線性回歸算法（線性回歸算法原理）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于線性回歸算法的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、人工智能包含什么內(nèi)容

• 2、小白也能入門機(jī)器學(xué)習(xí)-線性回歸

• 3、人工智能十大算法

• 4、機(jī)器學(xué)習(xí)有哪些算法

一、人工智能包含什么內(nèi)容

人工智能主要包括的內(nèi)容有：python基礎(chǔ)與科學(xué)計算模塊、AI數(shù)學(xué)知識、線性回歸算法、線性分類算法、無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法、決策樹系列算法、Kaggle實(shí)戰(zhàn)、海量數(shù)據(jù)挖掘工具、概率圖模型算法、深度學(xué)習(xí)原理到進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)、圖像識別原理到進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)、圖像識別項目、自然語言處理原理到進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)、自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘。

python基礎(chǔ)與科學(xué)計算模塊主要包括：

Python基礎(chǔ)語法

科學(xué)計算模塊Numpy

數(shù)據(jù)處理分析模塊Pandas

數(shù)據(jù)可視化模塊

AI數(shù)學(xué)知識主要包括：

微積分基礎(chǔ)

線性代數(shù)基礎(chǔ)

多元函數(shù)微分學(xué)

線性代數(shù)高級

概率論

最優(yōu)化

線性回歸算法主要包括：

多元線性回歸

梯度下降法

歸一化

正則化

Lasso回歸、Ridge回歸、多項式回歸

線性分類算法主要包括：

邏輯回歸

Softmax回歸

SVM支持向量機(jī)

SMO優(yōu)化算法

無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法主要包括：

聚類系列算法

PCA降維算法

EM算法

GMM算法

決策樹系列算法主要有：

決策樹算法

隨機(jī)森林算法

Adaboost算法

GBDT算法

XGBoost算法

等等等等，因?yàn)閮?nèi)容太多就不一一介紹了。如果想了解，可以私信詢問。

工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

而人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域有：

深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域。說到深度學(xué)習(xí)，大家第一個想到的肯定是AlphaGo，通過一次又一次的學(xué)習(xí)、更新算法，最終在人機(jī)大戰(zhàn)中打敗圍棋大師。

對于一個智能系統(tǒng)來講，深度學(xué)習(xí)的能力大小，決定著它在多大程度上能達(dá)到用戶對它的期待。

深度學(xué)習(xí)的技術(shù)原理：1.構(gòu)建一個網(wǎng)絡(luò)并且隨機(jī)初始化所有連接的權(quán)重； 2.將大量的數(shù)據(jù)情況輸出到這個網(wǎng)絡(luò)中； 3.網(wǎng)絡(luò)處理這些動作并且進(jìn)行學(xué)習(xí)； 4.如果這個動作符合指定的動作，將會增強(qiáng)權(quán)重，如果不符合，將會降低權(quán)重； 5.系統(tǒng)通過如上過程調(diào)整權(quán)重； 6.在成千上萬次的學(xué)習(xí)之后，超過人類的表現(xiàn)；

計算機(jī)視覺

計算機(jī)視覺是指計算機(jī)從圖像中識別出物體、場景和活動的能力。計算機(jī)視覺有著廣泛的細(xì)分應(yīng)用，其中包括，醫(yī)療領(lǐng)域成像分析、人臉識別、公關(guān)安全、安防監(jiān)控等等。

計算機(jī)視覺的技術(shù)原理：計算機(jī)視覺技術(shù)運(yùn)用由圖像處理操作及其他技術(shù)所組成的序列來將圖像分析任務(wù)分解為便于管理的小塊任務(wù)。

語音識別

語音識別，是把語音轉(zhuǎn)化為文字，并對其進(jìn)行識別、認(rèn)知和處理。語音識別的主要應(yīng)用包括電話外呼、醫(yī)療領(lǐng)域聽寫、語音書寫、電腦系統(tǒng)聲控、電話客服等。

語音識別技術(shù)原理：1、 對聲音進(jìn)行處理，使用移動函數(shù)對聲音進(jìn)行分幀； 2、 聲音被分幀后，變?yōu)楹芏嗖ㄐ?，需要將波形做聲學(xué)體征提?。?3、 聲音特征提取之后，聲音就變成了一個矩陣。然后通過音素組合成單詞；

虛擬個人助理

蘋果手機(jī)的Siri，以及小米手機(jī)上的小愛，都算是虛擬個人助理的應(yīng)用。

虛擬個人助理技術(shù)原理：（以小愛為例）1、用戶對著小愛說話后，語音將立即被編碼，并轉(zhuǎn)換成一個壓縮數(shù)字文件，該文件包含了用戶語音的相關(guān)信息； 2、由于用戶手機(jī)處于開機(jī)狀態(tài)，語音信號將被轉(zhuǎn)入用戶所使用移動運(yùn)營商的基站當(dāng)中，然后再通過一系列固定電 線發(fā)送至用戶的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)供應(yīng)商(ISP)，該ISP擁有云計算服務(wù)器； 3、該服務(wù)器中的內(nèi)置系列模塊，將通過技術(shù)手段來識別用戶剛才說過的內(nèi)容。

