01机器学习算法1.分类算法这是一种有监督的学习方法。有很多算法可以帮助我们解决分类问题，比如K-NearestNeighbor、DecisionTree、NaiveBayesian、BayesianNetwork、LogisticRegression、SVM等算法。人工神经网络和深度学习也常用于解决分类问题。这些都是常见且常用的分类算法，但是不同的算法各有优缺点，会应用于不同的场景。让我们举个例子。假设我们知道了一只鸟的各种特征，现在我们需要根据这些特征来判断这只鸟属于哪种鸟。这就是所谓的分类问题。首先，我们需要收集所有可以收集到的鸟类信息，包括鸟类的各种特征和鸟类的种类。其中，颜色、体重、翅膀等属性都是特征，物种是鸟的标签。其次，我们机器学习的目的是让用户输入一只鸟的特征，然后输出鸟的种类，也就是对应的标签。这个过程是根据鸟类的属性进行分类的过程，但是是由计算机自动完成的。2.回归算法回归算法也是一种有监督的学习方法。回归算法来自回归分析，这是一种研究自变量和因变量之间关系的预测建模技术。这些技术应用于预测、时间序列建模和寻找变量之间的关系。举一个简单的例子，我们可以计算出服务器在某些情况下接收到的请求数与服务器的CPU和内存使用压力之间的关系。最简单的回归算法就是线性回归，相信大家对线性回归都有一定的了解。线性回归虽然比较简单，但是越是简单粗暴的算法，在面对一些实际问题的时候就越实用。深度学习也可以用来解决回归问题。3.聚类算法聚类算法是一种无监督学习算法。聚类是研究（样本或指标）分类问题的一种统计分析方法，也是数据挖掘的重要算法。聚类分析基于相似性，聚类中的模式比不在同一个聚类中的模式具有更多的相似性，这是聚类分析最基本的原则。聚类分析的算法可分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网络的方法和基于模型的方法等多种方法。最著名的聚类算法是K-均值（K-means）算法，它是最经典的基于分区的聚类方法。算法的主要思想是将空间中的k个点聚类为质心，对离它们最近的物体进行分类。通过迭代的方法，依次更新每个聚类的质心值，直到得到较好的聚类结果。（质心可以是实际点或虚拟点）。通过这种算法，我们可以将具有相似特征的数据聚合成一个数据组，而将特征差异较大的数据分离出来。4.关联分析算法关联分析是除聚类之外的一种常见的无监督学习方法。它用于发现大量数据集中存在的关联或相关性，从而描述事物中某些属性同时出现的规律和模式。关联分析最典型的应用是购物车分析。我们可以从用户的订单中找出经常一起购买的商品，并挖掘这些商品之间的潜在关系，帮助线上线下商家明确购买和销售策略。著名的相关性分析算法有Apriori算法和FP-growth算法。Apriori算法是根据关于频繁项集特征的先验知识命名的。它使用一种称为逐层搜索的迭代方法。FP-growth是Apriori算法的改进算法。通过两次扫描事务数据库，将每个事务中包含的频繁项按支持度从高到低的顺序压缩并存储在FP-tree中。以后在发现频繁模式的过程中，不需要扫描事务数据库，只需要在FP-tree中搜索，通过递归调用FP-growth方法直接生成频繁模式，所以整个发现过程也不需要生成候选模式。该算法克服了Apriori算法存在的问题，在执行效率上明显优于Apriori算法。同时可以生成有向关系，比Apriori更通用。5.集成算法前面几节介绍了常见的机器学习算法，但我们会发现每一个单独的机器学习算法往往只能解决特定场景下的特定问题。如果问题变得更复杂，就很难用一个learner达到目标。这时候就需要集成多个学习器来合作完成机器学习任务。所谓集成学习就是使用一系列学习器进行学习，并使用一定的规则对学习结果进行集成，从而获得比使用单个学习器更好的学习效果的机器学习方法。一般来说，集成学习中的多个学习者是同质的“弱学习者”。集成学习的主要思想是先通过一定的规则生成多个学习器，然后使用某种集成策略将它们组合起来，然后综合判断并输出最终的结果。一般来说，通常称为集成学习的多个学习器是同质的“弱学习器”。基于这个“弱学习器”，通过样本集扰动、输入特征扰动、输出表示扰动、算法参数扰动等方式生成多个学习器，融合后得到精度更好的“强学习器”。最著名的集成算法是Boosting算法，包括AdaBoosting等常用算法。这类算法需要同时训练多个模型。