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機器學習中各個算法的優缺點（二）
2019-03-13
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機器學習中有很多的算法，具體來說包括正則化算法、集成算法、決策樹算法、回歸、人工神經網絡、深度學習、支持向量機、降維算法、聚類算法、基于實例的算法、貝葉斯算法、關聯規則學習算法、圖模型，我們在學習機器學習中肯定無法避免這些算法的學習。在這篇文章中我們重點給大家介紹一下回歸算法和人工神經網絡算法的相關知識，希望能夠幫助大家更好地理解機器學習。


回歸算法是機器學習中一個重要的算法，一般來說，回歸是用于估計兩種變量之間關系的統計過程。當用于分析因變量和一個 多個自變量之間的關系時，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。其實回歸算法是統計學中的主要算法，它已被納入統計機器學習?；貧w算法的案例有普通最小二乘回歸、線性回歸、邏輯回歸、逐步回歸、多元自適應回歸樣條、本地散點平滑估計。而回歸算法的優點就是直接、快速、知名度高。缺點就是要求嚴格的假設、需要處理異常值。


人工神經網絡也是一個重要的算法，人工神經網絡是受生物神經網絡啟發而構建的算法模型。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，由數百種算法和各類問題的變體組成。人工神經網絡的例子有很多，比如說感知器、反向傳播、Hopfield 網絡、徑向基函數網絡，而人工神經網絡的優點具體有兩點，第一就是在語音、語義、視覺、各類游戲（如圍棋）的任務中表現極好，第二就是算法可以快速調整，適應新的問題。缺點具體體現在4點，第一就是需要大量數據進行訓練，第二就是訓練要求很高的硬件配置，第三就是模型處于「黑箱狀態」，難以理解內部機制。第四就是元參數（Metaparameter）與網絡拓撲選擇困難。


關于機器學習算法中的回歸算法和人工神經網絡算法的案例以及優缺點我們就給大家介紹到這里了，我們在進行了解人工智能學習的時候一定要去了解機器學習，了解機器學習一定要了解這些算法，這些算法都是循序漸進的，而人工神經網絡算法和回歸算法都是機器學習中常見的算法，我們在學習機器學習中一定不要忽視這些算法的學習。


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