自然語言處理

自然語言處理（NLP），像計算機(jī)視覺技術(shù)一樣，將各種有助于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的多種技術(shù)進(jìn)行了融合，實(shí)現(xiàn)人機(jī)間自然語言的通信。

自然語言處理技術(shù)原理：1、漢字編碼詞法分析； 2、句法分析； 3、語義分析； 4、文本生成； 5、語音識別；

智能機(jī)器人

智能機(jī)器人在生活中隨處可見，掃地機(jī)器人、陪伴機(jī)器人……這些機(jī)器人不管是跟人語音聊天，還是自主定位導(dǎo)航行走、安防監(jiān)控等，都離不開人工智能技術(shù)的支持。

智能機(jī)器人技術(shù)原理：人工智能技術(shù)把機(jī)器視覺、自動規(guī)劃等認(rèn)知技術(shù)、各種傳感器整合到機(jī)器人身上，使得機(jī)器人擁有判斷、決策的能力，能在各種不同的環(huán)境中處理不同的任務(wù)。智能穿戴設(shè)備、智能家電、智能出行或者無人機(jī)設(shè)備其實(shí)都是類似的原理。

引擎推薦

淘寶、京東等商城，以及36氪等資訊網(wǎng)站，會根據(jù)你之前瀏覽過的商品、頁面、搜索過的關(guān)鍵字推送給你一些相關(guān)的產(chǎn)品、或網(wǎng)站內(nèi)容。這其實(shí)就是引擎推薦技術(shù)的一種表現(xiàn)。

Google為什么會做免費(fèi)搜索引擎，目的就是為了收集大量的自然搜索數(shù)據(jù)，豐富他的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫，為后面的人工智能數(shù)據(jù)庫做準(zhǔn)備。

引擎推薦技術(shù)原理：推薦引擎是基于用戶的行為、屬性（用戶瀏覽行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)），通過算法分析和處理，主動發(fā)現(xiàn)用戶當(dāng)前或潛在需求，并主動推送信息給用戶的瀏覽頁面。

二、小白也能入門機(jī)器學(xué)習(xí)-線性回歸

小白也能入門機(jī)器學(xué)習(xí)-線性回歸

【咱們的目標(biāo)】系列算法講解旨在用最簡單易懂的故事情節(jié)幫助大家掌握晦澀無趣的機(jī)器學(xué)習(xí)，適合對數(shù)學(xué)很頭疼的同學(xué)們，小板凳走起！

【什么是線性回歸】今天咱們要來嘮的是機(jī)器學(xué)習(xí)中最基本也是最重要的算法之一線性回歸，正當(dāng)此時迪哥正在前往銀行的路上，準(zhǔn)備辦理貸款（低保），到了之后銀行問了我兩件事，年齡和工資都多少呀？（特征）當(dāng)?shù)玫搅私Y(jié)果后告訴我我們只能貸給你100塊，別問為什么！機(jī)器算的！（機(jī)器你拿毛線算的100快？）這里告訴了我們這樣一件事，我們的輸入就是你的數(shù)據(jù)特征，得出的結(jié)果是一個連續(xù)區(qū)間上的值，目標(biāo)就是找到我們想要預(yù)測的值和我們的輸出之間的關(guān)系，接下來我們的目標(biāo)就放在如何找到這種關(guān)系。

【如何得出結(jié)果】這個圖就是機(jī)器如何進(jìn)行預(yù)測的（回歸）它會根據(jù)一票子兄弟貸款的歷史數(shù)據(jù)（年齡和工資分別對應(yīng)于X1與X2）找出來最好的擬合線（面）來進(jìn)行預(yù)測，這樣你的數(shù)據(jù)來了之后直接帶入進(jìn)去就可以得出來該給你多少錢了。

我們用兩個參數(shù)來分別對應(yīng)于工資和年齡，控制它們對結(jié)果的影響大小，這里做了一個整合是把偏置項和權(quán)重參數(shù)項放到了一起（加了個X0讓其都等于1）

要想讓銀行能開的下去，那就得少遇到點(diǎn)麻煩，迪哥這么大碗就給我100塊（真實(shí)的指標(biāo)應(yīng)該為200塊）肯定是要砸場子的，所以我們的目標(biāo)是要讓得到的預(yù)測值跟真實(shí)值越接近越好。機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)中最核心的一點(diǎn)就在于如何優(yōu)化我們的目標(biāo)，可以看到對于這些點(diǎn)來說有些離我的回歸方程比較近，有些比較遠(yuǎn)，最終我們應(yīng)該設(shè)定一個目標(biāo)讓我們的方程能夠更好的去擬合當(dāng)前的這些數(shù)據(jù)點(diǎn)。

【深入細(xì)節(jié)】既然說到誤差了，咱們就來好好嘮一下，首先銀行的目標(biāo)得讓誤差越小越好，這樣才能夠使得我們的結(jié)果是越準(zhǔn)確的。那么這個誤差有什么規(guī)律可循嗎？誤差可以說是機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)中最長聽到的一個詞了，我們可以假想一下，你讓機(jī)器人來幫你進(jìn)行工作，剛開始的時候它肯定啥都不會，我們得一點(diǎn)點(diǎn)的教它，等他慢慢熟悉我們的工作了（數(shù)據(jù)），也就意味著我們的回歸方程效果會更好了。

