機器學(xué)習(xí)無疑是當(dāng)前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的一個熱點內(nèi)容。很多人在平時的工作中都或多或少會用到機器學(xué)習(xí)的算法。這里我們將為您總結(jié)一下常見的機器學(xué)習(xí)算法，以供您在工作和學(xué)習(xí)中參考。

　　機器學(xué)習(xí)的算法很多。很多時候困惑人們都是，很多算法是一類算法，而有些算法又是從其他算法中延伸出來的。這里，我們從兩個方面來給大家介紹，第一個方面是學(xué)習(xí)的方式，第二個方面是算法的類似性。

　　學(xué)習(xí)方式

　　根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機器學(xué)習(xí)或者人工智能領(lǐng)域，人們首先會考慮算法的學(xué)習(xí)方式。在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，有幾種主要的學(xué)習(xí)方式。將算法按照學(xué)習(xí)方式分類是一個不錯的想法，這樣可以讓人們在建模和算法選擇的時候考慮能根據(jù)輸入數(shù)據(jù)來選擇最合適的算法來獲得最好的結(jié)果。

　　監(jiān)督式學(xué)習(xí)：

　　在監(jiān)督式學(xué)習(xí)下，輸入數(shù)據(jù)被稱為“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”，每組訓(xùn)練數(shù)據(jù)有一個明確的標(biāo)識或結(jié)果，如對防垃圾郵件系統(tǒng)中“垃圾郵件”“非垃圾郵件”，對手寫數(shù)字識別中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立預(yù)測模型的時候，監(jiān)督式學(xué)習(xí)建立一個學(xué)習(xí)過程，將預(yù)測結(jié)果與“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”的實際結(jié)果進行比較，不斷的調(diào)整預(yù)測模型，直到模型的預(yù)測結(jié)果達到一個預(yù)期的準確率。監(jiān)督式學(xué)習(xí)的常見應(yīng)用場景如分類問題和回歸問題。常見算法有邏輯回歸（LogisTIc Regression）和反向傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back PropagaTIon Neural Network）

　　非監(jiān)督式學(xué)習(xí)：

　　在非監(jiān)督式學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)并不被特別標(biāo)識，學(xué)習(xí)模型是為了推斷出數(shù)據(jù)的一些內(nèi)在結(jié)構(gòu)。常見的應(yīng)用場景包括關(guān)聯(lián)規(guī)則的學(xué)習(xí)以及聚類等。常見算法包括Apriori算法以及k-Means算法。

　　半監(jiān)督式學(xué)習(xí)：

　　在此學(xué)習(xí)方式下，輸入數(shù)據(jù)部分被標(biāo)識，部分沒有被標(biāo)識，這種學(xué)習(xí)模型可以用來進行預(yù)測，但是模型首先需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)以便合理的組織數(shù)據(jù)來進行預(yù)測。應(yīng)用場景包括分類和回歸，算法包括一些對常用監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法的延伸，這些算法首先試圖對未標(biāo)識數(shù)據(jù)進行建模，在此基礎(chǔ)上再對標(biāo)識的數(shù)據(jù)進行預(yù)測。如圖論推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量機（Laplacian SVM.）等。

　　強化學(xué)習(xí)：

　　在這種學(xué)習(xí)模式下，輸入數(shù)據(jù)作為對模型的反饋，不像監(jiān)督模型那樣，輸入數(shù)據(jù)僅僅是作為一個檢查模型對錯的方式，在強化學(xué)習(xí)下，輸入數(shù)據(jù)直接反饋到模型，模型必須對此立刻作出調(diào)整。常見的應(yīng)用場景包括動態(tài)系統(tǒng)以及機器人控制等。常見算法包括Q-Learning以及時間差學(xué)習(xí)（Temporal difference learning）

　　在企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的場景下， 人們最常用的可能就是監(jiān)督式學(xué)習(xí)和非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的模型。 在圖像識別等領(lǐng)域，由于存在大量的非標(biāo)識的數(shù)據(jù)和少量的可標(biāo)識數(shù)據(jù)， 目前半監(jiān)督式學(xué)習(xí)是一個很熱的話題。 而強化學(xué)習(xí)更多的應(yīng)用在機器人控制及其他需要進行系統(tǒng)控制的領(lǐng)域。

　　算法類似性

　　根據(jù)算法的功能和形式的類似性，我們可以把算法分類，比如說基于樹的算法，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法等等。當(dāng)然，機器學(xué)習(xí)的范圍非常龐大，有些算法很難明確歸類到某一類。而對于有些分類來說，同一分類的算法可以針對不同類型的問題。這里，我們盡量把常用的算法按照最容易理解的方式進行分類。

　　回歸算法

　　回歸算法是試圖采用對誤差的衡量來探索變量之間的關(guān)系的一類算法?；貧w算法是統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)的利器。在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，人們說起回歸，有時候是指一類問題，有時候是指一類算法，這一點常常會使初學(xué)者有所困惑。常見的回歸算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），邏輯回歸（LogisTIc Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應(yīng)回歸樣條（MulTIvariate Adaptive Regression Splines）以及本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）