到兩個類別中的一個，使自身成為非概率二進制線性分類器。
SVM 模型將訓(xùn)練事例表示為空間中的點，它們被映射到一幅圖中，由一條明確的、盡可能寬的間隔分開以區(qū)分兩個類別。
隨后，新的示例會被映射到同一空間中，并基于它們落在間隔的哪一側(cè)來預(yù)測它屬于的類別。
優(yōu)點：
- 在非線性可分問題上表現(xiàn)優(yōu)秀
缺點：
- 非常難以訓(xùn)練
- 很難解釋
降維算法
和集簇方法類似，降維追求并利用數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，目的在于使用較少的信息總結(jié)或描述數(shù)據(jù)。
這一算法可用于可視化高維數(shù)據(jù)或簡化接下來可用于監(jiān)督學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)。許多這樣的方法可針對分類和回歸的使用進行調(diào)整。
例子：
- 主成分分析（Principal Component Analysis (PCA)）
- 主成分回歸（Principal Component Regression (PCR)）
- 偏最小二乘回歸（Partial Least Squares Regression (PLSR)）
- Sammon 映射（Sammon Mapping）
- 多維尺度變換（Multidimensional Scaling (MDS)）
- 投影尋蹤（Projection Pursuit）
- 線性判別分析（Linear Discriminant Analysis (LDA)）
- 混合判別分析（Mixture Discriminant Analysis (MDA)）
- 二次判別分析（Quadratic Discriminant Analysis (QDA)）
- 靈活判別分析（Flexible Discriminant Analysis (FDA)）
優(yōu)點：
- 可處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集
- 無需在數(shù)據(jù)上進行假設(shè)
缺點：
- 難以搞定非線性數(shù)據(jù)
- 難以理解結(jié)果的意義
聚類算法
聚類算法是指對一組目標(biāo)進行分類，屬于同一組（亦即一個類，cluster）的目標(biāo)被劃分在一組中，與其他組目標(biāo)相比，同一組目標(biāo)更加彼此相似（在某種意義上）。
例子：
- K-均值（k-Means）
- k-Medians 算法
- Expectation Maximi 封層 ation (EM)
- 最大期望算法（EM）
- 分層集群（Hierarchical Clstering）
優(yōu)點：
- 讓數(shù)據(jù)變得有意義
缺點：
- 結(jié)果難以解讀，針對不尋常的數(shù)據(jù)組，結(jié)果可能無用。
基于實例的算法（Instance-based Algorithms）
基于實例的算法（有時也稱為基于記憶的學(xué)習(xí)）是這樣學(xué) 習(xí)算法，不是明確歸納，而是將新的問題例子與訓(xùn)練過程中見過的例子進行對比，這些見過的例子就在存儲器中。
之所以叫基于實例的算法是因為它直接從訓(xùn)練實例中建構(gòu)出假設(shè)。這意味這，假設(shè)的復(fù)雜度能隨著數(shù)據(jù)的增長而變化：最糟的情況是，假設(shè)是一個訓(xùn)練項目列表，分類一個單獨新實例計算復(fù)雜度為 O（n）
例子：
- K 最近鄰（k-Nearest Neighbor (kNN)）
- 學(xué)習(xí)向量量化（Learning Vector Quantization (LVQ)）
- 自組織映射（Self-Organizing Map (SOM)）
- 局部加權(quán)學(xué)習(xí)（Locally Weighted Learning (LWL)）
優(yōu)點：
- 算法簡單、結(jié)果易于解讀
缺點：
- 內(nèi)存使用非常高
- 計算成本高
- 不可能用于高維特征空間
貝葉斯算法（Bayesian Algorithms）
貝葉斯方法是指明確應(yīng)用了貝葉斯定理來解決如分類和回歸等問題的方法。
例子：
- 樸素貝葉斯（Naive Bayes）
- 高斯樸素貝葉斯（Gaussian Naive Bayes）
- 多項式樸素貝葉斯（Multinomial Naive Bayes）
- 平均一致依賴估計器（Averaged One-Dependence Estimators (AODE)）
- 貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)（Bayesian Belief Network (BBN)）
- 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesian Network (BN)）
優(yōu)點：
- 快速、易于訓(xùn)練、給出了它們所需的資源能帶來良好的表現(xiàn)
缺點：
- 如果輸入變量是相關(guān)的，則會出現(xiàn)問題
關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)算法
關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)方法能夠提取出對數(shù)據(jù)中的變量之間的關(guān)系的最佳解釋。比如說一家超市的銷售數(shù)據(jù)中存在規(guī)則 {洋蔥，土豆}=> {漢堡}，那說明當(dāng)一位客戶同時購買了洋蔥和土豆的時候，他很有可能還會購買漢堡肉。
例子：
- Apriori 算法（Apriori algorithm）
- Eclat 算法（Eclat algorithm）
- FP-growth
圖模型（Graphical Models）
圖模型或概率圖模型（PGM/probabilistic graphical model）是一種概率模型，一個圖（graph）可以通過其表示隨機變量之間的條件依賴結(jié)構(gòu)（conditional dependence structure）。
例子：
- 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesian network）
- 馬爾可夫隨機域（Markov random field）
- 鏈圖（Chain Graphs）
- 祖先圖（Ancestral graph）
優(yōu)點：
- 模型清晰，能被直觀地理解
缺點：
- 確定其依賴的拓撲很困難，有時候也很模糊