咱們先來說說這個誤差為啥會服從高斯分布呢，這個事就得從我們是怎么認(rèn)為一個事發(fā)生的概率來說了，正常情況下你去銀行貸款差不多都是一個符合你的數(shù)字吧，極小的情況下能出現(xiàn)類似迪哥的情況（100塊都不給我），還是極小的情況下能像對待馬云似的給你幾個億吧，所以銀行給你貸款的誤差項理論上都是在較小范圍內(nèi)浮動的，要么多了一點(diǎn)，要么少了一點(diǎn)。所以我們認(rèn)為該誤差是可以服從高斯分布的（正太分布）。

那為啥會獨(dú)立呢？獨(dú)立的意思就是說迪哥來貸款了，恰好馬云也來了，但是我倆不認(rèn)識?。ㄆ鋵?shí)他認(rèn)識我，我不認(rèn)識他），所以我倆在貸款的時候不會因?yàn)轳R云而對我產(chǎn)生什么影響，也不會因?yàn)槲覍︸R云產(chǎn)生什么影響，這就是獨(dú)立！

同分布又是啥呢？我和馬云來的是一家銀行吧，這家銀行的系統(tǒng)只有一個，所以它在預(yù)測的時候是按照同樣的方式來的，這就是我們的數(shù)據(jù)是在同一個分布下去建模的。

既然誤差服從了高斯分布我們就把它進(jìn)行展開，上式的意思就是我去貸款，在它這兩組參數(shù)的控制下得到的貸款金額恰好是等于真實(shí)情況下就該給我這么多錢的概率。（預(yù)測值和真實(shí)值對應(yīng)的可能性大?。┠敲次覀儺?dāng)然希望這個概率越大越好呀，越大代表越準(zhǔn)確呀。

（怎么又來了一堆數(shù)學(xué)。。。沒人數(shù)學(xué)就不是機(jī)器學(xué)習(xí)啦）咱們繼續(xù)來看，咋又突然出來了個似然函數(shù)呀，咱們先來說一說它是個什么東西。比如說你今天去賭場了，然后你不知道能不能贏錢，你就在門口蹲著，出來一個人你就問一下，哥們贏錢了嗎（然后挨了一頓揍），連續(xù)出來5個人都告訴你贏錢了，那么你就會認(rèn)為我去賭錢也肯定會贏錢。這個的意思就是要利用樣本數(shù)據(jù)去估計你的參數(shù)應(yīng)該是什么，使得估計出來的參數(shù)盡可能的滿足（擬合）你的樣本。

對數(shù)似然它的意思和目標(biāo)很簡單，就是為了簡單求解，所以把比較復(fù)雜的乘法運(yùn)算轉(zhuǎn)換成了比較簡單的加法運(yùn)算。

【得出目標(biāo)】一頓化簡，其實(shí)就是把原式給展開了，然后我們的目標(biāo)是要求最大值吧（什么樣的參數(shù)能夠使得跟我數(shù)據(jù)組合完之后是真實(shí)值的概率越大越好），對于化簡后的結(jié)果左邊是一個常數(shù)不用去管，右邊是一個恒正的（因?yàn)橛衅椒巾棧┑乔懊孢€有一個負(fù)號呀，讓這樣的數(shù)什么時候能取最大值呀？只有負(fù)號后面的取最小值才可以呀！

到這里我們終于推導(dǎo)出來了，銀行只需要做一件事就可以了，那就是最小化這個函數(shù)（目標(biāo)函數(shù)），其實(shí)說白了就是要讓我們的預(yù)測值和真實(shí)值之間的差異越小越好，這就是最小二乘法！

接下來就是如何求解呢？通常我們?nèi)デ笃珜?dǎo)就可以了，因?yàn)闃O值點(diǎn)通常都是在偏導(dǎo)處取得，對我們的目標(biāo)函數(shù)求偏導(dǎo)，并且讓其等于0，這樣我們就能找到最終參數(shù)的解應(yīng)該是什么了！到這里小伙伴們可能感覺到竟然真能求出這個解，那這個解不就是我們想要的參數(shù)嘛，得到了它銀行就有救啦！

【總結(jié)】

至此我們通過了一系列的推導(dǎo)得出了線性回歸的最終解法，路途雖然有點(diǎn)曲折但是其中涉及到的思想還是非常有意思的，這節(jié)課希望大家對線性回歸有了一個直觀的認(rèn)識，了解機(jī)器學(xué)習(xí)工作的基本原理與實(shí)際處理方法。但是這個解可以說是數(shù)學(xué)上的一個巧合，并不是所有問題都可以直接求解的，下回咱們再談?wù)勅绾伍g接的求最優(yōu)解~

三、人工智能十大算法

人工智能十大算法如下

線性回歸（Linear Regression）可能是最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。線性回歸就是要找一條直線，并且讓這條直線盡可能地擬合散點(diǎn)圖中的數(shù)據(jù)點(diǎn)。它試圖通過將直線方程與該數(shù)據(jù)擬合來表示自變量（x 值）和數(shù)值結(jié)果（y 值）。然后就可以用這條線來預(yù)測未來的值！

邏輯回歸（Logistic regression）與線性回歸類似，但它是用于輸出為二進(jìn)制的情況（即，當(dāng)結(jié)果只能有兩個可能的值）。對最終輸出的預(yù)測是一個非線性的 S 型函數(shù)，稱為 logistic function, g()。

