剛開始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)時(shí)，筆者經(jīng)常面臨這樣一個(gè)問題：遇到具體問題，選擇何種算法才合適。也許你也和我一樣，搜了很多有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的文章，會(huì)看到許多詳細(xì)的描述，卻并沒有減少讓抉擇的難度。

言歸正傳，筆者建議你好好了解幾個(gè)監(jiān)督和無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實(shí)現(xiàn)方式和數(shù)學(xué)直覺思維，如：

• 線性回歸
• 邏輯回歸
• 決策樹
• 樸素貝葉斯
• 支持向量機(jī)
• 隨機(jī)森林
• 自適應(yīng)提升(AdaBoost)
• 梯度提升樹(GBT)
• 簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
• 層次聚類
• 高斯混合模型
• 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
• 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
• 推薦系統(tǒng)

在對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的類型有一些了解之后，就可以根據(jù)問題陳述來探索現(xiàn)實(shí)生活中最流行的算法及其應(yīng)用。讀完本文之后，就試著解決這些問題吧!相信你一定獲益匪淺。

• 問題陳述1：預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)走勢(shì)。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：諸如隨機(jī)森林和梯度提升之類的高級(jí)回歸算法。

• 問題陳述2：深挖客戶統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)用以識(shí)別模式。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：聚類算法(肘部法則)。

• 問題陳述3：預(yù)測(cè)貸款還款情況。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：不平衡數(shù)據(jù)集分類算法。

• 問題陳述4：根據(jù)皮膚病變的特征(大小、形狀、顏色等)判斷病變?yōu)榱夹赃€是惡性。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(U-Net網(wǎng)絡(luò)是用于分割的不二之選)。

• 問題陳述5：預(yù)測(cè)客戶流失。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：線性判別分析(LDA)或二次判別分析(QDA)。LDA特別受歡迎，因?yàn)樗仁欠诸惼饔质墙稻S技術(shù)。

• 問題陳述6：為員工招聘提供決策框架。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：在這方面，決策樹堪稱“職業(yè)玩家”。

• 問題陳述7：了解并預(yù)測(cè)產(chǎn)品的熱銷屬性。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：邏輯回歸或決策樹。

• 問題陳述8：分析市場(chǎng)情緒，評(píng)估市場(chǎng)對(duì)產(chǎn)品的認(rèn)知。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：樸素貝葉斯-支持向量機(jī)(NBSVM算法)。

• 問題陳述9：創(chuàng)建分類系統(tǒng)，過濾垃圾郵件。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：分類算法。建議使用樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MLPNNs)和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN)算法。

問題陳述10：預(yù)測(cè)用戶點(diǎn)擊在線廣告的可能性。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：邏輯回歸或支持向量機(jī)。

• 問題陳述11：檢測(cè)信用卡交易中的欺詐行為。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：自適應(yīng)提升、孤立森林或隨機(jī)森林。

• 問題陳述12：根據(jù)車輛特性預(yù)估車輛價(jià)格。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：梯度提升是解決此問題的最佳選擇。

• 問題陳述13：預(yù)測(cè)病人加入醫(yī)保的概率。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

• 問題陳述14：預(yù)測(cè)已注冊(cè)用戶是否愿意為某一產(chǎn)品支付一定金額。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

• 問題陳述15：根據(jù)顧客的不同特征(如年齡)進(jìn)行分類。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：K均值聚類算法。

• 問題陳述16：從語音數(shù)據(jù)中提取特征用于語音識(shí)別系統(tǒng)。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：高斯混合模型。

• 問題陳述17：多目標(biāo)跟蹤，用混合成分?jǐn)?shù)目及均值預(yù)測(cè)目標(biāo)在視頻序列中每幀的位置。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：高斯混合模型。

• 問題陳述18：排列一組微陣列實(shí)驗(yàn)中的基因和樣本，揭示生物學(xué)上有趣的模式。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：層次聚類算法。

• 問題陳述19：根據(jù)特征相似的其他用戶的偏好，向用戶推薦電影。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：推薦系統(tǒng)。

• 問題陳述20：根據(jù)用戶閱讀的文章，向用戶推薦他們想讀的新聞文章。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：推薦系統(tǒng)。

• 問題陳述21：優(yōu)化自動(dòng)駕駛汽車的駕駛行為。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

• 問題陳述22：通過醫(yī)學(xué)掃描診斷健康疾病。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

• 問題陳述23：平衡不同需求周期下的電網(wǎng)負(fù)荷。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

• 問題陳述24：處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)或序列(如音頻記錄或文本)。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)。

• 問題陳述25：翻譯語言。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

• 問題陳述26：為圖像生成標(biāo)題。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

• 問題陳述27：訓(xùn)練聊天機(jī)器人，處理客戶更細(xì)微的需求和問詢。

解決該問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

希望本文的介紹能讓你對(duì)最常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有所了解，當(dāng)遇到特定問題時(shí)，能夠快速反應(yīng)，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

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