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機器學習中涉及到的算法有哪些（特別篇）
2019-03-27
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機器學習中最重要的算法有兩種，第一種是支持向量機算法，第二種是隨機森林算法。在這篇文章中我們就重點介紹一下這兩種算法的相關知識。希望能夠幫助大家更好的理解機器學習。


首先我們介紹一下支持向量機算法（SVM）。就目前而言，支持向量機可能是最受歡迎和最廣泛討論的機器學習算法之一。而超平面是分割輸入變量空間的一條線。在SVM中，選擇一條可以最好地根據輸入變量類別對輸入變量空間進行分割的超平面。在二維中，你可以將其視為一條線，我們假設所有的輸入點都可以被這條線完全的分開。SVM學習算法找到了可以讓超平面對類別進行最佳分割的系數。而支持向量機的超平面和最近的數據點之間的距離被稱為間隔。分開兩個類別的最好的或最理想的超平面具備最大間隔。只有這些點與定義超平面和構建分類器有關。這些點被稱為支持向量，它們支持或定義了超平面。實際上，優化算法用于尋找最大化間隔的系數的值。而SVM也可能是最強大的立即可用的分類器之一，所以十分值得大家去嘗試。


然后我們給大家介紹一下Bagging和隨機森林，而隨機森林是最流行和最強大的機器學習算法之一。它是 Bootstrap Aggregation（又稱 bagging）集成機器學習算法的一種。而bootstrap是從數據樣本中估算數量的一種強大的統計方法。比如說平均數。大家從數據中抽取大量樣本，計算平均值，然后平均所有的平均值以便更好的估計真實的平均值。而bagging 使用同樣的方式，不過它估計整個統計模型，最常見的是決策樹。在訓練數據中抽取多個樣本，然后對每個數據樣本建模。當我們需要對新數據進行預測時，每個模型都進行預測，并將所有的預測值平均以便更好的估計真實的輸出值。而隨機森林是對這種方法的一種調整，在隨機森林的方法中決策樹被創建以便于通過引入隨機性來進行次優分割，而不是選擇最佳分割點。所以說，對于每一個數據樣本創建的模型將會與其他方式得到的有所不同，不過雖然方法獨特且不同，它們仍然是準確的。結合它們的預測可以更好的估計真實的輸出值。


那么我們在遇到問題的時候需要用什么算法呢？其實這個問題的答案需要考慮很多方面的因素，比如說數據的大小、質量和特性、可用的計算時間、任務的緊迫性等等。所以說我們在進行學習機器學習的時候還是有做好相關知識的儲備。


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機器學習 隨機森林 SVM 支持向量機 決策樹

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