決策樹（Decision Trees）可用于回歸和分類任務(wù)。

樸素貝葉斯（Naive Bayes）是基于貝葉斯定理。它測量每個類的概率，每個類的條件概率給出 x 的值。這個算法用于分類問題，得到一個二進(jìn)制“是 / 非”的結(jié)果?？纯聪旅娴姆匠淌健?/p>

支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）是一種用于分類問題的監(jiān)督算法。支持向量機(jī)試圖在數(shù)據(jù)點(diǎn)之間繪制兩條線，它們之間的邊距最大。為此，我們將數(shù)據(jù)項繪制為 n 維空間中的點(diǎn)，其中，n 是輸入特征的數(shù)量。在此基礎(chǔ)上，支持向量機(jī)找到一個最優(yōu)邊界，稱為超平面（Hyperplane），它通過類標(biāo)簽將可能的輸出進(jìn)行最佳分離。

K- 最近鄰算法（K-Nearest Neighbors，KNN）非常簡單。KNN 通過在整個訓(xùn)練集中搜索 K 個最相似的實(shí)例，即 K 個鄰居，并為所有這些 K 個實(shí)例分配一個公共輸出變量，來對對象進(jìn)行分類。

K- 均值（K-means）是通過對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類來聚類的。例如，這個算法可用于根據(jù)購買歷史將用戶分組。它在數(shù)據(jù)集中找到 K 個聚類。K- 均值用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，因此，我們只需使用訓(xùn)練數(shù)據(jù) X，以及我們想要識別的聚類數(shù)量 K。

四、機(jī)器學(xué)習(xí)有哪些算法

樸素貝葉斯分類器算法是最受歡迎的學(xué)習(xí)方法之一，按照相似性分類，用流行的貝葉斯概率定理來建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型，特別是用于疾病預(yù)測和文檔分類。 它是基于貝葉斯概率定理的單詞的內(nèi)容的主觀分析的簡單分類。

什么時候使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法 - 樸素貝葉斯分類器？

（1）如果您有一個中等或大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

（2）如果實(shí)例具有幾個屬性。

（3）給定分類參數(shù)，描述實(shí)例的屬性應(yīng)該是條件獨(dú)立的。

A．樸素貝葉斯分類器的應(yīng)用

（1）情緒分析 - 用于Facebook分析表示積極或消極情緒的狀態(tài)更新。

（2）文檔分類 - Google使用文檔分類來索引文檔并查找相關(guān)性分?jǐn)?shù)，即PageRank。 PageRank機(jī)制考慮在使用文檔分類技術(shù)解析和分類的數(shù)據(jù)庫中標(biāo)記為重要的頁面。

（3）樸素貝葉斯算法也用于分類關(guān)于技術(shù)，娛樂，體育，政治等的新聞文章。

（4）電子郵件垃圾郵件過濾 - Google Mail使用NaïveBayes算法將您的電子郵件歸類為垃圾郵件或非垃圾郵件。

B．樸素貝葉斯分類器機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)點(diǎn)

（1）當(dāng)輸入變量是分類時，樸素貝葉斯分類器算法執(zhí)行得很好。

（2）當(dāng)樸素貝葉斯條件獨(dú)立假設(shè)成立時，樸素貝葉斯分類器收斂更快，需要相對較少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而不像其他判別模型，如邏輯回歸。

（3）使用樸素貝葉斯分類器算法，更容易預(yù)測測試數(shù)據(jù)集的類。 多等級預(yù)測的好賭注。

（4）雖然它需要條件獨(dú)立假設(shè)，但是樸素貝葉斯分類器在各種應(yīng)用領(lǐng)域都表現(xiàn)出良好的性能。

Python中的數(shù)據(jù)科學(xué)庫實(shí)現(xiàn)NaïveBayes - Sci-Kit學(xué)習(xí)

數(shù)據(jù)科學(xué)圖書館在R實(shí)施樸素貝葉斯 - e1071

3.2 K均值聚類算法

K-means是用于聚類分析的普遍使用的無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法。 K-Means是一種非確定性和迭代的方法。 該算法通過預(yù)定數(shù)量的簇k對給定數(shù)據(jù)集進(jìn)行操作。 K Means算法的輸出是具有在簇之間分割的輸入數(shù)據(jù)的k個簇。

例如，讓我們考慮維基百科搜索結(jié)果的K均值聚類。 維基百科上的搜索詞“Jaguar”將返回包含Jaguar這個詞的所有頁面，它可以將Jaguar稱為Car，Jaguar稱為Mac OS版本，Jaguar作為動物。 K均值聚類算法可以應(yīng)用于對描述類似概念的網(wǎng)頁進(jìn)行分組。 因此，算法將把所有談?wù)摻荼木W(wǎng)頁作為一個動物分組到一個集群，將捷豹作為一個汽車分組到另一個集群，等等。

A．使用K-means聚類機(jī)學(xué)習(xí)算法的優(yōu)點(diǎn)