其基本思想是在训练时根据正确率和错误率调整不同学习器的权重，在最终预测中采用加权投票的方式产生最终结果。另一种集成算法是Bagging算法。主要思想是分别训练几个不同的模型，然后使用模型平均法进行最终决策。最著名的Bagging算法是RandomForest，它也结合了随机子空间方法。它是一种基于决策树分类器的集成学习模型。它包含多个通过Bagging集成学习技术训练的决策树。当待分类样本被输入时，最终的分类结果由单个决策树的输出结果投票决定。6.强化算法强化学习（reinforcementlearning）跟我们上面说的算法不太一样。主要用于训练一个能够感知环境的自制感知器，通过学习选择能够达到其目标的最优动作。这个非常普遍的问题在学习控制移动机器人、学习工厂最佳操作程序以及学习下棋方面都有应用。当代理在其环境中执行每个动作时，训练器会提供奖励或惩罚信息以指示结果状态是否正确。代理人的任务是从这种间接的、延迟的奖励中学习，以便后续行动具有较大的累积效应。——引自MitchellT.M.《机器学习》最著名的强化学习算法是Q-Learning算法。由于强化学习算法不在本文讨论范围之内，并且由于其自身的复杂性，我们这里只做简单介绍，不作深入讨论。02如何掌握机器学习1.学习曲线首先要明确机器学习是计算机科学的一个领域，所以要能够掌握机器学习，通过计算机真正应用机器学习需要基于计算机科学。比如了解基本的编程语言，至少是Python或者MATLAB，了解基本的数据结构，了解基本的数据处理技术，了解基本的数据存储和查询技术等。其次，机器学习算法一般有比较严谨完整的数学原理。如果我们不能从数学的角度理解机器学习，那么我们就无法理解一些本质核心的东西，我们将永远不得不使用模型。领域只是浅尝辄止。此外，机器学习也是一个非常依赖经验的领域。很多参数和方法需要根据日常经验积累，从而形成解决问题的思维和感觉，这样在使用机器学习技术解决现有问题时，会更快、更高效。有效，经常找到正确的解决方案。所以机器学习有一个学习曲线，也许更像是一个无限循环的S形学习曲线。一开始学习基本的机器学习算法，做简单的实验，是非常容易上手的。根据经验，进一步学习更多的机器学习算法后，你可能会逐渐迷失在各种机器学习模型中，学习难度会急剧上升。当你掌握了大部分经典模型后，你会觉得各类机器学习算法无外乎几类变化，于是学习难度曲线又会变得平滑。但是当你开始解决实际问题时，你就会陷入陡峭的学习曲线，在攀爬学习中积累经验。总而言之，机器学习是一项需要不断积累理论和经验的技术，每个阶段都会遇到相应的瓶颈。这不是一成不变的，而是一种需要不断学习和实践的技术。只有不断地遇到问题，解决问题，才能继续前进。2.技术栈我们把深度学习的技术栈分为三类。第一类是基础数学工具，第二类是机器学习的基本理论方法，第三类是机器学习的实用工具和框架。在这里，我们概述了这些类型的内容。如果读者在学习过程中发现一些基本概念或知识不懂，可以通过阅读本文找到自己需要的工具和技巧并加以理解。学习新事物。基础数学工具包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、矩阵论、随机过程、优化方法和复变函数等。是的，在机器学习乃至其领域，基础数学工具是必不可少的。工程领域。希望读者能对这些知识有更全面的掌握。机器学习的基本理论方法包括决策树、支持向量机、贝叶斯、人工神经网络、遗传算法、概率图模型、规则学习、分析学习、强化学习等。机器学习实用工具和框架的类别有比较复杂，包括基础语言和工具、工程框架、数据存储工具、数据处理工具。基础语言和工具包括MATLAB及其工具包、Python及相应的库（NumPy、SciPy、Matplotlib和Scikit-learn等）。工程框架包括TensorFlow、MXNet、Torch和PyTorch、Keras等。数据存储包括Oracle、SQLServer、MySQL、PostgreSQL等传统关系数据库，LevelDB、LMDB、Redis等K/V数据库，文档数据库如MongoDB、Neo4j等图数据库、HBase、Cassandra等列数据库。数据处理工具包括批处理和实时处理。批处理工具包括Hadoop，以及基于Hadoop的Hive和Pig。实时处理工具包括Storm和Hurricane实时处理系统。至于非常有名的Spark，应该属于一种改进的批处理工具，也可以用于实时处理场景。