（1）在球狀簇的情況下，K-Means產(chǎn)生比層級聚類更緊密的簇。

（2）給定一個較小的K值，K-Means聚類計算比大量變量的層次聚類更快。

B．K-Means聚類的應(yīng)用

K Means Clustering算法被大多數(shù)搜索引擎（如Yahoo，Google）用于通過相似性對網(wǎng)頁進(jìn)行聚類，并識別搜索結(jié)果的“相關(guān)率”。 這有助于搜索引擎減少用戶的計算時間。

Python中的數(shù)據(jù)科學(xué)庫實(shí)現(xiàn)K均值聚類 - SciPy，Sci-Kit學(xué)習(xí)，Python包裝

數(shù)據(jù)科學(xué)庫中的R實(shí)現(xiàn)K均值聚類 - 統(tǒng)計

3.3 支持向量機(jī)學(xué)習(xí)算法

支持向量機(jī)是一種分類或回歸問題的監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其中數(shù)據(jù)集教導(dǎo)關(guān)于類的SVM，以便SVM可以對任何新數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。 它通過找到將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集分成類的線（超平面）將數(shù)據(jù)分類到不同的類中來工作。 由于存在許多這樣的線性超平面，SVM算法嘗試最大化所涉及的各種類之間的距離，并且這被稱為邊際最大化。 如果識別出最大化類之間的距離的線，則增加對未看見數(shù)據(jù)良好推廣的概率。

A．SVM分為兩類：

線性SVM - 在線性SVM中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)，即分類器由超平面分離。

非線性SVM在非線性SVM中，不可能使用超平面來分離訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 例如，用于面部檢測的訓(xùn)練數(shù)據(jù)由作為面部的一組圖像和不是面部的另一組圖像（換句話說，除了面部之外的所有其他圖像）組成。 在這種條件下，訓(xùn)練數(shù)據(jù)太復(fù)雜，不可能找到每個特征向量的表示。 將面的集合與非面的集線性分離是復(fù)雜的任務(wù)。

B．使用SVM的優(yōu)點(diǎn)

（1）SVM對訓(xùn)練數(shù)據(jù)提供最佳分類性能（精度）。

（2）SVM為未來數(shù)據(jù)的正確分類提供了更高的效率。

（3）SVM的最好的事情是它不對數(shù)據(jù)做任何強(qiáng)有力的假設(shè)。

（4）它不會過度擬合數(shù)據(jù)。

C．支持向量機(jī)的應(yīng)用

（1）SVM通常用于各種金融機(jī)構(gòu)的股票市場預(yù)測。 例如，它可以用來比較股票相對于同一行業(yè)中其他股票的表現(xiàn)的相對表現(xiàn)。 股票的相對比較有助于管理基于由SVM學(xué)習(xí)算法做出的分類的投資決策。

（2）Python中的數(shù)據(jù)科學(xué)庫實(shí)現(xiàn)支持向量機(jī)-SciKit學(xué)習(xí)，PyML，SVMStruct Python，LIBSVM

（3）R中的數(shù)據(jù)科學(xué)庫實(shí)現(xiàn)支持向量機(jī) - klar，e1071

3.4 Apriori機(jī)器學(xué)習(xí)算法

Apriori算法是無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其從給定數(shù)據(jù)集生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。 關(guān)聯(lián)規(guī)則意味著如果項目A出現(xiàn)，則項目B也以一定概率出現(xiàn)。 生成的大多數(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則采用IF_THEN格式。 例如，如果人們買了一個iPad，他們還買了一個iPad保護(hù)套。 為了得到這樣的結(jié)論的算法，它首先觀察購買iPad的人購買iPad的人數(shù)。 這樣一來，比例就像100個購買iPad的人一樣，85個人還購買了一個iPad案例。

A．Apriori機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基本原理：

如果項集合頻繁出現(xiàn)，則項集合的所有子集也頻繁出現(xiàn)。

如果項集合不經(jīng)常出現(xiàn)，則項集合的所有超集都不經(jīng)常出現(xiàn)。

B．先驗(yàn)算法的優(yōu)點(diǎn)

（1）它易于實(shí)現(xiàn)并且可以容易地并行化。

（2）Apriori實(shí)現(xiàn)使用大項目集屬性。

C.Apriori算法應(yīng)用

檢測不良藥物反應(yīng)

Apriori算法用于關(guān)于醫(yī)療數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，例如患者服用的藥物，每個患者的特征，不良的不良反應(yīng)患者體驗(yàn)，初始診斷等。該分析產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則，其幫助識別患者特征和藥物的組合 導(dǎo)致藥物的不良副作用。

市場籃子分析

許多電子商務(wù)巨頭如亞馬遜使用Apriori來繪制數(shù)據(jù)洞察，哪些產(chǎn)品可能是一起購買，哪些是最響應(yīng)促銷。 例如，零售商可能使用Apriori預(yù)測購買糖和面粉的人很可能購買雞蛋來烘烤蛋糕。

自動完成應(yīng)用程序

Google自動完成是Apriori的另一個流行的應(yīng)用程序，其中 - 當(dāng)用戶鍵入單詞時，搜索引擎尋找人們通常在特定單詞之后鍵入的其他相關(guān)聯(lián)的單詞。

Python中的數(shù)據(jù)科學(xué)庫實(shí)現(xiàn)Apriori機(jī)器學(xué)習(xí)算法 - 在PyPi中有一個python實(shí)現(xiàn)Apriori

數(shù)據(jù)科學(xué)庫在R中實(shí)現(xiàn)Apriori機(jī)器學(xué)習(xí)算法 – arules

3.5 線性回歸機(jī)器學(xué)習(xí)算法

線性回歸算法顯示了2個變量之間的關(guān)系，以及一個變量中的變化如何影響另一個變量。 該算法顯示了在改變自變量時對因變量的影響。 自變量被稱為解釋變量，因?yàn)樗鼈兘忉屃艘蜃兞繉σ蜃兞康挠绊憽?依賴變量通常被稱為感興趣的因子或預(yù)測因子。

A．線性回歸機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)點(diǎn)

（1）它是最可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一，使得它很容易解釋給別人。

（2）它易于使用，因?yàn)樗枰钚〉恼{(diào)諧。

（3）它是最廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)運(yùn)行快。

B．線性回歸算法應(yīng)用

估計銷售額

線性回歸在業(yè)務(wù)中有很大的用途，基于趨勢的銷售預(yù)測。如果公司每月的銷售額穩(wěn)步增長 - 對月度銷售數(shù)據(jù)的線性回歸分析有助于公司預(yù)測未來幾個月的銷售額。

風(fēng)險評估

線性回歸有助于評估涉及保險或金融領(lǐng)域的風(fēng)險。健康保險公司可以對每個客戶的索賠數(shù)量與年齡進(jìn)行線性回歸分析。這種分析有助于保險公司發(fā)現(xiàn)，老年顧客傾向于提出更多的保險索賠。這樣的分析結(jié)果在重要的商業(yè)決策中起著至關(guān)重要的作用，并且是為了解決風(fēng)險。

Python中的數(shù)據(jù)科學(xué)庫實(shí)現(xiàn)線性回歸 - statsmodel和SciKit

R中的數(shù)據(jù)科學(xué)庫實(shí)現(xiàn)線性回歸 - 統(tǒng)計

3.6 決策樹機(jī)器學(xué)習(xí)算法

你正在制作一個周末計劃，去訪問最好的餐館在城里，因?yàn)槟愕母改冈L問，但你是猶豫的決定在哪家餐廳選擇。每當(dāng)你想去一家餐館，你問你的朋友提利昂如果他認(rèn)為你會喜歡一個特定的地方。為了回答你的問題，提利昂首先要找出，你喜歡的那種餐館。你給他一個你去過的餐館列表，告訴他你是否喜歡每個餐廳（給出一個標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集）。當(dāng)你問提利昂你是否想要一個特定的餐廳R，他問你各種問題，如“是”R“屋頂餐廳？”，“餐廳”R“服務(wù)意大利菜嗎？”，現(xiàn)場音樂？“，”餐廳R是否營業(yè)至午夜？“等等。提利昂要求您提供幾個信息問題，以最大限度地提高信息收益，并根據(jù)您對問卷的答案給予YES或NO回答。這里Tyrion是你最喜歡的餐廳偏好的決策樹。

決策樹是一種圖形表示，其使用分支方法來基于某些條件來例示決策的所有可能的結(jié)果。在決策樹中，內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示對屬性的測試，樹的每個分支表示測試的結(jié)果，葉節(jié)點(diǎn)表示特定類標(biāo)簽，即在計算所有屬性之后作出的決定。分類規(guī)則通過從根到葉節(jié)點(diǎn)的路徑來表示。

A．決策樹的類型

（1）分類樹 - 這些被視為用于基于響應(yīng)變量將數(shù)據(jù)集分成不同類的默認(rèn)種類的決策樹。 這些通常在響應(yīng)變量本質(zhì)上是分類時使用。

（2）回歸樹 - 當(dāng)響應(yīng)或目標(biāo)變量是連續(xù)或數(shù)字時，使用回歸樹。 與分類相比，這些通常用于預(yù)測類型的問題。

根據(jù)目標(biāo)變量的類型 - 連續(xù)變量決策樹和二進(jìn)制變量決策樹，決策樹也可以分為兩種類型。 它是有助于決定對于特定問題需要什么樣的決策樹的目標(biāo)變量。

B．為什么選擇決策樹算法？

（1）這些機(jī)器學(xué)習(xí)算法有助于在不確定性下作出決策，并幫助您改善溝通，因?yàn)樗麄兲峁┝藳Q策情況的可視化表示。

（2）決策樹機(jī)器學(xué)習(xí)算法幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家捕獲這樣的想法：如果采取了不同的決策，那么情境或模型的操作性質(zhì)將如何劇烈變化。

（3）決策樹算法通過允許數(shù)據(jù)科學(xué)家遍歷前向和后向計算路徑來幫助做出最佳決策。

C．何時使用決策樹機(jī)器學(xué)習(xí)算法

（1）決策樹對錯誤是魯棒的，并且如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含錯誤，則決策樹算法將最適合于解決這樣的問題。

（2）決策樹最適合于實(shí)例由屬性值對表示的問題。

（3）如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)具有缺失值，則可以使用決策樹，因?yàn)樗鼈兛梢酝ㄟ^查看其他列中的數(shù)據(jù)來很好地處理丟失的值。

（4）當(dāng)目標(biāo)函數(shù)具有離散輸出值時，決策樹是最適合的。

D.決策樹的優(yōu)點(diǎn)

（1）決策樹是非常本能的，可以向任何人輕松解釋。來自非技術(shù)背景的人，也可以解釋從決策樹繪制的假設(shè)，因?yàn)樗麄兪遣谎宰悦鞯摹?/p>

（2）當(dāng)使用決策樹機(jī)器學(xué)習(xí)算法時，數(shù)據(jù)類型不是約束，因?yàn)樗鼈兛梢蕴幚矸诸惡蛿?shù)值變量。

（3）決策樹機(jī)器學(xué)習(xí)算法不需要對數(shù)據(jù)中的線性進(jìn)行任何假設(shè)，因此可以在參數(shù)非線性相關(guān)的情況下使用。這些機(jī)器學(xué)習(xí)算法不對分類器結(jié)構(gòu)和空間分布做出任何假設(shè)。

（4）這些算法在數(shù)據(jù)探索中是有用的。決策樹隱式執(zhí)行特征選擇，這在預(yù)測分析中非常重要。當(dāng)決策樹適合于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集時，在其上分割決策樹的頂部的節(jié)點(diǎn)被認(rèn)為是給定數(shù)據(jù)集內(nèi)的重要變量，并且默認(rèn)情況下完成特征選擇。

（5）決策樹有助于節(jié)省數(shù)據(jù)準(zhǔn)備時間，因?yàn)樗鼈儗θ笔е岛彤惓Ｖ挡幻舾?。缺少值不會阻止您拆分?gòu)建決策樹的數(shù)據(jù)。離群值也不會影響決策樹，因?yàn)榛诜至逊秶鷥?nèi)的一些樣本而不是準(zhǔn)確的絕對值發(fā)生數(shù)據(jù)分裂。

E.決策樹的缺點(diǎn)

（1）樹中決策的數(shù)量越多，任何預(yù)期結(jié)果的準(zhǔn)確性越小。

（2）決策樹機(jī)器學(xué)習(xí)算法的主要缺點(diǎn)是結(jié)果可能基于預(yù)期。當(dāng)實(shí)時做出決策時，收益和產(chǎn)生的結(jié)果可能與預(yù)期或計劃不同。有機(jī)會，這可能導(dǎo)致不現(xiàn)實(shí)的決策樹導(dǎo)致錯誤的決策。任何不合理的期望可能導(dǎo)致決策樹分析中的重大錯誤和缺陷，因?yàn)椴⒉豢偸强赡苡媱潖臎Q策可能產(chǎn)生的所有可能性。

（3）決策樹不適合連續(xù)變量，并導(dǎo)致不穩(wěn)定性和分類高原。

（4）與其他決策模型相比，決策樹很容易使用，但是創(chuàng)建包含幾個分支的大決策樹是一個復(fù)雜和耗時的任務(wù)。

（5）決策樹機(jī)器學(xué)習(xí)算法一次只考慮一個屬性，并且可能不是最適合于決策空間中的實(shí)際數(shù)據(jù)。

（6）具有多個分支的大尺寸決策樹是不可理解的，并且造成若干呈現(xiàn)困難。

F.決策樹機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用

（1）決策樹是流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一，它在財務(wù)中對期權(quán)定價有很大的用處。

（2）遙感是基于決策樹的模式識別的應(yīng)用領(lǐng)域。

（3）銀行使用決策樹算法按貸款申請人違約付款的概率對其進(jìn)行分類。

（4）Gerber產(chǎn)品公司，一個流行的嬰兒產(chǎn)品公司，使用決策樹機(jī)器學(xué)習(xí)算法來決定他們是否應(yīng)繼續(xù)使用塑料PVC（聚氯乙烯）在他們的產(chǎn)品。

（5）Rush大學(xué)醫(yī)學(xué)中心開發(fā)了一個名為Guardian的工具，它使用決策樹機(jī)器學(xué)習(xí)算法來識別有風(fēng)險的患者和疾病趨勢。

Python語言中的數(shù)據(jù)科學(xué)庫實(shí)現(xiàn)決策樹機(jī)器學(xué)習(xí)算法是 - SciPy和Sci-Kit學(xué)習(xí)。

R語言中的數(shù)據(jù)科學(xué)庫實(shí)現(xiàn)決策樹機(jī)器學(xué)習(xí)算法是插入符號。

3.7 隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)算法

讓我們繼續(xù)我們在決策樹中使用的同樣的例子，來解釋隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)算法如何工作。提利昂是您的餐廳偏好的決策樹。然而，提利昂作為一個人并不總是準(zhǔn)確地推廣你的餐廳偏好。要獲得更準(zhǔn)確的餐廳推薦，你問一對夫婦的朋友，并決定訪問餐廳R，如果大多數(shù)人說你會喜歡它。而不是只是問Tyrion，你想問問Jon Snow，Sandor，Bronn和Bran誰投票決定你是否喜歡餐廳R或不。這意味著您已經(jīng)構(gòu)建了決策樹的合奏分類器 - 也稱為森林。

你不想讓所有的朋友給你相同的答案 - 所以你提供每個朋友略有不同的數(shù)據(jù)。你也不確定你的餐廳偏好，是在一個困境。你告訴提利昂你喜歡開頂屋頂餐廳，但也許，只是因?yàn)樗窃谙奶?，?dāng)你訪問的餐廳，你可能已經(jīng)喜歡它。在寒冷的冬天，你可能不是餐廳的粉絲。因此，所有的朋友不應(yīng)該利用你喜歡打開的屋頂餐廳的數(shù)據(jù)點(diǎn)，以提出他們的建議您的餐廳偏好。

通過為您的朋友提供略微不同的餐廳偏好數(shù)據(jù)，您可以讓您的朋友在不同時間向您詢問不同的問題。在這種情況下，只是稍微改變你的餐廳偏好，你是注入隨機(jī)性在模型級別（不同于決策樹情況下的數(shù)據(jù)級別的隨機(jī)性）。您的朋友群現(xiàn)在形成了您的餐廳偏好的隨機(jī)森林。

隨機(jī)森林是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它使用裝袋方法來創(chuàng)建一堆隨機(jī)數(shù)據(jù)子集的決策樹。模型在數(shù)據(jù)集的隨機(jī)樣本上進(jìn)行多次訓(xùn)練，以從隨機(jī)森林算法中獲得良好的預(yù)測性能。在該整體學(xué)習(xí)方法中，將隨機(jī)森林中所有決策樹的輸出結(jié)合起來進(jìn)行最終預(yù)測。隨機(jī)森林算法的最終預(yù)測通過輪詢每個決策樹的結(jié)果或者僅僅通過使用在決策樹中出現(xiàn)最多次的預(yù)測來導(dǎo)出。

例如，在上面的例子 - 如果5個朋友決定你會喜歡餐廳R，但只有2個朋友決定你不會喜歡的餐廳，然后最后的預(yù)測是，你會喜歡餐廳R多數(shù)總是勝利。

A.為什么使用隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)算法？

（1）有很多好的開源，在Python和R中可用的算法的自由實(shí)現(xiàn)。

（2）它在缺少數(shù)據(jù)時保持準(zhǔn)確性，并且還能抵抗異常值。

（3）簡單的使用作為基本的隨機(jī)森林算法可以實(shí)現(xiàn)只用幾行代碼。

（4）隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)算法幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家節(jié)省數(shù)據(jù)準(zhǔn)備時間，因?yàn)樗鼈儾恍枰魏屋斎霚?zhǔn)備，并且能夠處理數(shù)字，二進(jìn)制和分類特征，而無需縮放，變換或修改。

（5）隱式特征選擇，因?yàn)樗o出了什么變量在分類中是重要的估計。

B.使用隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)點(diǎn)

（1）與決策樹機(jī)器學(xué)習(xí)算法不同，過擬合對隨機(jī)森林不是一個問題。沒有必要修剪隨機(jī)森林。

（2）這些算法很快，但不是在所有情況下。隨機(jī)森林算法當(dāng)在具有100個變量的數(shù)據(jù)集的800MHz機(jī)器上運(yùn)行時，并且50,000個案例在11分鐘內(nèi)產(chǎn)生100個決策樹。

（3）隨機(jī)森林是用于各種分類和回歸任務(wù)的最有效和通用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一，因?yàn)樗鼈儗υ肼暩郁敯簟?/p>

（4）很難建立一個壞的隨機(jī)森林。在隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實(shí)現(xiàn)中，容易確定使用哪些參數(shù)，因?yàn)樗鼈儗τ糜谶\(yùn)行算法的參數(shù)不敏感。一個人可以輕松地建立一個體面的模型沒有太多的調(diào)整

（5）隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以并行生長。

（6）此算法在大型數(shù)據(jù)庫上高效運(yùn)行。

（7）具有較高的分類精度。

C.使用隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)算法的缺點(diǎn)

他們可能很容易使用，但從理論上分析它們是很困難的。

隨機(jī)森林中大量的決策樹可以減慢算法進(jìn)行實(shí)時預(yù)測。

如果數(shù)據(jù)由具有不同級別數(shù)量的分類變量組成，則算法會偏好具有更多級別的那些屬性。 在這種情況下，可變重要性分?jǐn)?shù)似乎不可靠。

當(dāng)使用RandomForest算法進(jìn)行回歸任務(wù)時，它不會超出訓(xùn)練數(shù)據(jù)中響應(yīng)值的范圍。

D.隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用

（1）隨機(jī)森林算法被銀行用來預(yù)測貸款申請人是否可能是高風(fēng)險。

（2）它們用于汽車工業(yè)中以預(yù)測機(jī)械部件的故障或故障。

（3）這些算法用于醫(yī)療保健行業(yè)以預(yù)測患者是否可能發(fā)展成慢性疾病。

（4）它們還可用于回歸任務(wù)，如預(yù)測社交媒體份額和績效分?jǐn)?shù)的平均數(shù)。

（5）最近，該算法也已經(jīng)被用于預(yù)測語音識別軟件中的模式并對圖像和文本進(jìn)行分類。

Python語言中的數(shù)據(jù)科學(xué)庫實(shí)現(xiàn)隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)算法是Sci-Kit學(xué)習(xí)。

R語言的數(shù)據(jù)科學(xué)庫實(shí)現(xiàn)隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)算法randomForest。

以上就是關(guān)于線性回歸算法相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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